क्वांटम एआई को समझना: यह क्या है, यह क्या नहीं है, और यह अब क्यों महत्वपूर्ण है

एआई एक नए चरण में प्रवेश कर गया है। यह अब केवल बड़े मॉडल बनाने या अधिक डेटा तक पहुंचने के बारे में नहीं है। आज की प्रतिस्पर्धा गति, दक्षता और नवाचार पर केंद्रित है। कंपनियां नए उपकरणों की तलाश में हैं जो तकनीकी और आर्थिक दोनों लाभ प्रदान करते हैं। कुछ के लिए, क्वांटम कंप्यूटिंग एक ऐसा उपकरण बन रहा है।

क्वांटम एआई क्वांटम कंप्यूटिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के संयोजन को संदर्भित करता है। यह मशीन लर्निंग, ऑप्टिमाइजेशन और डेटा विश्लेषण में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एक नया तरीका प्रदान करता है। अभी भी विकास के चरण में, इसकी संभावना गंभीर ध्यान आकर्षित कर रही है। 2024 के एक वैश्विक सर्वेक्षण में एसएएस ने पाया कि 60 प्रतिशत से अधिक व्यवसायिक नेता पहले से ही क्वांटम एआई में निवेश कर रहे हैं या इसकी खोज कर रहे हैं। हालांकि, अधिकांश ने यह भी कहा कि वे नहीं जानते कि यह प्रौद्योगिकी क्या है या इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।

इस लेख में क्वांटम एआई क्या है, यह किन समस्याओं को हल करने में मदद कर सकता है, और यह निकट भविष्य में कहां प्रभाव डाल सकता है, इसकी व्याख्या की गई है।

क्यों एआई टीमें क्वांटम की ओर देख रही हैं

बड़े एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में समय, ऊर्जा और पैसा लगता है। даже छोटी दक्षता में सुधार महत्वपूर्ण बचत परिणाम दे सकता है। क्वांटम कंप्यूटिंग कुछ समस्याओं को अधिक कुशलता से या सटीकता से हल करने के लिए नए तरीके प्रदान करता है।

उदाहरण के लिए, क्वांटम कंप्यूटर एक ही समय में कई गणनाएं कर सकते हैं, जो सुपरपोज़िशन नामक एक गुण का उपयोग करते हैं। यह उन समस्याओं के लिए एक अच्छा फिट बनाता है जिनमें बड़े स्थानों की खोज या जटिल प्रणालियों का अनुकूलन शामिल है। ये क्षमताएं मशीन लर्निंग में कई कार्यों के साथ अच्छी तरह से संरेखित होती हैं, जैसे कि फीचर चयन, मॉडल ट्यूनिंग और डेटा नमूनाकरण।

हालांकि आज के क्वांटम मशीन अभी भी विकसित हो रहे हैं, शोधकर्ता उन्हें क्लासिकल टूल्स के साथ जोड़ने के तरीके खोज रहे हैं। ये हाइब्रिड सिस्टम एआई टीमों को क्वांटम तरीकों का परीक्षण करने की अनुमति देते हैं, बिना पूरी तरह से विकसित क्वांटम हार्डवेयर की प्रतीक्षा किए।

क्वांटम एआई क्या है और क्या नहीं है

क्वांटम एआई वर्तमान एआई सिस्टम को क्वांटम संस्करणों से बदलने के बारे में नहीं है। यह पूरी तरह से क्वांटम हार्डवेयर पर गहरे शिक्षण मॉडल चलाने के बारे में नहीं है।

इसके बजाय, यह एआई पाइपलाइन के हिस्सों को समर्थन देने के लिए क्वांटम एल्गोरिदम का उपयोग करने पर केंद्रित है। इनमें ऑप्टिमाइजेशन को तेज करने, फीचर चयन में सुधार करने या लाभदायक वितरण से नमूनाकरण में सुधार करने जैसे कार्य शामिल हो सकते हैं। इन मामलों में, क्वांटम कंप्यूटर मौजूदा उपकरणों को प्रतिस्थापित नहीं करते हैं; वे उन्हें समर्थन देते हैं।

काम अभी भी प्रायोगिक है। अधिकांश उदाहरण हाइब्रिड तरीकों पर निर्भर करते हैं, जिसमें क्वांटम और क्लासिकल भाग एक साथ काम करते हैं। लेकिन ये सिस्टम पहले से ही संकीर्ण उपयोग के मामलों में परिणाम दिखा रहे हैं।

वर्तमान अनुप्रयोग विकास के तहत

हालांकि क्षेत्र नया है, क्वांटम एआई का पहले से ही कई उद्योगों में परीक्षण किया जा रहा है। ये उदाहरण वास्तविक उपकरणों और प्रकाशित शोध का उपयोग करते हैं। वे उन समस्याओं के प्रकार को भी प्रतिबिंबित करते हैं जिन्हें क्वांटम तरीकों से हल करने के लिए सबसे अच्छा उपयुक्त है।

मॉडल संपीड़न और फीचर मैपिंग

एआई मॉडल बड़े और अधिक महंगे होते जा रहे हैं। क्वांटम प्रौद्योगिकी इन मॉडलों के आकार और जटिलता को कम करने में मदद कर सकती है। एक तरीका क्वांटम फीचर मैपिंग है, जहां इनपुट डेटा को क्वांटम सर्किट का उपयोग करके परिवर्तित किया जाता है। ये परिवर्तन मानक तकनीकों के साथ वर्गीकृत करने में कठिन डेटा बिंदुओं को अलग करने में मदद कर सकते हैं।

शुरुआती दिनों में, 2021 में नेचर फिजिक्स में एक लेख में क्वांटम केर्नल का उपयोग करके समर्थन वेक्टर मशीनों में सुधार का अन्वेषण किया गया था, जो एक प्रकार का मशीन लर्निंग मॉडल है। यह दृष्टिकोण उच्च-आयामी या विरल डेटासेट के लिए अच्छा काम करता है, जहां क्लासिकल मॉडल संघर्ष करते हैं।

वित्त में पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइजेशन

बैंक और परिसंपत्ति प्रबंधक अक्सर पोर्टफोलियो प्रबंधन और जोखिम मूल्यांकन के लिए एआई का उपयोग करते हैं। इन कार्यों में बड़ी संख्या में चर और प्रतिबंध शामिल होते हैं। क्वांटम एल्गोरिदम जैसे कि QAOA (क्वांटम अनुमानित ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम) का परीक्षण इन समस्याओं को अधिक कुशलता से हल करने के लिए किया जा रहा है।

ड्रग डिस्कवरी और मॉलिक्यूलर मॉडलिंग

ड्रग विकास में आणविक परस्पर क्रिया की भविष्यवाणी करना शामिल है। एआई मॉडल सहायता प्रदान कर सकते हैं, लेकिन क्लासिकल सिमुलेशन सीमित हैं। क्वांटम कंप्यूटिंग रासायनिक प्रणालियों को क्वांटम स्तर पर मॉडल करने के लिए बेहतर अनुकूल है।

आईबीएम, क्लीवलैंड क्लिनिक और मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी के एक नए अध्ययन में वर्तमान पीढ़ी के क्वांटम कंप्यूटरों का उपयोग करके जटिल आणविकों के सिमुलेशन के लिए एक नया तरीका प्रदर्शित किया गया था, जो क्वांटम-केंद्रित वैज्ञानिक गणना के लिए एक व्यावहारिक मार्ग प्रदान करता है।

सप्लाई चेन ऑप्टिमाइजेशन

सप्लाई चेन को प्रबंधित करना उनके आकार और जटिलता के कारण कठिन है। एआई मदद कर सकता है, लेकिन मार्ग योजना और इन्वेंट्री नियंत्रण जैसे कुछ कार्य अभी भी अनुकूलन के लिए कठिन हैं। क्वांटम तरीकों का उपयोग इन कार्यों में सुधार के लिए किया जा रहा है।

फुजीत्सु ने जापान पोस्ट के साथ मिलकर टोक्यो में अंतिम-मील डिलीवरी को अनुकूलित करने के लिए साझेदारी की, जहां पारंपरिक मार्ग अल्गोरिदम यातायात की भीड़ और पैकेज मात्रा में उतार-चढ़ाव जैसे गतिशील चरों के लिए खाता नहीं देते थे। क्वांटम एआई को तैनात करके, वे लॉजिस्टिक्स के कुछ मूलभूत पहलुओं को बदलने का काम शुरू कर सके।

चुनौती और सीमाएं

क्वांटम हार्डवेयर अभी भी एक चुनौती है। हालांकि नए विकास लगभग हर दिन हो रहे हैं, आज की मशीनें अभी भी शोर के प्रति संवेदनशील, स्केल करने में कठिन और लंबी गणनाओं के लिए अविश्वसनीय हैं। अधिकांश अनुप्रयोगों को इन सीमाओं के भीतर काम करना होगा, जिसमें छोटे और सरल क्वांटम सर्किट का उपयोग किया जाता है।

क्वांटम सॉफ्टवेयर विकास भी कठिन है। क्वांटम प्रोग्रामिंग में भौतिकी, गणित और कंप्यूटर विज्ञान में ज्ञान की आवश्यकता होती है। कुछ टीमों के पास सही कौशल मिश्रण है।

इस बाधा को कम करने के लिए, नए उपकरण बनाए जा रहे हैं। इनमें उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क और स्वचालित सर्किट डिज़ाइन सिस्टम शामिल हैं। ये एआई डेवलपर्स को निम्न-स्तरीय क्वांटम कोड लिखे बिना क्वांटम तरीकों का परीक्षण करने की अनुमति देते हैं।

एआई टीमें आज क्या कर सकती हैं

क्वांटम एआई पूरी तरह से तैनाती के लिए तैयार नहीं है। हालांकि, आगे की सोच वाली टीमें भविष्य में इसका लाभ उठाने के लिए आवश्यक ज्ञान और प्रणालियों का निर्माण शुरू कर सकती हैं। यहां तीन चरण दिए गए हैं:

1. क्रॉस-फंक्शनल टीमें बनाएं – एआई विशेषज्ञों को अनुकूलन और क्वांटम कंप्यूटिंग में शोधकर्ताओं के साथ मिलाएं। यह टीमों को नए विचारों का अन्वेषण करने और भविष्य की क्षमताओं की तैयारी करने की अनुमति देता है।
2. हाइब्रिड वर्कफ्लो के साथ प्रयोग करें – संकीर्ण समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करें जहां क्वांटम घटक क्लासिकल मॉडल को समर्थन दे सकते हैं। इनमें फीचर चयन, नमूनाकरण या प्रतिबंधित अनुकूलन शामिल हो सकते हैं।
3. जटिलता को अभिव्यक्त करने वाले उपकरणों का उपयोग करें – ऐसे प्लेटफ़ॉर्म और फ्रेमवर्क को अपनाएं जो निम्न-स्तरीय क्वांटम विवरण को छिपाते हैं। ये उपकरण टीमों को हार्डवेयर के बजाय अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करते हैं।

क्वांटम एआई अभी भी विकसित हो रहा है। यह क्लासिकल एआई का एक शॉर्टकट या प्रतिस्थापन नहीं है। हालांकि, यह एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है जिसमें वर्तमान मॉडल कमजोर या संघर्ष कर रहे हैं जहां वास्तविक संभावना है। आगे बढ़ने का सबसे संभावित मार्ग अचानक व्यवधान नहीं है, बल्कि स्थिर एकीकरण है।

क्वांटम हार्डवेयर में सुधार और सॉफ्टवेयर अधिक सुलभ होने के साथ, शुरुआती अपनाने वाले इन नए उपकरणों का लाभ उठाने के लिए बेहतर स्थिति में होंगे। जो टीमें पहले से ही क्लासिकल सिस्टम की सीमाओं पर काम कर रही हैं, क्वांटम एआई मूल्य पाने के लिए अगली जगह हो सकती है।