सार:
Google ने घोषणा की कि Google क्वांटम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टीम ने क्वांटम कंप्यूटिंग में एक प्रमुख बाधा को सफलतापूर्वक पार कर लिया है: इसने प्रदर्शित किया है कि विलो प्रोसेसर पर "मैजिक स्टेट कल्टीवेशन" समाधान संभव है, और इस तकनीक का उपयोग न करने की तुलना में त्रुटि लगभग 40 गुना कम हो गई है। यह निर्णायक परिणाम आज साइंस जर्नल में प्रकाशित हुआ और यह क्वांटम कंप्यूटिंग के बड़े पैमाने पर व्यावहारिक अनुप्रयोग को बढ़ावा देने में एक महत्वपूर्ण कदम है।
जादुई अड़चन
2004 की शुरुआत में, क्वांटम कंप्यूटिंग के एक व्यावहारिक इंजीनियरिंग दिशा बनने से बहुत पहले, शोधकर्ताओं ने एक कांटेदार अड़चन की भविष्यवाणी की थी।
सार्वभौमिक क्वांटम कंप्यूटिंग
का एहसास करना चाहते हैं व्यावहारिक मूल्य के एक कार्यक्रम को चलाने के लिए, इसे क्वांटम संचालन का एक विशिष्ट सेट निष्पादित करने में सक्षम होना चाहिए। इसे पहले तथाकथित "जादुई अवस्थाएँ" तैयार करके पूरा किया जाता है, इसे यह नाम इसलिए दिया गया है क्योंकि ये क्वांटम अवस्थाएँ शास्त्रीय गणनाओं के लिए आवश्यक से परे क्वांटम संचालन उत्पन्न कर सकती हैं।लेकिन यहां एक समस्या है: उच्च-गुणवत्ता, त्रुटि-सुधारित राक्षसों का उत्पादन अत्यंत संसाधन-गहन है। कुछ अनुमान बताते हैं कि एक क्वांटम कंप्यूटर जादुई स्थिति उत्पन्न करने के लिए सभी कंप्यूटिंग शक्ति का 95% तक उपयोग कर सकता है, जिससे वास्तविक गणना के लिए बहुत कम संसाधन बचते हैं। एक और कठिनाई है: एक बार जादुई स्थिति का उपयोग करने के बाद, इसका पुन: उपयोग नहीं किया जा सकता है और यह एक दुर्लभ संसाधन है।
इसलिए, पिछले दो दशकों से, वैज्ञानिक शोधकर्ता जादू राज्य की तैयारी की संसाधन लागत को लगातार कम कर रहे हैं।
इस सफलता को कैसे प्राप्त करें
2024 में, Google क्वांटम AI शोधकर्ताओं क्रेग गिडनी, नूह शुल्टी और कोडी जोन्स ने साहित्य से विचार उधार लिए और उन्हें विकसित करने के लिए अनुकूलित किया जिसे अब
मैजिक स्टेट कल्टीवेशन
कहा जाता है। तकनीकी। इस कार्यक्रम से संसाधन खपत में उल्लेखनीय कमी आने की उम्मीद है। मूल विचार यह है: खेती की प्रक्रिया एक फिल्टर की तरह है। शोर वाली क्वांटम अवस्थाओं को क्वांटम चिप के एक छोटे से क्षेत्र में इंजेक्ट किया जाता है, और फिर त्रुटियों का निवारण करने और अयोग्य नमूनों को खत्म करने के लिए अत्यधिक समन्वित मापों की एक श्रृंखला की जाती है। क्रेग की टीम ने साबित किया कि इस पद्धति से, अत्यधिक उच्च शुद्धता और कम त्रुटि वाले क्वांटम राज्यों को "खेती" करना संभव है, और साथ ही उन्हें बड़े पैमाने पर और व्यावहारिक कोडिंग रूपों में परिवर्तित किया जा सकता है।इस समाधान के उत्कृष्ट सैद्धांतिक परिणाम हैं। यदि इसे क्वांटम हार्डवेयर पर लागू किया जा सकता है, तो यह व्यावहारिक कार्यों के लिए आवश्यक क्वांटम कंप्यूटर के पैमाने को काफी कम कर सकता है।
कई नई प्रौद्योगिकी अनुसंधान और विकास की तरह, परियोजना कार्यान्वयन के लिए तकनीकी नवाचार और इंजीनियरिंग अनुसंधान की एक श्रृंखला की आवश्यकता होती है।
एक उदाहरण: पहली बार खेती प्रोटोकॉल का परीक्षण करते समय, Google क्वांटम AI शोधकर्ता एम्मा रोसेनफील्ड ने डेटा देखा जो भौतिकी के नियमों की अवहेलना करता प्रतीत होता था। महीनों की समस्या निवारण, सिमुलेशन, सहकर्मी चर्चा और स्थिरता जांच के बाद, उसने पाया कि समस्या टीम की आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली माप विधियों में गलत धारणाओं से उत्पन्न हुई है। विशेष रूप से, प्रयोगशाला के विद्युत उपकरणों में बहाव और तापमान के उतार-चढ़ाव के कारण होने वाला एक प्रकार का शोर बेंचमार्क परीक्षण परिणामों की वैधता में हस्तक्षेप करता है। टीम को सैद्धांतिक ढांचे और इंजीनियरिंग योजनाओं को एक साथ समायोजित करने की आवश्यकता है। शोध दल ने शोर के प्रभाव को कम करने के लिए सिस्टम में अतिरिक्त नियंत्रण विधियाँ जोड़ीं; इसने समस्या को जड़ से हल करने के लिए माप उपकरण के रूप में प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के लिए बेंचमार्क परीक्षण विधियों का एक सेट भी बनाया।
इस उपलब्धि और अधिक एल्गोरिदम नवाचारों और इंजीनियरिंग समाधानों पर भरोसा करते हुए, Google ने क्वांटम माप तकनीक को एक नए शीर्ष स्तर पर पहुंचा दिया है। Google क्वांटम AI के विलो प्रोसेसर पर, यह प्रोटोकॉल खेती प्रसंस्करण के बिना क्वांटम राज्यों की तुलना में 40 गुना तक त्रुटि संपीड़न प्राप्त करता है; परिणामी टी-स्टेट तर्क निष्ठा 99.99% की रिकॉर्ड ऊंचाई तक पहुंच जाती है।
यह परिणाम अब विज्ञान में प्रकाशित किया गया है। यह क्वांटम कंप्यूटिंग में सबसे गंभीर संसाधन बाधाओं में से एक के लिए एक व्यवहार्य समाधान प्रदर्शित करने का पहला मौका है, और वास्तविक हार्डवेयर पर साबित होता है कि Google इस प्रमुख जादुई स्थिति को कुशलतापूर्वक तैयार कर सकता है।
शोध निष्कर्ष और भविष्य की संभावनाएं
Google ने शुरू में यह भी सत्यापित किया है कि क्रेग और अन्य द्वारा प्रस्तावित सिद्धांत को इसकी क्वांटम कंप्यूटिंग वास्तुकला में अनुकूलित किया जा सकता है। टीम को "रंग कोड" (एक नए प्रकार का क्वांटम त्रुटि सुधार कोड, जादू राज्यों की खेती के लिए बहुत उपयुक्त) और "सतह कोड" (एक अधिक परिपक्व त्रुटि सुधार योजना) के बीच स्विच का एहसास हुआ, रंग कोड क्वांटम राज्य को 3 की दूरी के साथ सतह कोड में 5 की दूरी के साथ ग्राफ्ट करना। यह ग्राफ्टिंग प्रोटोकॉल पहली बार 2024 में एक सैद्धांतिक पेपर से आया था। इस प्रयोग ने पुष्टि की कि शुद्ध क्वांटम राज्य स्थिर रूप से जीवित रह सकता है और हार्डवेयर में आसानी से प्रसारित किया जा सकता है।
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