سوات قائدین
Demystifying Quantum AI: یہ کیا ہے، کیا نہیں ہے، اور اب یہ کیوں اہم ہے
AI ایک نئے مرحلے میں داخل ہو گیا ہے۔ اب یہ صرف بڑے ماڈلز بنانے یا مزید ڈیٹا تک رسائی کے بارے میں نہیں ہے۔ آج کا مقابلہ رفتار، کارکردگی اور جدت پر مبنی ہے۔ کمپنیاں نئے ٹولز کی تلاش میں ہیں جو تکنیکی اور اقتصادی دونوں طرح کے فوائد پیش کرتے ہیں۔ کچھ لوگوں کے لیے، کوانٹم کمپیوٹنگ ان ٹولز میں سے ایک کی طرح نظر آنے لگی ہے۔
کوانٹم AI مصنوعی ذہانت کے ساتھ کوانٹم کمپیوٹنگ کے امتزاج سے مراد ہے۔ یہ مشین لرننگ، اصلاح اور ڈیٹا کے تجزیہ میں پیچیدہ مسائل سے نمٹنے کا ایک نیا طریقہ پیش کرتا ہے۔ ترقی میں رہتے ہوئے بھی، صلاحیت سنجیدہ توجہ مبذول کر رہی ہے۔ ایک 2024 عالمی SAS کی طرف سے سروے پتہ چلا کہ 60 فیصد سے زیادہ کاروباری رہنما پہلے ہی Quantum AI میں تلاش یا سرمایہ کاری کر رہے ہیں۔ تاہم، زیادہ تر نے یہ بھی کہا کہ وہ پوری طرح سے نہیں سمجھتے کہ ٹیکنالوجی کیا ہے یا اسے کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
یہ مضمون بتاتا ہے کہ Quantum AI کیا ہے، یہ کن مسائل کو حل کرنے میں مدد کر سکتا ہے اور مستقبل قریب میں یہ کہاں اثر ڈال سکتا ہے۔
AI ٹیمیں کوانٹم کو کیوں دیکھ رہی ہیں۔
بڑے AI ماڈلز کی تربیت میں وقت، توانائی اور پیسہ لگتا ہے۔ یہاں تک کہ کارکردگی میں معمولی بہتری بھی اہم بچت کا باعث بن سکتی ہے۔ کوانٹم کمپیوٹنگ کلاسیکی مشینوں کے مقابلے میں کچھ مسائل کو زیادہ موثر یا درست طریقے سے حل کرنے کے لیے نئے طریقے فراہم کرتی ہے۔
مثال کے طور پر، کوانٹم کمپیوٹر بیک وقت متعدد حسابات انجام دے سکتے ہیں، ایک خاصیت کو استعمال کرتے ہوئے جسے سپرپوزیشن کہا جاتا ہے۔ یہ انہیں ان مسائل کے لیے موزوں بناتا ہے جن میں بڑی جگہوں کو تلاش کرنا یا پیچیدہ نظاموں کو بہتر بنانا شامل ہے۔ یہ صلاحیتیں مشین لرننگ میں بہت سے کاموں کے ساتھ اچھی طرح سے مطابقت رکھتی ہیں، جیسے فیچر کا انتخاب، ماڈل ٹیوننگ اور ڈیٹا سیمپلنگ۔
جبکہ آج کی کوانٹم مشینیں اب بھی تیار ہو رہی ہیں، محققین ان کو کلاسیکی آلات کے ساتھ جوڑنے کے طریقے تلاش کر رہے ہیں۔ یہ ہائبرڈ سسٹم اے آئی ٹیموں کو مکمل طور پر تیار شدہ کوانٹم ہارڈویئر کا انتظار کیے بغیر، کوانٹم طریقوں کی جانچ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
کوانٹم AI کیا ہے اور کیا نہیں ہے۔
کوانٹم AI موجودہ AI سسٹمز کو کوانٹم ورژن سے تبدیل کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ مکمل طور پر کوانٹم ہارڈ ویئر پر گہری سیکھنے کے ماڈل چلانے کے بارے میں نہیں ہے۔
اس کے بجائے، یہ AI پائپ لائن کے حصوں کو سپورٹ کرنے کے لیے کوانٹم الگورتھم استعمال کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ ان میں آپٹیمائزیشن کو تیز کرنا، فیچرز کو منتخب کرنے کے طریقے کو بہتر بنانا یا منافع کی تقسیم سے نمونے لینے کو بڑھانا جیسے کام شامل ہو سکتے ہیں۔ ان صورتوں میں، کوانٹم کمپیوٹر موجودہ ٹولز کی جگہ نہیں لیتے ہیں۔ وہ ان کی حمایت کرتے ہیں.
کام اب بھی تجرباتی ہے۔ زیادہ تر مثالیں ہائبرڈ طریقوں پر انحصار کرتی ہیں، جس میں کوانٹم اور کلاسیکی حصے ایک ساتھ کام کرتے ہیں۔ لیکن یہ سسٹم پہلے سے ہی تنگ استعمال کے معاملات میں نتائج دکھا رہے ہیں۔
ترقی کے تحت موجودہ ایپلی کیشنز
اگرچہ فیلڈ نیا ہے، کوانٹم AI پہلے ہی کئی صنعتوں میں آزمایا جا رہا ہے۔ یہ مثالیں اصلی ٹولز اور شائع شدہ تحقیق کا استعمال کرتی ہیں۔ وہ ان مسائل کی بھی عکاسی کرتے ہیں جن کو حل کرنے کے لیے کوانٹم طریقے بہترین موزوں ہیں۔
ماڈل کمپریشن اور فیچر میپنگ
AI ماڈلز بڑے ہو رہے ہیں اور تربیت کے لیے زیادہ مہنگے ہیں۔ کوانٹم ٹیکنالوجیز ان ماڈلز کے سائز اور پیچیدگی کو کم کرنے میں مدد کر سکتی ہیں۔ ایک طریقہ کوانٹم فیچر میپنگ ہے، جہاں کوانٹم سرکٹس کا استعمال کرتے ہوئے ان پٹ ڈیٹا کو تبدیل کیا جاتا ہے۔ یہ تبدیلیاں ڈیٹا پوائنٹس کو الگ کرنے میں مدد کر سکتی ہیں جن کی معیاری تکنیک کے ساتھ درجہ بندی کرنا مشکل ہے۔
2021 کے ابتدائی دنوں میں کاغذ میں فطرت طبیعیات دریافت کیا کہ کس طرح کوانٹم کرنل سپورٹ ویکٹر مشینوں کو بہتر بنا سکتے ہیں، جو کہ مشین لرننگ ماڈل کی ایک قسم ہے۔ یہ نقطہ نظر اعلی جہتی یا ویرل ڈیٹاسیٹس کے لیے اچھی طرح کام کرتا ہے، جہاں کلاسیکی ماڈلز جدوجہد کرتے ہیں۔
فنانس میں پورٹ فولیو آپٹیمائزیشن
بینک اور اثاثہ جات کے منتظم اکثر پورٹ فولیوز کو منظم کرنے اور خطرات کا اندازہ لگانے کے لیے AI کا استعمال کرتے ہیں۔ ان کاموں میں بڑی تعداد میں متغیرات اور رکاوٹیں شامل ہیں۔ کوانٹم الگورتھم جیسے QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) ان مسائل کو زیادہ موثر طریقے سے حل کرنے کے لیے جانچے جا رہے ہیں۔
سٹی انوویشن لیبز اور AWS حال ہی میں پورٹ فولیو آپٹیمائزیشن کے لیے کوانٹم کمپیوٹرز کا استعمال کرتے ہوئے مطالعہ کیا، خاص طور پر QAOA الگورتھم کو استعمال کرتے ہوئے اور اس کی کارکردگی کا طریقہ۔ یہ تعاون کوانٹم کمپیوٹنگ میں بڑھتی ہوئی دلچسپی اور سرمایہ کاری کو حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے کے ایک ٹول کے طور پر ظاہر کرتا ہے۔
منشیات کی دریافت اور مالیکیولر ماڈلنگ
منشیات کی نشوونما اس بات کی پیشن گوئی پر منحصر ہے کہ مالیکیول ایک دوسرے کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں۔ AI ماڈلز مدد کر سکتے ہیں، لیکن کلاسیکی تخروپن کی حد ہوتی ہے۔ کوانٹم کمپیوٹنگ کوانٹم لیول پر کیمیکل سسٹمز کی ماڈلنگ کے لیے بہتر موزوں ہے۔
A نئے مطالعہ IBM کی طرف سے، کلیولینڈ کلینک اور مشی گن اسٹیٹ یونیورسٹی نے موجودہ نسل کے کوانٹم کمپیوٹرز کا استعمال کرتے ہوئے پیچیدہ مالیکیولز کی نقل کرنے کے ایک نئے طریقے کا مظاہرہ کیا، جو کوانٹم سینٹرک سائنسی کمپیوٹنگ کے لیے ایک قابل عمل راستہ پیش کرتا ہے۔
سپلائی چین آپٹیمائزیشن
ان کے سائز اور پیچیدگی کی وجہ سے سپلائی چین کا انتظام کرنا مشکل ہے۔ AI مدد کر سکتا ہے، لیکن راستے کی منصوبہ بندی اور انوینٹری کنٹرول جیسے کچھ کاموں کو بہتر بنانا مشکل رہتا ہے۔ ان کاموں کو بہتر بنانے کے لیے کوانٹم طریقے تلاش کیے جا رہے ہیں۔
Fujitsu نے شراکت کی۔ ٹوکیو میں آخری میل کی ترسیل کو بہتر بنانے کے لیے جاپان پوسٹ کے ساتھ، جہاں روایتی روٹنگ الگورتھم متحرک متغیرات جیسے ٹریفک کی بھیڑ اور پارسل کے حجم کے اتار چڑھاو کو پورا کرنے میں ناکام رہے۔ کوانٹم اے آئی کی تعیناتی سے، وہ لاجسٹکس کے کچھ انتہائی بنیادی پہلوؤں کو تبدیل کرنے پر کام شروع کرنے میں کامیاب ہوئے۔
چیلنج اور حدود
کوانٹم ہارڈویئر ایک چیلنج بنی ہوئی ہے۔ اگرچہ بظاہر ہر روز نئی پیشرفت ہو رہی ہے، لیکن آج کی مشینیں اب بھی شور کے لیے حساس ہیں، پیمانہ کرنا مشکل اور طویل حساب کے لیے ناقابل اعتبار ہیں۔ زیادہ تر ایپلی کیشنز کو مختصر اور آسان کوانٹم سرکٹس کا استعمال کرتے ہوئے ان حدود میں کام کرنا چاہیے۔
کوانٹم سافٹ ویئر کی ترقی بھی مشکل ہے۔ کوانٹم پروگرامنگ کے لیے فزکس، ریاضی اور کمپیوٹر سائنس میں علم کی ضرورت ہوتی ہے۔ کچھ ٹیموں کے پاس مہارت کا صحیح مرکب ہے۔
اس رکاوٹ کو کم کرنے کے لیے نئے آلات بنائے جا رہے ہیں۔ ان میں اعلیٰ سطحی پروگرامنگ فریم ورک اور خودکار سرکٹ ڈیزائن سسٹم شامل ہیں۔ یہ AI ڈویلپرز کو کم لیول کوانٹم کوڈ لکھنے کی ضرورت کے بغیر کوانٹم طریقوں کی جانچ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
AI ٹیمیں آج کیا کر سکتی ہیں۔
کوانٹم AI مکمل تعیناتی کے لیے تیار نہیں ہے۔ تاہم، مستقبل کے حوالے سے ٹیمیں مستقبل میں اس سے فائدہ اٹھانے کے لیے درکار علم اور نظام کی تعمیر شروع کر سکتی ہیں۔ غور کرنے کے لئے یہاں تین اقدامات ہیں:
- کراس فنکشنل ٹیمیں بنائیں - AI ماہرین کو اصلاح اور کوانٹم کمپیوٹنگ میں محققین کے ساتھ جوڑیں۔ یہ ٹیموں کو نئے آئیڈیاز تلاش کرنے اور مستقبل کی صلاحیتوں کو تیار کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
- ہائبرڈ ورک فلو کے ساتھ تجربہ کریں - تنگ مسائل پر توجہ مرکوز کریں جہاں کوانٹم اجزاء کلاسیکی ماڈلز کو سپورٹ کر سکتے ہیں۔ ان میں خصوصیت کا انتخاب، نمونے لینے یا محدود اصلاح شامل ہیں۔
- ایسے ٹولز کا استعمال کریں جو پیچیدگی کا خلاصہ کرتے ہیں - ایسے پلیٹ فارمز اور فریم ورک کو اپنائیں جو کم سطح کی کوانٹم تفصیلات کو چھپاتے ہیں۔ یہ ٹولز ٹیموں کو ایپلی کیشن پر توجہ مرکوز کرنے میں مدد کرتے ہیں، ہارڈ ویئر پر نہیں۔
کوانٹم AI اب بھی ترقی کر رہا ہے۔ یہ کلاسیکی AI کا شارٹ کٹ یا متبادل نہیں ہے۔ تاہم، یہ ان علاقوں میں حقیقی صلاحیت کے ساتھ ایک بڑھتا ہوا میدان ہے جہاں موجودہ ماڈل کم پڑتے ہیں یا جدوجہد کرتے ہیں۔ آگے بڑھنے کا سب سے زیادہ امکان اچانک رکاوٹ نہیں ہے، بلکہ مستحکم انضمام ہے۔
جیسا کہ کوانٹم ہارڈویئر میں بہتری آتی ہے اور سافٹ ویئر زیادہ قابل رسائی ہو جاتا ہے، ابتدائی اختیار کرنے والے ان نئے ٹولز کو استعمال کرنے کے لیے بہتر پوزیشن میں ہوں گے۔ کلاسیکی نظاموں کی حدود میں پہلے سے کام کرنے والی ٹیموں کے لیے، کوانٹم AI قدر تلاش کرنے کے لیے اگلی جگہ ہو سکتی ہے۔
