Gaussian Boson Sampling with Pseudo-Photon-Number Resolving Detectors and Quantum Computational Advantage
शोध पत्र रिपोर्ट करता है कि जियूझांग 3.0 (Jiuzhang 3.0) क्वांटम कंप्यूटर ने 1.27 माइक्रोसेकंड में 255 फोटॉन-क्लिक घटनाओं तक के साथ गॉसियन बोसॉन सैंपलिंग (Gaussian boson sampling) करके एक महत्वपूर्ण क्वांटम कम्प्यूटेशनल लाभ प्राप्त किया, जो एक ऐसा कार्य है जिसे सटीक शास्त्रीय एल्गोरिदम का उपयोग करके फ्रंटियर (Frontier) सुपरकंप्यूटर द्वारा अरबों वर्षों में पूरा करने का अनुमान लगाया गया है।
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उन मशीनों के निर्माण की खोज में जो आज के सबसे शक्तिशाली सुपर कंप्यूटरों की पहुंच से परे समस्याओं को हल कर सकें, वैज्ञानिक 'क्वांटम सैंपलिंग' नामक एक विशिष्ट प्रकार की गणना की खोज कर रहे हैं। कल्पना कीजिए कि आप एक जटिल खेल के परिणाम की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं जहाँ नियम क्वांटम भौतिकी के विचित्र नियमों द्वारा संचालित होते हैं, वह विज्ञान जो बताता है कि प्रकाश और पदार्थ सूक्ष्म स्तर पर कैसे व्यवहार करते हैं। इस क्षेत्र में, फोटॉन जैसे कण एक साथ कई अवस्थाओं में मौजूद हो सकते हैं और एक दूसरे के साथ इस तरह हस्तक्षेप (interfere) कर सकते हैं जो ऐसे पैटर्न बनाते हैं जिन्हें क्लासिकल कंप्यूटर कुशलतापूर्वक ट्रैक करने के लिए बहुत जटिल होते हैं। क्वांटम सैंपलिंग का लक्ष्य प्रकाश के इन जटिल पैटर्न को उत्पन्न करना और यह सत्यापित करना है कि वे क्वांटम सिद्धांत के भविष्यवाणियों से मेल खाते हैं। यदि कोई मशीन यह कार्य किसी भी क्लासिकल कंप्यूटर की तुलना में अधिक तेज़ी से कर सकती है, तो यह एक "क्वांटम कम्प्यूटेशनल एडवांटेज" (क्वांटम गणनात्मक लाभ) प्रदर्शित करता है, जो एक मील का पत्थर है जो सिद्ध करता है कि क्वांटम उपकरण वास्तव में क्षमता के एक नए युग में प्रवेश कर चुके हैं। यह केवल गति के बारे में नहीं है; यह सत्यापित करने के बारे में है कि ब्रह्मांड उन तरीकों से व्यवहार करता है जिन्हें हमारा वर्तमान क्लासिकल समझ आसानी से सिम्युलेट नहीं कर सकती, एक ऐसी अवधारणा जिसे दशकों से सिद्धांत के रूप में देखा गया है लेकिन हाल ही में प्रयोगशाला में परीक्षण किया गया है।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब 'जिउझांग 3.0' (Jiuzhang 3.0) नामक एक मशीन के प्रयोग के माध्यम से इस सीमा को और आगे बढ़ाया है। यह उपकरण 'गौसियन बोसन सैंपलिंग' नामक कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें प्रकाश के कणों की धाराओं को दर्पणों और बीम स्प्लिटर के एक जटिल नेटवर्क के माध्यम से भेजा जाता है और फिर यह गिना जाता है कि कितने कण निकास पर पहुँचते हैं। शोधकर्ताओं ने अपने सेटअप को एक विशेष पहचान पद्धति (detection method) का उपयोग करके अपग्रेड किया जो न केवल यह बता सकती है कि क्या एक प्रकाश कण पहुँचा, बल्कि यह भी कि एक ही विस्फोट में कितने कण पहुँचे। इसने उन्हें एक एकल रन में 255 विशिष्ट प्रकाश-कण घटनाओं को पंजीकृत करने की अनुमति दी, जो पिछले प्रयासों की तुलना में एक महत्वपूर्ण वृद्धि है। इस अधिक विस्तृत जानकारी को कैप्चर करके, टीम ने एक ऐसा सैंपलिंग कार्य बनाया जो क्लासिकल कंप्यूटरों के लिए इसकी नकल करना अत्यधिक कठिन है। उन्होंने पाया कि उनकी मशीन इस जटिल प्रकाश पैटर्न के एक एकल नमूने को मात्र 1.27 माइक्रोसेकंड, यानी एक सेकंड के बहुत छोटे हिस्से में उत्पन्न कर सकती है। इसके विपरीत, उन्होंने अनुमान लगाया कि दुनिया का सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर, जिसका नाम 'फ्रंटियर' (Frontier) है, उपलब्ध सबसे उन्नत सटीक विधियों का उपयोग करके उसी वितरण का एक आदर्श नमूना उत्पन्न करने के लिए लगभग 600 वर्ष का समय लेगा।
इस कार्य का महत्व केवल कच्ची गति तक सीमित नहीं है; यह इस बात में निहित है कि टीम ने कितनी कठोरता से यह सिद्ध किया कि उनके परिणाम वास्तव में क्वांटम थे और क्लासिकल कंप्यूटर द्वारा की गई कोई चतुर चाल नहीं थे। वर्षों से, संशयवादियों ने विभिन्न "मॉकअप्स" (mockups), या क्लासिकल सिमुलेशन, प्रस्तावित किए हैं जो वास्तव में क्वांटम मैकेनिक्स का उपयोग किए बिना इन प्रयोगों के सांख्यिकीय पैटर्न को पुनरुत्पादित करने का प्रयास करते हैं। इन प्रस्तावित युक्तियों में से कुछ में यह धारणा शामिल है कि प्रकाश के कण एक-दूसरे से थोड़े भिन्न (distinguishable) हैं या वे एक विशिष्ट प्रकार के शोर वाले थर्मल लाइट की तरह व्यवहार करते हैं। इस अध्ययन में शोधकर्ताओं ने अपने डेटा का सभी सबसे प्रतिस्पर्धी ज्ञात क्लासिकल मॉकअप्स के विरुद्ध व्यवस्थित रूप से परीक्षण किया, जिसमें हाल ही में प्रस्तावित "स्क्वैश्ड स्टेट" (squashed state) मॉडल और सर्किट कनेक्शन की सीमाओं का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किए गए अन्य मॉडल शामिल हैं। डेटा के आने की संभावना की तुलना करने वाले सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग करते हुए, जो एक वास्तविक क्वांटम स्रोत बनाम एक क्लासिकल नकल से डेटा के आने की संभावना की तुलना करते हैं, उन्होंने पाया कि उनके प्रायोगिक परिणाम लगातार क्वांटम सिद्धांत के अनुरूप थे और हर क्लासिकल विकल्प से दृढ़ता से विचलित थे। जैसे-जैसे डेटा सेट का आकार बढ़ता गया, इस बात का विश्वास भी बढ़ता गया कि परिणाम वास्तव में क्वांटम थे, जिससे यह संभावना प्रभावी रूप से खारिज हो गई कि एक क्लासिकल कंप्यूटर परिणाम की नकल कर सकता है।
अपने निष्कर्षों को मजबूत बनाने के लिए, टीम ने किसी भी वास्तविक दुनिया के प्रयोग में अंतर्निहित खामियों, जैसे कि यह तथ्य कि सभी प्रकाश कण पूरी तरह से समान नहीं होते हैं, को ध्यान में रखते हुए एक अधिक पूर्ण मॉडल विकसित किया। इस नए मॉडल ने, जिसमें कणों के बीच आंशिक विभेदन (partial distinguishability) के प्रभाव शामिल थे, पिछले किसी भी मॉडलिंग पद्धति की तुलना में उनके प्रायोगिक डेटा से बेहतर तालमेल बिठाया। उन्होंने सिस्टम में एक-दूसरे के साथ प्रकाश कणों के सहसंबंध (correlations) का विश्लेषण करके अपने परिणामों को और अधिक मान्य किया। उन्होंने इन सहसंबंधों की तुलना विभिन्न क्लासिकल एल्गोरिदम से की जो पूरे चित्र के केवल छोटे हिस्सों को देखकर प्रयोग का अनुमान लगाने का प्रयास करते हैं। विश्लेषण ने दिखाया कि जबकि ये क्लासिकल अनुमान सरल, निम्न-स्तरीय पैटर्न की नकल कर सकते हैं, वे पूर्ण क्वांटम सिस्टम में मौजूद जटिल, उच्च-क्रम के संबंधों के सामने पूरी तरह से विफल हो गए। प्रायोगिक डेटा क्वांटम सिद्धांत की भविष्यवाणियों के आसपास मजबूती से केंद्रित था, जबकि क्लासिकल मॉकअप पथ से काफी भटक गए थे।
शोधकर्ताओं ने एक सुपरकंप्यूटर पर अपने सबसे कठिन प्रायोगिक नमूनों को सिम्युलेट करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल लागत की गणना की। उनके द्वारा उत्पन्न सबसे कठिन नमूने के लिए, उन्होंने अनुमान लगाया कि फ्रंटियर सुपरकंप्यूटर को सटीक विधियों का उपयोग करके परिणाम की गणना करने में ब्रह्मांड की आयु से भी कहीं अधिक समय लगेगा। यह समय सीमा ब्रह्मांड की आयु से बहुत अधिक है, जो उनके क्वांटम मशीन द्वारा हासिल किए गए माइक्रोसेकंड और क्लासिकल मशीनों के लिए सैद्धांतिक रूप से संभव समय के बीच के विशाल अंतर को उजागर करती है। पिछले पहचान विधियों की सीमाओं को पार करके और अपने परिणामों को प्रत्येक ज्ञात क्लासिकल प्रति-तर्क के विरुद्ध मान्य करके, टीम ने क्वांटम कम्प्यूटेशनल एडवांटेज का एक नया बेंचमार्क स्थापित किया है। उनका कार्य यह प्रदर्शित करता है कि जैसे-जैसे क्वांटम सिस्टम बड़े और अधिक जटिल होते जाते हैं, वे क्लासिकल सिमुलेशन की तुलना में भारी अंतर से बेहतर प्रदर्शन करते रहते हैं, जो इस बात का पुख्ता प्रमाण है कि क्वांटम स्पीड-अप एक वास्तविक और मापने योग्य घटना है।
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