एक कठिन क्वांटम-कंप्यूटिंग समस्या का हार्डवेयर परीक्षण
Google Quantum AI के शोधकर्ताओं ने कंपनी के Willow सुपरकंडक्टिंग प्रोसेसर पर मैजिक-स्टेट कल्टिवेशन नामक तकनीक का प्रदर्शन किया और तैयार क्वांटम अवस्थाओं में त्रुटि को 40 गुना कम करने की सूचना दी। Science में प्रकाशित यह परिणाम इस दृष्टिकोण का पहला सफल हार्डवेयर परीक्षण बताया गया है।
यह कार्य क्वांटम कंप्यूटिंग की एक केंद्रीय बाधा पर केंद्रित है: क्यूबिट नाज़ुक होते हैं। पारंपरिक डिजिटल बिट्स के विपरीत, क्वांटम बिट्स अपने परिवेश और नियंत्रण की कमियों से प्रभावित हो सकते हैं। ये त्रुटियां विश्वसनीय गणनाएं करना बेहद कठिन बना देती हैं, खासकर उपयोगी फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटरों के लिए आवश्यक उन्नत ऑपरेशनों को।
रिपोर्ट किया गया प्रयोग “मैजिक स्टेट्स” पर केंद्रित है—उन्नत गणनाओं के लिए आवश्यक विशेष रूप से तैयार क्वांटम अवस्थाएं। उच्च-गुणवत्ता वाले मैजिक स्टेट्स बनाना बड़ी चुनौती है, क्योंकि अवस्था में छोटी-सी त्रुटि भी बड़ी गणना को कमजोर कर सकती है। Google का परिणाम फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटिंग की व्यापक चुनौती को समाप्त नहीं करता, लेकिन यह वास्तविक हार्डवेयर पर एक महत्वपूर्ण घटक को बेहतर बनाने का मार्ग दिखाता है।
डिस्टिलेशन से कल्टिवेशन तक
मैजिक स्टेट्स को बेहतर बनाने का एक परिचित तरीका मैजिक-स्टेट डिस्टिलेशन है। व्यापक रूप से कहें तो डिस्टिलेशन क्वांटम संसाधनों की खामियों को छांटता है। यह काम कर सकता है, लेकिन इसमें बहुत अधिक संसाधन लगते हैं: कम संख्या में उपयोगी अवस्थाएं बनाने के लिए पर्याप्त हार्डवेयर और प्रोसेसिंग की आवश्यकता हो सकती है।
मैजिक-स्टेट कल्टिवेशन एक अलग प्रस्ताव है। इसी तरह के संसाधन-गहन फ़िल्टरिंग पर निर्भर रहने के बजाय, यह संरक्षित क्यूबिट के भीतर सीधे शोरयुक्त मैजिक स्टेट को साफ करने का प्रयास करता है। यह सुरक्षा क्वांटम जानकारी को एक ही असुरक्षित घटक में रखने के बजाय कई भौतिक क्यूबिट्स में एन्कोड करने से मिलती है।
Willow प्रयोग में टीम ने जानबूझकर उन त्रुटियों से शुरुआत की जिन्हें ठीक करना था। शोधकर्ताओं ने एक छोटे ग्रिड में मौजूद भौतिक क्यूबिट्स पर शोरयुक्त मैजिक स्टेट को एन्कोड किया। इसके बाद उन्होंने सहायक क्यूबिट्स का उपयोग करके एन्कोड की गई जानकारी में गलतियों की जांच की, बिना नाज़ुक क्वांटम डेटा को नष्ट किए।
जब जांच में कोई खामी मिली, तो उस प्रयास को खारिज कर दिया गया और सिस्टम ने फिर से शुरुआत की। जब कोई प्रयास सभी जांचों में सफल रहा, तो परिष्कृत मैजिक स्टेट को आगे की प्रोसेसिंग के लिए सुरक्षित रखा गया। यह पोस्ट-सेलेक्शन महत्वपूर्ण है: यह विधि यह दावा नहीं करती कि हर प्रयास सफल होता है। इसके बजाय, इसका लक्ष्य उन मामलों की पहचान करना है जिनमें वांछित संरक्षित अवस्था जांचों से बची रहती है।
40 गुना आंकड़े का अर्थ
शोधकर्ताओं के अनुसार, कल्टिवेशन ने त्रुटि को 40 गुना कम किया। स्वीकृत मैजिक स्टेट्स ने कम-से-कम लगभग 99.99% फिडेलिटी हासिल की—यह इस बात का माप है कि तैयार की गई अवस्था इच्छित अवस्था से कितनी निकटता से मेल खाती है।
यह संख्या यह भी दर्शाती है कि इस क्षेत्र में मापन चुनौतीपूर्ण क्यों है। यदि बची हुई त्रुटियां बहुत छोटी हों, तो उनके छोटा होने को साबित करने के लिए सावधानीपूर्वक सत्यापन आवश्यक होता है। टीम ने बची हुई त्रुटियों का पता लगाने के लिए किकबैक टोमोग्राफी नामक तकनीक विकसित की, जिसमें पारंपरिक तरीकों की तुलना में कम मापनों की आवश्यकता होती है।
फ़िल्टरिंग चयनात्मक थी। शुरुआती प्रयासों में से केवल लगभग 8% सभी जांचों में सफल हुए। यह समझौता कल्टिवेशन से जुड़े व्यावहारिक प्रश्न का हिस्सा है: कोई तकनीक स्वीकृत अवस्थाओं की गुणवत्ता में बड़ा सुधार कर सकती है, लेकिन इसके लिए बार-बार प्रयास करने पड़ सकते हैं। इसलिए प्रासंगिक तुलना केवल बची हुई अवस्थाओं की त्रुटि दर नहीं, बल्कि उपयोगी गणना के लिए पर्याप्त अवस्थाएं बनाने की पूरी लागत है।
मैजिक स्टेट्स क्यों महत्वपूर्ण हैं
क्वांटम प्रोसेसर कुछ ऑपरेशनों को दूसरों की तुलना में अधिक स्वाभाविक रूप से कर सकते हैं। क्वांटम कंप्यूटिंग के सबसे demanding रूपों के लिए शोधकर्ताओं को सावधानीपूर्वक तैयार किए गए ऐसे संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो सिस्टम को आवश्यक उन्नत ऑपरेशन करने में सक्षम बनाएं। मैजिक स्टेट्स ऐसा ही एक संसाधन हैं।
इसका परिणाम यह है कि विश्वसनीय मैजिक स्टेट्स बनाने की लागत भविष्य की फॉल्ट-टॉलरेंट मशीन के पैमाने और डिज़ाइन को प्रभावित कर सकती है। कम कुल संसाधनों में बेहतर अवस्थाएं बनाने वाली विधि एकल प्रयोगशाला प्रदर्शन से कहीं आगे महत्वपूर्ण हो सकती है। इसके विपरीत, किसी एक घटक में मजबूत परिणाम अपने-आप में पूर्ण फॉल्ट-टॉलरेंट कंप्यूटर स्थापित नहीं करता। अंततः इसे विश्वसनीय क्यूबिट्स, त्रुटि-पहचान, नियंत्रण प्रणालियों और पूर्ण आर्किटेक्चर के अन्य घटकों के साथ काम करना होगा।
Willow का परिणाम इसलिए उल्लेखनीय है क्योंकि इसमें ऐसे दृष्टिकोण को अपनाया गया, जिसका वास्तविक हार्डवेयर पर पहले सफलतापूर्वक परीक्षण नहीं हुआ था, और उसे सुपरकंडक्टिंग प्रोसेसर की कमियों के सामने परखा गया। इस तरह यह प्रयोग इस विचार को सैद्धांतिक विकल्प से आगे ले जाकर एक इंजीनियरिंग परिणाम बनाता है, जिसका हार्डवेयर सीमाओं के संदर्भ में मूल्यांकन किया जा सकता है।
एक महत्वपूर्ण पड़ाव, लेकिन व्यावहारिक प्रश्न अभी खुले हैं
रिपोर्ट किए गए परिणाम को एक आशाजनक उपकरण के प्रदर्शन के रूप में देखना बेहतर है, न कि इस घोषणा के रूप में कि क्वांटम त्रुटि-सुधार की समस्या हल हो गई है। प्रयोग दिखाता है कि संरक्षित शोरयुक्त अवस्थाओं की जांच और परिष्करण किया जा सकता है, और जांच में सफल स्वीकृत अवस्थाओं में त्रुटि नाटकीय रूप से कम हो सकती है।
इसका महत्व हार्डवेयर प्रदर्शन और सत्यापन के संयोजन में है। टीम ने केवल यह प्रस्ताव नहीं रखा कि कल्टिवेशन काम करना चाहिए; उसने शोरयुक्त अवस्था को एन्कोड किया, सहायक क्यूबिट्स से उसकी जांच की, असफल प्रयासों को खारिज किया और बची हुई अवस्थाओं की गुणवत्ता मापी। नई टोमोग्राफी विधि ने रिपोर्ट किए गए त्रुटि स्तर पर इन मापनों को संभव बनाने में भूमिका निभाई।
क्वांटम कंप्यूटिंग में प्रगति अक्सर ऐसे घटक-स्तरीय सुधारों से आती है। किसी महत्वपूर्ण संसाधन की बेहतर तैयारी बड़ी प्रणालियों के लिए इंजीनियरिंग संतुलन बदल सकती है, भले ही कई कठिन चरण अभी बाकी हों। Google Quantum AI का 40 गुना परिणाम इस बात का प्रमाण देता है कि विश्वसनीय क्वांटम कंप्यूटिंग की दिशा में काम करते समय मैजिक-स्टेट कल्टिवेशन को अधिक स्थापित दृष्टिकोणों के साथ विचार किया जाना चाहिए।
यह लेख Phys.org की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।
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