Google-এর কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার পরীক্ষায় ম্যাজিক-স্টেট ত্রুটি ৪০ গুণ কমেছে

কঠিন কোয়ান্টাম-কম্পিউটিং সমস্যার জন্য হার্ডওয়্যার পরীক্ষা

Google Quantum AI-এর গবেষকেরা কোম্পানির Willow সুপারকন্ডাক্টিং প্রসেসরে ম্যাজিক-স্টেট কাল্টিভেশন নামের একটি কৌশল প্রদর্শন করেছেন। তাঁরা প্রস্তুত করা কোয়ান্টাম অবস্থায় ত্রুটি ৪০ গুণ কমার কথা জানিয়েছেন। Science-এ প্রকাশিত এই ফলাফলকে পদ্ধতিটির প্রথম সফল হার্ডওয়্যার পরীক্ষা হিসেবে উপস্থাপন করা হয়েছে।

এই কাজ কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের একটি কেন্দ্রীয় বাধা মোকাবিলা করে: কিউবিট অত্যন্ত ভঙ্গুর। প্রচলিত ডিজিটাল বিটের বিপরীতে, কোয়ান্টাম বিট পরিবেশ এবং নিয়ন্ত্রণের ত্রুটির কারণে বিঘ্নিত হতে পারে। এই ত্রুটিগুলি নির্ভরযোগ্য গণনা করা অত্যন্ত কঠিন করে তোলে, বিশেষত কার্যকর fault-tolerant কোয়ান্টাম কম্পিউটারের জন্য প্রয়োজনীয় উন্নত অপারেশনগুলির ক্ষেত্রে।

প্রতিবেদিত পরীক্ষাটি “ম্যাজিক স্টেট”—উন্নত গণনার জন্য প্রয়োজনীয় বিশেষভাবে প্রস্তুত কোয়ান্টাম অবস্থার ওপর কেন্দ্রীভূত। উচ্চমানের ম্যাজিক স্টেট তৈরি করা বড় চ্যালেঞ্জ, কারণ অবস্থায় সামান্য ত্রুটিও বড় গণনাকে দুর্বল করতে পারে। Google-এর ফলাফল fault-tolerant কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের বৃহত্তর চ্যালেঞ্জ দূর করে না, তবে বাস্তব হার্ডওয়্যারে একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান উন্নত করার পথ দেখায়।

ডিস্টিলেশন থেকে কাল্টিভেশন

ম্যাজিক স্টেট উন্নত করার পরিচিত একটি উপায় হলো ম্যাজিক-স্টেট ডিস্টিলেশন। মোটামুটি বলতে গেলে, ডিস্টিলেশন কোয়ান্টাম রিসোর্স থেকে ত্রুটি ছেঁকে বাদ দেয়। এটি কাজ করতে পারে, তবে এতে অনেক রিসোর্স লাগে: কম সংখ্যক কার্যকর স্টেট তৈরি করতে উল্লেখযোগ্য হার্ডওয়্যার ও প্রসেসিংয়ের প্রয়োজন হতে পারে।

ম্যাজিক-স্টেট কাল্টিভেশন একটি ভিন্ন প্রস্তাব। একই ধরনের রিসোর্স-নির্ভর ফিল্টারের ওপর নির্ভর না করে, এটি সুরক্ষিত কিউবিটের ভেতরেই সরাসরি একটি নয়েজযুক্ত ম্যাজিক স্টেট পরিষ্কার করতে চায়। একক দুর্বল কম্পোনেন্টে সব তথ্য রাখার পরিবর্তে একাধিক ফিজিক্যাল কিউবিটে কোয়ান্টাম তথ্য এনকোড করার মাধ্যমে এই সুরক্ষা আসে।

Willow পরীক্ষায় দলটি সংশোধনযোগ্য ত্রুটি দিয়েই ইচ্ছাকৃতভাবে শুরু করে। গবেষকেরা একটি ছোট ফিজিক্যাল কিউবিট গ্রিডে নয়েজযুক্ত ম্যাজিক স্টেট এনকোড করেন। এরপর সূক্ষ্ম কোয়ান্টাম ডেটা নষ্ট না করে এনকোড করা তথ্যের ভুল পরীক্ষা করতে তাঁরা সহায়ক কিউবিট ব্যবহার করেন।

পরীক্ষায় ত্রুটি ধরা পড়লে সেই প্রচেষ্টা বাতিল করে সিস্টেম আবার শুরু করা হয়। কোনো প্রচেষ্টা সব পরীক্ষা পেরোলে পরিশোধিত ম্যাজিক স্টেটটি পরবর্তী প্রসেসিংয়ের জন্য রাখা হয়। এই post-selection গুরুত্বপূর্ণ: পদ্ধতিটি দাবি করে না যে প্রতিটি প্রচেষ্টা সফল হবে। বরং এটি এমন ঘটনাগুলি শনাক্ত করতে চায়, যেখানে কাঙ্ক্ষিত সুরক্ষিত স্টেটটি পরীক্ষাগুলি পেরিয়ে টিকে থাকে।

৪০ গুণ সংখ্যাটির অর্থ

গবেষকদের মতে, কাল্টিভেশন ত্রুটি ৪০ গুণ কমিয়েছে। গৃহীত ম্যাজিক স্টেটগুলির fidelity কমপক্ষে প্রায় ৯৯.৯৯%-এ পৌঁছেছে; fidelity মাপে প্রস্তুত করা স্টেটটি কাঙ্ক্ষিত স্টেটের সঙ্গে কতটা মেলে।

এই সংখ্যাটি আরও দেখায় কেন এই ক্ষেত্রে পরিমাপ একটি চ্যালেঞ্জ। অবশিষ্ট ত্রুটি খুব ছোট হলে, সেগুলি সত্যিই ছোট—এটি প্রমাণ করতে সতর্ক যাচাই দরকার। প্রচলিত পদ্ধতির তুলনায় কম পরিমাপ ব্যবহার করে অবশিষ্ট ত্রুটি শনাক্ত করতে দলটি kickback tomography নামের একটি কৌশল তৈরি করেছে।

ফিল্টারিং ছিল নির্বাচিত। প্রাথমিক প্রচেষ্টার মাত্র প্রায় ৮% সব পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়। এই বিনিময়টি কাল্টিভেশনকে ঘিরে ব্যবহারিক প্রশ্নের অংশ: কোনো কৌশল গৃহীত স্টেটের মান অনেক বাড়াতে পারে, কিন্তু তার জন্য বারবার প্রচেষ্টা দরকার হতে পারে। তাই প্রাসঙ্গিক তুলনা শুধু টিকে থাকা স্টেটের ত্রুটির হার নয়, বরং কার্যকর গণনার জন্য যথেষ্ট স্টেট তৈরি করার সম্পূর্ণ খরচও।

ম্যাজিক স্টেট কেন গুরুত্বপূর্ণ

কোয়ান্টাম প্রসেসর কিছু অপারেশন অন্যগুলির তুলনায় বেশি স্বাভাবিকভাবে করতে পারে। কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের সবচেয়ে চাহিদাপূর্ণ রূপগুলির জন্য গবেষকদের এমন যত্নসহকারে প্রস্তুত রিসোর্স দরকার, যা সিস্টেমকে প্রয়োজনীয় উন্নত অপারেশন করতে দেয়। ম্যাজিক স্টেট হলো তেমনই একটি রিসোর্স।

ফলে নির্ভরযোগ্য ম্যাজিক স্টেট তৈরির খরচ ভবিষ্যতের fault-tolerant মেশিনের আকার ও নকশাকে প্রভাবিত করতে পারে। কম মোট রিসোর্সে উন্নত স্টেট তৈরি করতে পারে এমন পদ্ধতি একটি মাত্র ল্যাবরেটরি প্রদর্শনের বাইরেও গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। বিপরীতে, একটি কম্পোনেন্টে শক্তিশালী ফলাফল নিজে থেকেই সম্পূর্ণ fault-tolerant কম্পিউটার প্রতিষ্ঠা করে না। শেষ পর্যন্ত এটিকে নির্ভরযোগ্য কিউবিট, ত্রুটি শনাক্তকরণ, নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা এবং পূর্ণ আর্কিটেকচারের অন্যান্য উপাদানের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে।

Willow-এর ফলাফল উল্লেখযোগ্য, কারণ এমন একটি পদ্ধতি নেওয়া হয়েছে যা এর আগে বাস্তব হার্ডওয়্যারে সফলভাবে পরীক্ষা করা হয়নি এবং সেটিকে সুপারকন্ডাক্টিং প্রসেসরের ত্রুটির মুখোমুখি করা হয়েছে। ফলে পরীক্ষাটি ধারণাটিকে তাত্ত্বিক বিকল্প থেকে এমন একটি ইঞ্জিনিয়ারিং ফলাফলে রূপান্তর করেছে, যা হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতার সঙ্গে তুলনা করে মূল্যায়ন করা যায়।

একটি মাইলফলক, তবে ব্যবহারিক প্রশ্ন এখনও খোলা

এই ফলাফলকে একটি সম্ভাবনাময় সরঞ্জামের প্রদর্শন হিসেবে দেখা উচিত, কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন সমাধান হয়ে গেছে—এমন ঘোষণা হিসেবে নয়। পরীক্ষাটি দেখায় যে সুরক্ষিত নয়েজযুক্ত স্টেট筛ন ও পরিশোধন করা যায় এবং টিকে থাকা গৃহীত স্টেটের ত্রুটি নাটকীয়ভাবে কম হতে পারে।

এর গুরুত্ব হার্ডওয়্যার কর্মক্ষমতা ও যাচাইয়ের সমন্বয়ে। দলটি শুধু প্রস্তাব করেনি যে কাল্টিভেশন কাজ করবে; তারা একটি নয়েজযুক্ত স্টেট এনকোড করেছে, সহায়ক কিউবিট দিয়ে পরীক্ষা করেছে, ব্যর্থ প্রচেষ্টা বাতিল করেছে এবং টিকে থাকা স্টেটের মান পরিমাপ করেছে। নতুন tomography পদ্ধতিও প্রতিবেদিত ত্রুটি-স্তরে এই পরিমাপ সম্ভব করার অংশ ছিল।

কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ে অগ্রগতি প্রায়ই এ ধরনের কম্পোনেন্ট-স্তরের উন্নতির মাধ্যমে আসে। একটি গুরুত্বপূর্ণ রিসোর্স আরও ভালোভাবে প্রস্তুত করা বড় সিস্টেমের ইঞ্জিনিয়ারিং ভারসাম্য বদলে দিতে পারে, যদিও অনেক কঠিন ধাপ এখনও বাকি। নির্ভরযোগ্য কোয়ান্টাম গণনার লক্ষ্যে গবেষকেরা কাজ করার সময়, আরও প্রতিষ্ঠিত পদ্ধতির পাশাপাশি ম্যাজিক-স্টেট কাল্টিভেশনও বিবেচনা করা উচিত—Google Quantum AI-এর ৪০ গুণ ফলাফল এমন প্রমাণই দেয়।

এই নিবন্ধটি Phys.org-এর প্রতিবেদন অবলম্বনে তৈরি। মূল নিবন্ধ পড়ুন।