Experimentally Extending Quantum Kernel Learning to Quantum Data by NMR
यह शोध पत्र रिग्रेशन, वर्गीकरण और ऑपरेटर भेदभाव कार्यों के लिए 3-क्यूबिट एनएमआर (NMR) प्लेटफॉर्म पर दृष्टिकोण को सफलतापूर्वक लागू और बेंचमार्क करके, क्वांटम डेटा को संसाधित करने के लिए शास्त्रीय विधियों की तुलना में क्वांटम कर्नेल लर्निंग की श्रेष्ठता को प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करता 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
मशीन लर्निंग विशाल मात्रा में सूचनाओं में पैटर्न खोजने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन गई है, चाहे वह मौसम की भविष्यवाणी करना हो या चेहरों को पहचानना। हालाँकि, जब डेटा स्वयं क्वांटम दुनिया से आता है—परमाणुओं और उप-परमाणु कणों का क्षेत्र जहाँ भौतिकी के नियम बहुत अलग तरह से व्यवहार करते हैं—तो मानक कंप्यूटर प्रोग्राम अक्सर संघर्ष करते हैं। वे क्लासिकल सूचनाओं, जैसे कि संख्याओं और छवियों को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, लेकिन वे क्वांटम प्रणालियों की जटिल, अदृश्य संरचनाओं को बिना उनके अद्वितीय चरित्र को खोए, एक ऐसे रूप में अनुवादित किए बिना आसानी से संसाधित नहीं कर सकते। वैज्ञानिकों ने लंबे समय से यह सिद्धांत दिया है कि यदि हम मशीनों को सीधे क्वांटम डेटा से सीखना सिखा सकें, जिसमें क्वांटम प्रणालियों के प्राकृतिक गुणों का उपयोग किया जाए, तो हम दक्षता के एक नए स्तर को अनलॉक कर सकते हैं। यह विचार दो तेजी से आगे बढ़ते क्षेत्रों के मिलन बिंदु पर स्थित है: क्वांटम सूचना विज्ञान, जो गणना के लिए क्वांटम यांत्रिकी के उपयोग का अध्ययन करता है, और सांख्यिकीय शिक्षण (स्टैटिस्टिकल लर्निंग), जो कंप्यूटर को भविष्यवाणियां करना सिखाता है। चुनौती सिद्धांत से अभ्यास की ओर बढ़ने की रही है, यह सिद्ध करने की कि एक मशीन वास्तव में एक विशाल, त्रुटि-मुक्त क्वांटम कंप्यूटर की आवश्यकता के बिना क्वांटम इनपुट से सीख सकती है।
भारतीय विज्ञान शिक्षा और अनुसंधान संस्थान, पुणे के शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब इसे वास्तविकता बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। उन्होंने सफलतापूर्वक एक विधि का प्रदर्शन किया जिसे 'क्वांटम कर्नेल लर्निंग' कहा जाता है, जो एक भौतिक क्वांटम डिवाइस पर किया गया था, यह दिखाते हुए कि यह न केवल मानक डेटा को संसाधित कर सकता है बल्कि सीधे क्वांटम ऑपरेटर्स से भी सीख सकता है, जो क्वांटम प्रणालियों के परिवर्तन के गणितीय विवरण हैं। उनका कार्य, जो एक लिक्विड-स्टेट न्यूक्लियर मैग्नेटिक रेजोनेंस (NMR) सिस्टम का उपयोग करके किया गया था—एक ऐसी तकनीक जो अणुओं में परमाणु नाभिकों के चुंबकीय गुणों का उपयोग एक क्वांटम प्रोसेसर के रूप में करती है—यह सिद्ध करता है कि ये मशीनें क्वांटम डेटा में उन जटिल पैटर्नों की पहचान कर सकती हैं जिन्हें पारंपरिक तरीके छोड़ देते हैं। विशिष्ट क्वांटम ऑपरेशन्स के एक सेट पर अपने सिस्टम को प्रशिक्षित करके, उन्होंने दिखाया कि यह नए, अनदेखे ऑपरेशन्स को उच्च सटीकता के साथ सही ढंग से वर्गीकृत कर सकता है, भले ही वे नए ऑपरेशन्स उन ऑपरेशन्स से पूरी तरह से भिन्न हों जिनका उसने अध्ययन किया था। यह सुझाव देता है कि यह विधि क्वांटम दुनिया की गहरी, अंतर्निहित संरचना को पकड़ती है, जिससे यह अपने प्रशिक्षण से कहीं आगे तक अपने ज्ञान का सामान्यीकरण (जनरलाइजेशन) करने में सक्षम होती है।
टीम ने जो हासिल किया उसे समझने के लिए, यह देखना सहायक है कि उन्होंने समस्या के प्रति कैसे दृष्टिकोण अपनाया। पहले, उन्होंने अपने सिस्टम का परीक्षण क्लासिकल डेटा पर किया, जो वह जानकारी है जिसका हम रोजमर्रा में उपयोग करते हैं, जैसे कि एक वक्र (कर्व) या ग्राफ पर बिंदुओं के सेट का प्रतिनिधित्व करने वाली संख्याएँ। उन्होंने ट्राइमिथाइल फॉस्फाइट नामक एक अणु का उपयोग किया, जिसमें दस परमाणु नाभिक होते हैं जो क्यूबिट्स (क्विबिट्स), यानी क्वांटम सूचना की बुनियादी इकाइयों के रूप में कार्य करते हैं। इस सेटअप में, एक केंद्रीय नाभिक अन्य नौ से जुड़ा होता है, जो एक तारे जैसी आकृति बनाता है। शोधकर्ताओं ने इन नाभिकों के स्पिन को घुमाने वाले विशिष्ट चुंबकीय स्पंदों (पल्स) को लागू करके क्लासिकल संख्याओं को क्वांटम सिस्टम में एनकोड किया। फिर उन्होंने इन संख्याओं के जोड़ों के प्रति सिस्टम की प्रतिक्रिया को मापने के लिए एक "कर्नेल" बनाया, जो अनिवार्य रूप से एक उच्च-आयामी स्थान में दो डेटा बिंदुओं के बीच समानता का माप है। परिणाम प्रभावशाली थे: सिस्टम ने 98% से अधिक सटीकता के साथ एक साइन वेव और एक जटिल बहुपद वक्र (पॉलीनोमियल कर्व) के आकार की भविष्यवाणी की, और यह बहुत कम त्रुटियों के साथ दो अलग-अलग प्रकार के डेटा बिंदुओं को एक द्वि-आयामी स्थान में अलग कर सका। इसने पुष्टि की कि उनका क्वांटम हार्डवेयर विश्वसनीय रूप से मानक मशीन लर्निंग कार्यों को निष्पादित कर सकता है।
हालाँकि, वास्तविक सफलता तब आई जब वे क्लासिकल डेटा से आगे बढ़कर स्वयं क्वांटम डेटा से सीखने की कठिन समस्या से निपटने के लिए तैयार हुए। इस दूसरे चरण में, उनकी मशीन के लिए इनपुट कोई संख्या नहीं, बल्कि एक क्वांटम ऑपरेटर था—एक रूपांतरण का विवरण जो एक क्वांटम प्रणाली की अवस्था को बदल देता है। विशेष रूप से, वे यह जानना चाहते थे कि क्या सिस्टम दो प्रकार के रूपांतरणों के बीच अंतर कर सकता है: वे जो "एंटैंगलमेंट" (उलझाव) पैदा करते हैं, जो एक अनूक क्वांटम संबंध है जहाँ कण आपस में जुड़ जाते हैं चाहे दूरी कितनी भी हो, और वे जो ऐसा नहीं करते हैं। इसे करने के लिए, उन्होंने डाइब्रोमोफ्लोरोमेथेन नामक एक अलग अणु का उपयोग किया, जिसने एक डबल-लेयर्ड स्टार संरचना में व्यवस्थित तीन-क्यूबिट सिस्टम प्रदान किया। उन्होंने मशीन में विभिन्न क्वांटम ऑपरेटर्स डाले, जिनमें से कुछ एंटैंगलमेंट पैदा करने वाले थे और कुछ नहीं, और मशीन को अंतर सीखने के लिए कहा।
इस प्रयोग के परिणाम आश्चर्यजनक थे और इस बात पर जोर देते हैं कि सीधे क्वांटम डेटा से सीखने का मुख्य लाभ क्या है। जब शोधकर्ताओं ने एक पारंपरिक दृष्टिकोण का अनुकरण किया, जहाँ उन्होंने क्वांटम ऑपरेटर्स को क्लासिकल मापदंडों के सेट का उपयोग करके वर्णित करने का प्रयास किया, तो सिस्टम सामान्यीकरण करने में विफल रहा। यह केवल उन्हीं पैटर्न को पहचान सका जिन्हें इसने प्रशिक्षण के दौरान देखा था और उस विशिष्ट रेंज के बाहर नए डेटा के सामने आने पर पूरी तरह विफल हो गया। इसके विपरीत, क्वांटम कर्नेल लर्निंग पद्धति ने, जिसने ऑपरेटरों को क्लासिक संख्याओं में परिवर्तित किए बिना सीधे संसाधित किया, प्रायोगिक डेटा पर 85% और संख्यात्मक सिमुलेशन में 94% की सटीकता प्राप्त की। महत्वपूर्ण रूप से, मॉडल को केवल विविधताओं की एक संभावित सीमा के आधे हिस्से से ऑपरेटरों पर प्रशिक्षित किया गया था, फिर भी इसने दूसरे आधे हिस्से में एंटैंगलिंग ऑपरेटर्स की सफलतापूर्वक पहचान की, जो कि एक ऐसा क्षेत्र था जिसे इसने पहले कभी नहीं देखा था। यह सामान्यीकरण करने की क्षमता बताती है कि क्वांटम कर्नेल विधि केवल उदाहरणों को याद नहीं कर रही है, बल्कि वास्तव में क्वांटम ऑपरेटरों के स्थान की मौलिक समरूपता और संरचना को सीख रही है।
यह कार्य प्रदर्शित करता है कि क्वांटम मशीनें क्वांटम इनपुट से इस तरह सीख सकती हैं जिसे क्लासिकल कंप्यूटर आसानी से दोहरा नहीं सकते। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि क्वांटम यांत्रिकी की मूल भाषा का उपयोग करके, वे सीधे क्वांटम ऑपरेशन्स की तुलना कर सकते हैं, जिससे उन महंगे और जटिल माप तकनीकों की आवश्यकता से बचा जा सके जो डेटा को समझने के लिए अन्यथा आवश्यक होतीं। हालांकि यह प्रयोग एक विशेष एनएमआर (NMR) प्लेटफॉर्म का उपयोग करके छोटे पैमाने पर किया गया था, लेकिन ये निष्कर्ष एक व्यावहारिक रोडमैप प्रदान करते हैं कि कैसे क्वांटम कंप्यूटरों का अंततः अन्य क्वांटम प्रणालियों का विश्लेषण करने और सीखने के लिए उपयोग किया जा सकता है। इसके गहरे प्रभाव हो सकते हैं, जैसे जटिल सामग्रियों को समझना, उच्च-ऊर्जा भौतिकी का अनुकरण करना और नई क्वांटम प्रौद्योगिकियों को विकसित करना, क्योंकि यह उस जानकारी को खोए बिना सार्थक पैटर्न निकालने का एक तरीका प्रदान करता है जो इसे अद्वितीय बनाता है। यह अध्ययन पुष्टि करता है कि क्वांटम कर्नेल लर्निंग एक व्यवहार्य मार्ग है, जो एक ऐसा उपकरण प्रदान करता है जो क्वांटम डेटा में छिपे हुए क्रम को देख सकता है जहाँ अन्य तरीके विफल हो जाते हैं।
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