इनसाइड क्वांटम टेक्नोलॉजीज इनसाइड स्कूप: ए ब्रीफ लुक ऑन क्वांटम एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

जब नवोन्वेषी नई तकनीकों की बात आती है, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्वांटम कंप्यूटिंग दोनों ही सूची में सबसे ऊपर हैं। दक्षता बढ़ाने या समस्याओं का पता लगाने में मदद के लिए कंपनियों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) या मशीन लर्निंग का पहले से ही व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डेटा में पैटर्न की पहचान करने और लोगों के समान तरीके से सीखने के लिए डेटा और एल्गोरिदम का उपयोग करता है। क्वांटम कंप्यूटिंग, इसी तरह, दोहन करती है एल्गोरिदम शास्त्रीय कंप्यूटर की तुलना में कठिन समस्याओं को बहुत तेजी से हल करना। कई कंपनियों के लिए, इन दोनों प्रौद्योगिकियों को संयोजित करने की क्षमता से कुछ शक्तिशाली लाभ हो सकते हैं, विशेष रूप से क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए।

क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंटरफेस कैसे काम करता है?

NVIDIA के कार्यकारी उपाध्यक्ष, जनरल काउंसिल और सचिव टिम टेटर क्वांटम मशीन लर्निंग (QML) पर बोलते हैं (PC NVIDIA.com)

कंपनियों की तरह NVIDIA, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्वांटम कंप्यूटिंग दोनों के लिए प्रौद्योगिकी बाजारों का नेतृत्व कर रहे हैं। वर्तमान में, वे इन दोनों को एक नई तकनीक में संयोजित करना चाह रहे हैं, जिसे "क्वांटम मशीन लर्निंग" के रूप में जाना जाता है।क्यूएमएल). क्वांटम मशीन लर्निंग के भीतर, क्वांटम सूचना प्रक्रियाएँ मशीन लर्निंग की पूरक हैं विश्लेषण अगले स्तर के परिणाम प्रदान करने के लिए। के अनुसार टिम टेटर, कार्यकारी उपाध्यक्ष, जनरल काउंसिल, और सचिव NVIDIA: “उम्मीद है कि [क्वांटम मशीन लर्निंग] में गणितीय रूप से कठोर क्वांटम लाभ के मामले होंगे। इसका एक उदाहरण क्वांटम जेनरेटिव मॉडल में है, क्योंकि क्वांटम सहसंबंध जैसी चीजों को शास्त्रीय रूप से प्रस्तुत करना मुश्किल है, जेनरेटिव मॉडल का उपयोग करते समय क्वांटम कंप्यूटर में अधिक अभिव्यंजक शक्ति हो सकती है। इनका उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे अनुप्रयोगों में किया जाता है।

हाल ही में एक Google एआई ब्लॉग ने विशेष रूप से क्वांटम सेंसर के लिए क्वांटम मशीन लर्निंग के लाभों का वर्णन किया है। चूंकि क्वांटम सेंसर उच्च परिशुद्धता माप में प्रभावशाली हैं, जैसे कि गुरूत्वीय तरंगों, इन उपकरणों की स्थिरता और स्केलेबिलिटी में सुधार करने की एक विधि गेम चेंजर होगी। ब्लॉग के अनुसार, क्वांटम मशीन लर्निंग: "क्वांटम कंप्यूटर और क्वांटम सेंसर के बीच की रेखा को फैलाता है... क्वांटम स्थिति को मापने के बजाय, एक क्वांटम कंप्यूटर क्वांटम डेटा को संग्रहीत कर सकता है और डेटा को नष्ट किए बिना संसाधित करने के लिए क्यूएमएल एल्गोरिदम लागू कर सकता है।" क्योंकि क्वांटम कंप्यूटर विशेष रूप से नाजुक होते हैं, क्वांटम मशीन लर्निंग का उपयोग न केवल पर्यावरणीय शोर को कम कर सकता है बल्कि स्केलेबिलिटी को और अधिक संभव बना सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्वांटम स्केलेबिलिटी में कैसे सहायता कर सकता है

क्वांटम कंप्यूटर को आगे बढ़ाने में कई चुनौतियाँ हैं। सबसे बड़ी में से एक बड़ी संख्या को नियंत्रित करना है qubits एक बड़ी क्वांटम प्रणाली के भीतर। शुक्र है, मशीन लर्निंग इस चुनौती से निपटने में मदद कर सकती है। टेटर ने समझाया, "मशीन लर्निंग वास्तव में भविष्य में एक बड़े क्षेत्र को संबोधित करने में मदद कर सकता है, यानी, जैसे-जैसे क्वांटम सिस्टम अधिक क्यूबिट में बढ़ने लगते हैं, क्वांटम सिस्टम को कैलिब्रेट करने और नियंत्रित करने में कठिनाई होने लगती है।" “क्वांटम कंप्यूटर की तैनाती में प्रति क्यूबिट बड़ी संख्या में मापदंडों को ट्यूनिंग और कैलिब्रेट करना शामिल है। आज, क्वांटम वैज्ञानिक मैन्युअल रूप से ऐसा करने में बहुत समय बिताते हैं, लेकिन भविष्य में, जैसे-जैसे सिस्टम परिनियोजन परिदृश्यों में बड़े होते जाएंगे, यह निश्चित रूप से संभव नहीं होगा। इसलिए, यह उन चीजों में से एक है जहां हम सोचते हैं कि एनवीआईडीआईए प्लेटफॉर्म हाइब्रिड दृष्टिकोण में क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ जुड़ने के लिए बहुत उपयुक्त है। NVIDIA का हाइब्रिड प्लेटफॉर्म QODA (क्वांटम ऑप्टिमाइज्ड डिवाइस आर्किटेक्चर) मशीन लर्निंग प्रोग्राम में जोड़ने के लिए उपलब्धता के साथ शास्त्रीय और क्वांटम कंप्यूटिंग को जोड़ता है।

एक परिवर्तनकारी भविष्य का निर्माण

हालाँकि NVIDIA का QODA प्लेटफ़ॉर्म क्वांटम कंप्यूटिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संयोजन में से एक है, यह एक बड़े चलन का हिस्सा है जो नई सफलताएँ प्राप्त करने के लिए इन दोनों नवीन तकनीकों का लाभ उठाता है। टेटर ने कहा, "एआई एक परिवर्तनकारी तकनीक है जिसे एआई के बिना हल की जा सकने वाली कठिन समस्याओं को हल करने के लिए सभी प्रकार के विभिन्न क्षेत्रों द्वारा तेजी से अपनाया जा रहा है।" "हालांकि क्वांटम कंप्यूटिंग अपने जीवनकाल में थोड़ा पहले है, यह भविष्य में उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए समान रूप से विघटनकारी होने का वादा करता है।"

केना ह्यूजेस-कैसलबेरी इनसाइड क्वांटम टेक्नोलॉजी और JILA में साइंस कम्युनिकेटर (कोलोराडो बोल्डर विश्वविद्यालय और NIST के बीच एक साझेदारी) में एक कर्मचारी लेखक हैं। उनकी राइटिंग बीट्स में डीप टेक, मेटावर्स और क्वांटम टेक्नोलॉजी शामिल हैं।