क्वांटम प्रौद्योगिकी मशीनों की सीखने की प्रक्रिया को तेज कर सकती है

वियना विश्वविद्यालय में एक नए प्रयोग ने दिखाया है कि क्वांटम प्रौद्योगिकी मशीनों की सीखने की प्रक्रिया को कैसे तेज कर सकती है। इस कार्य में शामिल भौतिक विज्ञानियों ने एक क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग एक रोबोट के रूप में किया।

इस अनुसंधान को Nature में प्रकाशित किया गया है।

क्वांटम कंप्यूटिंग के क्षेत्र में हाल ही में कई महत्वपूर्ण विकास हुए हैं, और इस तरह की प्रौद्योगिकियों की शक्ति को लगातार महसूस किया जा रहा है। इसके परिणामस्वरूप, इस प्रौद्योगिकी का उपयोग वास्तविक जीवन के अनुप्रयोगों में किया जा रहा है, और अब विशेषज्ञ क्वांटम भौतिकी और एल्गोरिदम के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और स्वायत्त मशीनों को मिलाना चाहते हैं।

सीखने की प्रक्रिया

इसके लिए, वैज्ञानिक यह देखने की कोशिश कर रहे हैं कि क्वांटम मैकेनिक्स रोबोट की सीखने की प्रक्रिया में कैसे मदद कर सकता है, और इसके विपरीत। कुछ परिणामों से पता चलता है कि रोबोट कैसे तेजी से चल सकते हैं या क्वांटम प्रयोग नए सीखने की तकनीकों का उपयोग कैसे कर सकते हैं। तेजी से चलने के बावजूद, रोबोट अभी तक तेजी से सीखने में सक्षम नहीं हुए हैं, जो जटिल स्वायत्त मशीनों के विकास के लिए आवश्यक है।

फिलिप वाल्थेर ने वियना विश्वविद्यालय में भौतिक विज्ञानियों की एक टीम द्वारा नेतृत्व किया गया एक अंतरराष्ट्रीय प्रयास का नेतृत्व किया। उन्हें इन्सब्रुक विश्वविद्यालय, ऑस्ट्रियन एकेडमी ऑफ साइंसेज, लीडेन विश्वविद्यालय और जर्मन एयरोस्पेस सेंटर के सिद्धांतवादियों का समर्थन मिला।

सहयोग ने एक रोबोट के सीखने के समय को तेज करने का प्रयोगात्मक रूप से प्रमाणित करने में सफलता प्राप्त की। टीम ने एमआईटी द्वारा डिज़ाइन किए गए एक एकीकृत फोटोनिक क्वांटम प्रोसेसर और एकल फोटॉन का उपयोग किया। प्रोसेसर का उपयोग एक रोबोट के रूप में किया गया था, जो एक निर्धारित दिशा में एकल फोटॉन को मार्गदर्शन करने के लिए सीख रहा था।

वालेरिया सैगियो प्रकाशन के पहले लेखक हैं।

“प्रयोग यह दिखा सकता है कि सीखने का समय क्वांटम भौतिकी का उपयोग न करने के मामले की तुलना में काफी कम हो गया है,” सैगियो कहते हैं।

सुपरपोज़िशन सिद्धांत

रोबोट सही चाल पूरी करने के लिए पुरस्कृत किए जाने पर सीख सकता है। एक शास्त्रीय दुनिया में, उदाहरण के लिए, बाएं और दाएं मुड़ने के लिए, केवल एक ही चुना जा सकता है और सही है। हालांकि, क्वांटम प्रौद्योगिकी के साथ, रोबोट सुपरपोज़िशन सिद्धांत का उपयोग कर सकता है, जिसका अर्थ है कि यह एक ही समय में दोनों मोड़ ले सकता है।

हैंड ब्रiegel और उनकी टीम ने इन्सब्रुक विश्वविद्यालय में क्वांटम लर्निंग एजेंटों पर सैद्धांतिक विचार विकसित किए।

“यह मुख्य विशेषता एक क्वांटम खोज एल्गोरिदम को लागू करने में सक्षम बनाती है जो सीखने के लिए सही मार्ग के लिए परीक्षणों की संख्या को कम करती है। इसके परिणामस्वरूप, एक एजेंट जो अपने पर्यावरण को सुपरपोज़िशन में अन्वेषण कर सकता है, वह अपने शास्त्रीय समकक्ष की तुलना में काफी तेजी से सीखेगा,” ब्रiegel कहते हैं।

वाल्थेर के अनुसार, “हम क्वांटम कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावनाओं को समझने की शुरुआत में हैं और इसलिए इस क्षेत्र के विकास में हर नया प्रयोगात्मक परिणाम योगदान देता है, जिसे वर्तमान में क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए सबसे उर्वर क्षेत्रों में से एक माना जाता है।”