वैज्ञानिक क्लासिक कंप्यूटरों में क्वांटम कंप्यूटर गुणों को लाने पर काम कर रहे हैं

लिंकोपिंग विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों के एक समूह ने यह दिखाने में सक्षम हो गए हैं कि एक क्वांटम कंप्यूटर कैसे काम करता है, और उन्होंने एक क्लासिक कंप्यूटर में इसके गुणों को सिम्युलेट करने में भी सफलता प्राप्त की है।

“हमारे परिणाम क्वांटम कंप्यूटर बनाने के तरीके को निर्धारित करने में अत्यधिक महत्वपूर्ण होने चाहिए,” प्रोफेसर जान-आके लार्सन ने कहा।

स्वीडन, यूरोप और दुनिया के अन्य हिस्सों में सुपरफास्ट शक्तिशाली क्वांटम कंप्यूटर बनाने के लिए बड़े संसाधनों का निवेश किया जा रहा है और शोध पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है। दस साल के भीतर, एक स्वीडिश क्वांटम कंप्यूटर का निर्माण करने की उम्मीद है, और यूरोपीय संघ ने क्वांटम प्रौद्योगिकी को अपनी प्रमुख परियोजनाओं में से एक के रूप में निर्धारित किया है।

वर्तमान में, हमारे पास क्वांटम कंप्यूटर के लिए उपयोगी कुछ एल्गोरिदम हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है। हालांकि ऐसा है, यह प्रौद्योगिकी जैविक, रासायनिक और भौतिक प्रणालियों के सिम्युलेशन में अत्यधिक महत्वपूर्ण होगी। इनमें से कई हमारे वर्तमान सबसे शक्तिशाली कंप्यूटरों के लिए भी जटिल हैं। एक कंप्यूटर में, एक बिट एक या शून्य का मान ले सकता है, लेकिन एक क्वांटम बिट सभी मध्यवर्ती मान ले सकता है। इसका अर्थ है कि क्वांटम कंप्यूटरों को प्रत्येक गणना के लिए इतने सारे ऑपरेशन करने की आवश्यकता नहीं होती है।

प्रोफेसर जान-आके लार्सन और उनके पीएचडी छात्र निक्लास जोहानसन, लिंकोपिंग विश्वविद्यालय के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विभाग के सूचना कोडिंग प्रभाग से, क्वांटम कंप्यूटर और क्लासिक कंप्यूटर के बीच के अंतर को समझने में सफल रहे हैं। उन्होंने यह भी देखा है कि क्वांटम कंप्यूटर के भीतर क्या होता है।

शोध के परिणाम वैज्ञानिक पत्रिका एंट्रोपी में प्रकाशित किए गए हैं।

“हमने दिखाया है कि मुख्य अंतर यह है कि क्वांटम कंप्यूटरों में प्रत्येक बिट के लिए दो डिग्री की स्वतंत्रता होती है। एक क्लासिक कंप्यूटर में एक अतिरिक्त डिग्री की स्वतंत्रता को सिम्युलेट करके, हम कुछ एल्गोरिदम को उसी गति से चला सकते हैं जैसे वे एक क्वांटम कंप्यूटर में चलेंगे,” जान-आके लार्सन कहते हैं।

टीम ने क्वांटम सिम्युलेशन लॉजिक नामक एक सिम्युलेशन टूल बनाया है, या क्यूएसएल। यह उन्हें एक क्लासिक कंप्यूटर पर एक क्वांटम कंप्यूटर के संचालन को सिम्युलेट करने की अनुमति देता है। क्वांटम सिम्युलेशन लॉजिक में एक विशिष्ट गुण है, और यह एकमात्र गुण है जो एक क्वांटम कंप्यूटर में होता है और एक क्लासिक कंप्यूटर में नहीं होता है। यह प्रत्येक बिट के लिए एक अतिरिक्त डिग्री की स्वतंत्रता है।

“इस प्रकार, प्रत्येक बिट की दो डिग्री की स्वतंत्रता होती है: यह एक यांत्रिक प्रणाली की तरह है जिसमें प्रत्येक भाग की दो डिग्री की स्वतंत्रता होती है – स्थिति और गति। इस मामले में, हम गणना बिट्स से निपटते हैं – जो फ़ंक्शन के परिणाम के बारे में जानकारी ले जाते हैं, और चरण बिट्स – जो फ़ंक्शन की संरचना के बारे में जानकारी ले जाते हैं,” जान-आके लार्सन समझाते हैं।

क्यूएसएल टूल का उपयोग टीम ने कुछ क्वांटम एल्गोरिदम का अध्ययन करने के लिए किया है जो फ़ंक्शन की संरचना को प्रबंधित करने के लिए जिम्मेदार हैं। उनमें से कई एल्गोरिदम सिम्युलेशन में उतनी ही तेजी से होते हैं जितनी वे एक क्वांटम कंप्यूटर में होंगे।

“परिणाम यह दिखाता है कि क्वांटम कंप्यूटरों में उच्च गति उनकी अतिरिक्त जानकारी-वहन डिग्री की स्वतंत्रता को संग्रहीत, प्रसंस्करण और पुनर्प्राप्त करने की क्षमता से आती है। यह हमें यह समझने में मदद करता है कि क्वांटम कंप्यूटर कैसे काम करते हैं। इसके अलावा, यह ज्ञान क्वांटम कंप्यूटरों को बनाना आसान बना देगा, क्योंकि हम जानते हैं कि क्वांटम कंप्यूटर को उम्मीद के मुताबिक काम करने के लिए कौन सा गुण सबसे महत्वपूर्ण है,” जान-आके लार्सन कहते हैं।

टीम ने एक भौतिक संस्करण भी बनाया है जिसमें इलेक्ट्रॉनिक घटक हैं। उन्होंने क्वांटम कंप्यूटरों में उपयोग किए जाने वाले गेट्स के समान गेट्स का उपयोग किया है, और एक टूलकिट क्वांटम कंप्यूटर के काम करने के तरीके को सिम्युलेट करता है। यह छात्रों और अन्य लोगों को क्वांटम क्रिप्टोग्राफी और क्वांटम टेलीपोर्टेशन के बारे में जानने और सिम्युलेट करने की अनुमति दे सकता है, साथ ही क्वांटम कंप्यूटरों के अन्य पहलुओं के बारे में भी।

इस नए शोध से क्वांटम कंप्यूटिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच बढ़ती पारस्परिकता में योगदान हो सकता है। इनमें से एक पारस्परिकता फीचर मैपिंग है। आईबीएम रिसर्च, एमआईटी और ऑक्सफोर्ड के वैज्ञानिकों द्वारा किए गए अन्य शोध से पता चला है कि क्वांटम कंप्यूटरों के अधिक शक्तिशाली होने पर वे जटिल डेटा संरचनाओं पर फीचर मैपिंग करने में सक्षम होंगे, जो क्लासिक कंप्यूटर नहीं कर सकते हैं। फीचर मैपिंग मशीन लर्निंग में महत्वपूर्ण है, और यह अधिक प्रभावी एआई को जन्म दे सकती है जो क्लासिकल कंप्यूटरों द्वारा पता लगाने में असमर्थ डेटा में पैटर्न की पहचान कर सकती है।

जैसे-जैसे इन क्षेत्रों में अधिक शोध होता है, दोनों महत्वपूर्ण क्षेत्रों में अधिक से अधिक पारस्परिकता होगी।