अल्फाजीरो एल्गोरिथ्म क्वांटम कंप्यूटिंग में लागू किया गया

क्वांटम कंप्यूटिंग पिछले कुछ वर्षों में अधिक ध्यान का केंद्र बन गया है। दुनिया भर के शोधकर्ता और कंपनियां इस प्रौद्योगिकी को विकसित करने पर लगातार काम कर रहे हैं, जो क्लासिकल कंप्यूटरों के लिए बहुत जटिल समस्याओं का समाधान कर सकती है।

क्वांटम कंप्यूटर पर काम करने वाले समूहों में से एक आरहूस विश्वविद्यालय में है। प्रोफेसर जैकब शेरसन के नेतृत्व में एक शोध समूह ने क्वांटम सिस्टम को नियंत्रित करने के लिए कंप्यूटर एल्गोरिथ्म अल्फाजीरो का उपयोग किया।

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

इन नियमों को कंप्यूटर भाषा में अनुवादित किया जाता है, और एक क्वांटम कंप्यूटर एक ही समय में कई गणनाएं कर सकता है। इसका मतलब है कि एक क्वांटम कंप्यूटर नियमित कंप्यूटरों की तुलना में बहुत तेजी से प्रदर्शन कर सकता है।

क्वांटम कंप्यूटरों का सिद्धांत स्थापित किया गया है, लेकिन अभी तक एक पूर्ण क्वांटम कंप्यूटर बनाया नहीं गया है।

अल्फाजीरो मानव हस्तक्षेप के बिना सीखने में सक्षम है। इसके कारण, एल्गोरिथ्म ने मानवों और जटिल कंप्यूटर प्रोग्रामों को कठिन खेलों जैसे गो, शोगी और शतरंज में हराया है। अल्फाजीरो ने यह करके खुद के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करके और समय के साथ सुधार करके यह हासिल किया।

एल्गोरिथ्म ने चार घंटे के लिए खुद के खिलाफ खेलने के बाद अग्रणी शतरंज प्रोग्राम स्टॉकफिश को हराया। उस प्रभावशाली प्रदर्शन के बाद, डेनिश ग्रैंडमास्टर पीटर हाइन नीलसेन ने अल्फाजीरो की तुलना एक श्रेष्ठ एलियन प्रजाति से की।

आरहूस विश्वविद्यालय के शोध समूह ने कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करके प्रदर्शित किया है कि अल्फाजीरो को तीन अलग-अलग नियंत्रण समस्याओं में कैसे लागू किया जा सकता है। ये संभावित रूप से एक क्वांटम कंप्यूटर में उपयोग किए जा सकते हैं।

“अल्फाजीरो एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग गाइडेड ट्री सर्च में गहरे देखभाल के साथ करता है, जो क्वांटम पैरामीटर लैंडस्केप के संभावित छिपे हुए चर के लिए अनुमान लगाने की अनुमति देता है। स्थानांतरण को強調 करने के लिए, हम एक ही सामान्य सेट के एल्गोरिथ्मिक हाइपरपैरामीटर का उपयोग करके तीन प्रकार की नियंत्रण समस्याओं पर एल्गोरिथ्म लागू करते हैं और बेंचमार्क करते हैं,” अध्ययन के अनुसार।

टीम द्वारा किए गए शोध को नेचर क्वांटम इंफॉर्मेशन में प्रकाशित किया गया था।

लीड पीएचडी छात्र मोगन्स डालगार्ड ने बताया कि टीम अल्फाजीरो की खुद को जल्दी से सिखाने की क्षमता से प्रभावित थी।

“जब हमने अल्फाजीरो के डेटा का विश्लेषण किया, तो हमने देखा कि एल्गोरिथ्म ने समस्या के एक अंतर्निहित सममिति का फायदा उठाने के लिए सीखा था जिसे हमने मूल रूप से विचार नहीं किया था। यह एक अद्भुत अनुभव था।”

वास्तविक सफलता अल्फाजीरो को एक विशेषज्ञ क्वांटम ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिथ्म के साथ जोड़कर मिली।

प्रोफेसर जैकब शेरसन के अनुसार, “यह दर्शाता है कि हमें अभी भी मानव कौशल और विशेषज्ञता की आवश्यकता है, और भविष्य का लक्ष्य हाइब्रिड इंटेलिजेंस इंटरफेस विकसित करना चाहिए जो दोनों की ताकत का最佳 तरीके से उपयोग करे।”

समूह क्षेत्र में विकास की गति तेज करना चाहता है, इसलिए उन्होंने कोड जारी किया और इसे खुले तौर पर उपलब्ध कराया। इस कदम ने बहुत रुचि पैदा की।

“कुछ घंटों के भीतर मुझसे क्वांटम प्रयोगशालाओं और अंतरराष्ट्रीय अग्रणी विश्वविद्यालयों के साथ भविष्य के सहयोग के लिए संपर्क किया गया” जैकब शेरसन ने कहा। “इसलिए यह संभव है कि ये तरीके जल्द ही दुनिया भर में व्यावहारिक प्रयोगों में उपयोग किए जाएंगे।”

डीपमाइंड एक यूके-आधारित गूगल की बहन कंपनी है जो अल्फाजीरो और अल्फागो दोनों के लिए जिम्मेदार है। ये सिस्टम अब क्वांटम कंप्यूटिंग सहित अन्य क्षेत्रों में अपना महत्व दिखा रहे हैं।