Empirical learning of dynamical decoupling on quantum processors
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक जेनेटिक एल्गोरिदम-प्रेरित खोज (genetic algorithm-inspired search) अनुभवजन्य रूप से IBM क्वांटम प्रोसेसर के लिए इष्टतम डायनामिकल डिकपलिंग रणनीतियों को सीख सकती है, जो विभिन्न सर्किटों में त्रुटि दमन (error suppression) के मामले में मानक अनुक्रमों (canonical sequences) से काफी बेहतर प्रदर्शन करती है और पुन: प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना स्केलेबल, स्थिर और सामान्यीकरण योग्य प्रदर्शन प्रदान करती है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
यहाँ "एम्पिरिकल लर्निंग ऑफ डायनेमिकल डिकपलिंग ऑन क्वांटम प्रोसेसर्स" (Empirical learning of dynamical decoupling on quantum processors) पेपर का सरल भाषा और रचनात्मक उपमाओं के साथ हिंदी अनुवाद दिया गया है।
बड़ी तस्वीर: क्वांटम "शोर" की समस्या
कल्पना कीजिए कि आप एक बहुत ही महत्वपूर्ण और शांत बातचीत अपने दोस्त के साथ करने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन बीच में एक बहुत ही शोर-शराबे वाले रॉक कॉन्सर्ट (rock concert) चल रहा है। संगीत (शोर) आपकी आवाज़ को दबा रहा है, जिससे संदेश को समझना असंभव हो गया है।
क्वांटम कंप्यूटिंग की दुनिया में, "बातचीत" एक गणना (calculation) है, और "रॉक कॉन्सर्ट" शोर (noise) है। क्वांटम कंप्यूटर अविश्वसनीय रूप से संवेदनशील होते; थोड़ी सी भी कंपन, गर्मी या विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप (electromagnetic interference) उनके डेटा को खराब कर सकता है, जिससे त्रुटियां (errors) पैदा हो सकती हैं।
वर्षों से, वैज्ञानिक इसे डायनेमिकल डिकपलिंग (Dynamical Decoupling - DD) नामक तकनीक का उपयोग करके हल करने की कोशिश कर रहे हैं। DD को क्यूबिट्स (qubits) के लिए "नॉइज़-कैंसलिंग हेडफ़ोन" के रूप में समझें। यह काम करने के लिए क्यूबिट्स पर तीव्र, सटीक पल्स (जैसे कि एक विशिष्ट लय में थपथपाना) भेजता है ताकि शोर को गणना को बर्बाद करने से पहले ही खत्म किया जा सके।
पुराना तरीका बनाम नया तरीका
पुराना तरीका ("एक ही आकार सबके लिए" वाला दृष्टिकोण):
पहले, वैज्ञानिक पहले से बने हुए, "कैनोनिकल" (canonical) DD अनुक्रमों (sequences) का उपयोग करते थे। ये मानक नॉइज़-कैंसलिंग प्लेलिस्ट की तरह थे जो एक शांत लाइब्रेरी में तो अच्छा काम करते थे, लेकिन हेवी मेटल कॉन्सर्ट में विफल हो सकते थे। उन्हें सैद्धांतिक रूप से किसी भी स्थिति के लिए काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, लेकिन उन्होंने एक वास्तविक क्वांटम कंप्यूटर की विशिष्ट, जटिल वास्तविकता को ध्यान में नहीं रखा। बड़े सर्किट में विभिन्न क्यूबिट्स के बीच होने वाले जटिल "क्रॉसटॉक" (crosstalk/हस्तक्षेप) को संभालने के लिए वे अक्सर बहुत सरल थे।
नया तरीका ("स्मार्ट लर्नर" वाला दृष्टिकोण):
यह पेपर GADD (जेनेटिक एल्गोरिदम टू ऑप्टिमाइज़ डायनेमिकल डिकपलिंग) नामक एक नई विधि पेश करता है। एक पहले से बनी प्लेलिस्ट का उपयोग करने के बजाय, GADD विकास (evolution) से प्रेरित एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करता है ताकि वह उस विशिष्ट क्वांटम कंप्यूटर और उस विशिष्ट कार्य के लिए एकदम सही शोर-रद्द करने वाली लय (noise-canceling rhythm) को "सीख" सके।
GADD कैसे काम करता है: "सर्वाइवल ऑफ द फिटेस्ट" की लय
कल्पना कीजिए कि आप पास में बज रहे सायरन को रोकने के लिए ड्रम पर थपथपाने की सही लय खोजने की कोशिश कर रहे हैं। आप उत्तर नहीं जानते, इसलिए आप कई रैंडम (random) लय आजमाते हैं।
- जनसंख्या (The Population): कंप्यूटर हजारों रैंडम पल्स अनुक्रमों (लयों) को उत्पन्न करता है।
- परीक्षण (The Test): यह इन लयों को वास्तविक क्वांटम कंप्यूटर पर चलाता है ताकि यह देख सके कि कौन सी लय गणना को सबसे सटीक रखती है।
- चयन (The Selection): जो लय सबसे अच्छा काम करती है, उन्हें रखा जाता है। जो खराब होती हैं, उन्हें हटा दिया जाता है।
- मिश्रण (The Mixing/Reproduction): कंप्यूटर दो अच्छी लयों को लेता है और उन्हें आपस में "मिक्स" करता है, जैसे कि दो बेहतरीन गानों के अच्छे हिस्सों को मिलाकर एक नया हिट गाना बनाना।
- उत्परिवर्तन (The Mutation): कभी-कभी, यह लय में एक नोट को रैंडम तरीके से बदल देता है ताकि यह देखा जा सके कि क्या वह छोटा सा बदलाव इसे और भी बेहतर बनाता है।
- दोहराना (Repeat): यह प्रक्रिया तब तक बार-बार चलती रहती है, जब तक कि यह काम के लिए सबसे अच्छी लय न खोज ले।
तीन बड़े प्रयोग
शोधकर्ताओं ने इस "इवोल्यूशनरी लर्नर" को तीन अलग-अलग चुनौतियों पर टेस्ट किया ताकि यह साबित किया जा सके कि यह काम करता है:
1. "छिपे हुए संदेश" का खेल (बर्नस्टीन-वाज़िराट एल्गोरिदम - Bernstein-Vazirani Algorithm)
- कार्य: एक छिपे हुए कोड को खोजना।
- परिणाम: जैसे-जैसे कोड लंबा (कठिन) होता गया, पुराने मानक रिदम पूरी तरह से विफल हो गए। हालाँकि, GADD-सीखी हुई लय ने कोड खोजने में बेहतर प्रदर्शन किया, और पुराने तरीकों की तुलना में काफी बेहतर परिणाम दिए। ऐसा लगा जैसे लर्नर ने समझ लिया कि जैसे-जैसे गाना तेज़ होता है, कॉन्सर्ट का शोर भी बदल जाता है, और उसने अपनी लय को उसके अनुसार ढाल लिया।
2. "एंटैंगल्ड चेन" (GHZ स्टेट प्रिपरेशन - GHZ State Preparation)
- कार्य: 50 क्यूबिट्स की एक विशाल श्रृंखला बनाना जो आपस में जुड़ी हुई (entangled) हों। यह बहुत नाजुक है; यदि एक भी टूट गया, तो पूरी श्रृंखला विफल हो जाएगी।
- परिणाम: GADD की लय इतनी अच्छी तरह काम करती थी कि टीम को हर बार नई लय सीखने की ज़रूरत नहीं पड़ी। उन्होंने इसे एक बार सीखा, और यह कई दिनों बाद या दूसरे समान आर्किटेक्चर वाले क्वांटम कंप्यूटर पर जाने के बाद भी पूरी तरह से काम करता रहा। यह किसी ऐसे डांस स्टेप को सीखने जैसा है जो केवल उसी स्टेज पर नहीं, बल्कि किसी भी स्टेज पर काम करे।
3. "मिरर टेस्ट" (मिरर रैंडमाइज्ड बेंचमार्किंग - Mirror Randomized Benchmarking)
- कार्य: यह परीक्षण करने का एक तरीका है कि एक क्वांटम कंप्यूटर कितना अच्छा है, जिसमें रैंडम और अराजक (chaotic) सर्किट चलाए जाते हैं। आमतौर पर, ये टेस्ट बड़े कंप्यूटरों (50 क्यूबिट्स से अधिक) पर विफल हो जाते हैं क्योंकि शोर इतना अधिक होता है कि स्पष्ट सिग्नल नहीं मिल पाता।
- परिणाम: यह सबसे बड़ी जीत है। GADD का उपयोग करके, टीम 100 क्यूबिट्स पर इन परीक्षणों को सफलतापूर्वक चलाने में सफल रही। बिना GADD के, शोर इस परीक्षण को असंभव बना देता। GADD के साथ, वे सिग्नल को स्पष्ट रूप से "सुन" सके। यह तूफान के बीच एक फुसफुसाहट को सुनने के लिए एक सुपर-स्मार्ट नॉइज़-कैंसलिंग एल्गोरिदम का उपयोग करने जैसा है, जिससे उन्होंने किसी भी अन्य व्यक्ति द्वारा प्रबंधित किए गए मशीन से दोगुनी बड़ी मशीन का बेंचमार्किंग किया।
यह क्यों मायने रखता है
इस पेपर का सबसे रोमांचक हिस्सा यह है कि अब हमें एकदम सही शोर-रद्द करने वाली लय डिजाइन करने के लिए भौतिक विज्ञान (physics) का जीनियस होने की आवश्यकता नहीं है।
एक इंसान द्वारा गणितीय रूप से सटीक समाधान खोजने के बजाय (जो जटिल मशीनों के लिए लगभग असंभव है), हम कंप्यूटर को वास्तविक हार्डवेयर पर परीक्षण करके समाधान को "विकसित" (evolve) करने दे सकते हैं।
- यह तेज़ है: यह सर्किट कितना भी बड़ा क्यों न हो जाए, यह एक स्थिर समय में समाधान खोज लेता है।
- यह मजबूत (Robust) है: इसके समाधान लंबे समय तक चलते हैं और विभिन्न मशीनों पर काम करते हैं।
- यह स्केलेबल (Scalable) है: यह हमें पहले की तुलना में बहुत बड़े और अधिक जटिल क्वांटम प्रयोग चलाने की अनुमति देता है।
संक्षेप में: यह पेपर दिखाता है कि कंप्यूटर को वास्तविक समय में अपनी गलतियों (और सफलताओं) से सीखने देकर, हम क्वांटम कंप्यूटरों के अराजक शोर को नियंत्रित कर सकते हैं, जिससे भविष्य में बहुत बड़े और अधिक शक्तिशाली क्वांटम मशीनों का मार्ग प्रशस्त होता है।
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