अल्फ़ाज़ीरो एल्गोरिथम क्वांटम कंप्यूटिंग पर लागू होता है 

पिछले कुछ वर्षों में क्वांटम कंप्यूटिंग पर अधिक ध्यान केंद्रित किया गया है। दुनिया भर में शोधकर्ता और कंपनियां लगातार इस तकनीक को विकसित करने पर काम कर रही हैं, जो बेहद जटिल समस्याओं को हल कर सकती है जो शास्त्रीय कंप्यूटरों के लिए बहुत उन्नत हैं। 

ऐसा ही एक समूह क्वांटम कंप्यूटर पर काम कर रहा है आरहूस विश्वविद्यालय. प्रोफेसर जैकब शेरसन के नेतृत्व में एक शोध समूह ने कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग किया अल्फ़ाज़ो क्वांटम प्रणाली को नियंत्रित करने के लिए।

क्वांटम कंप्यूटर क्वांटम यांत्रिकी का उपयोग करते हैं, जो भौतिकी की एक शाखा है जो हमारे ब्रह्मांड के सबसे छोटे निर्माण खंडों पर केंद्रित है। मूलभूत नियमों में से एक यह है कि एक प्रणाली एक समय में एक से अधिक राज्यों में मौजूद हो सकती है। 

ये नियम कंप्यूटर भाषा में अनुवादित हो जाते हैं, और एक क्वांटम कंप्यूटर एक ही समय में कई गणनाएँ करने में सक्षम होता है। इसका मतलब यह है कि क्वांटम कंप्यूटर नियमित कंप्यूटर की तुलना में बहुत तेज़ काम कर सकता है। 

क्वांटम कंप्यूटर का सिद्धांत स्थापित हो चुका है, लेकिन अभी भी पूर्ण पैमाने पर क्वांटम कंप्यूटर नहीं बनाया जा सका है। 

अल्फ़ाज़ीरो मनुष्यों के किसी भी हस्तक्षेप के बिना अपने आप सीखने में सक्षम है। इस वजह से, एल्गोरिदम गो, शोगी और शतरंज जैसे कठिन खेलों में मानव और जटिल कंप्यूटर प्रोग्राम दोनों को हराने में सक्षम है। अल्फ़ाज़ीरो खुद से प्रतिस्पर्धा करके और समय के साथ सुधार करके ऐसा करने में सक्षम था। 

एल्गोरिदम केवल चार घंटे तक अपने खिलाफ खेलने के बाद अग्रणी शतरंज कार्यक्रम स्टॉकफिश को हराने में सक्षम था। उस प्रभावशाली प्रदर्शन के बाद, डेनिश ग्रैंडमास्टर पीटर हेइन नीलसन ने अल्फ़ाज़ीरो की तुलना एक बेहतर विदेशी प्रजाति से की।

आरहस विश्वविद्यालय के अनुसंधान समूह ने कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए किया है कि अल्फ़ाज़ीरो को तीन अलग-अलग नियंत्रण समस्याओं पर कैसे लागू किया जा सकता है। इनका उपयोग संभवतः क्वांटम कंप्यूटर में किया जा सकता है। 

“अल्फ़ाज़ीरो एक निर्देशित वृक्ष खोज में गहरे लुकहेड के संयोजन में एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क को नियोजित करता है, जो क्वांटम पैरामीटर परिदृश्य के पूर्वानुमानित छिपे-चर सन्निकटन की अनुमति देता है। हस्तांतरणीयता पर जोर देने के लिए, हम एल्गोरिथम हाइपरपैरामीटर के केवल एक सामान्य सेट का उपयोग करके नियंत्रण समस्याओं के तीन वर्गों पर एल्गोरिदम को लागू और बेंचमार्क करते हैं, ”अध्ययन के अनुसार। 

टीम द्वारा किया गया शोध प्रकाशित किया गया था प्रकृति क्वांटम सूचना.

लीड पीएच.डी. छात्र मोगेन्स डेलगार्ड ने बताया कि कैसे टीम अल्फ़ाज़ीरो की खुद को जल्दी से सिखाने की क्षमता से प्रभावित हुई।

“जब हमने अल्फ़ाज़ीरो के डेटा का विश्लेषण किया तो हमने देखा कि एल्गोरिदम ने उस समस्या की अंतर्निहित समरूपता का फायदा उठाना सीख लिया है जिस पर हमने मूल रूप से विचार नहीं किया था। वह एक अद्भुत अनुभव था।”

असली सफलता अल्फ़ाज़ीरो को जोड़ने से मिली, जो एक विशेष क्वांटम अनुकूलन एल्गोरिदम के साथ अपने आप में एक बेहद प्रभावशाली एल्गोरिदम है। 

प्रोफ़ेसर जैकब शेरसन के अनुसार, “यह इंगित करता है कि हमें अभी भी ज़रूरत है मानव कौशल और विशेषज्ञता का, और भविष्य का लक्ष्य हाइब्रिड इंटेलिजेंस इंटरफेस को समझना और विकसित करना होना चाहिए जो दोनों की शक्तियों का बेहतर उपयोग करता है।

समूह क्षेत्र के भीतर विकास की गति को तेज करना चाहता है, इसलिए उन्होंने कोड जारी किया और इसे खुले तौर पर उपलब्ध कराया। इस कदम ने काफी दिलचस्पी पैदा की।

जैकब शेरसन ने कहा, "कुछ ही घंटों के भीतर क्वांटम प्रयोगशालाओं और अंतरराष्ट्रीय अग्रणी विश्वविद्यालयों वाली प्रमुख तकनीकी कंपनियों ने भविष्य में सहयोग स्थापित करने के लिए मुझसे संपर्क किया।" "इसलिए संभवत: ज्यादा समय नहीं लगेगा जब तक कि इन तरीकों को दुनिया भर में व्यावहारिक प्रयोगों में उपयोग नहीं किया जाएगा।"

Deepmind यूके स्थित Google सहयोगी-कंपनी है जो अल्फ़ाज़ीरो और अल्फ़ागो दोनों के लिए ज़िम्मेदार है। ये प्रणालियाँ अब क्वांटम कंप्यूटिंग सहित अन्य क्षेत्रों में अपना महत्व दिखा रही हैं।