Comparing Quantum Annealing and BF-DCQO

दुनिया की सबसे कठिन पहेलियों को सुलझाने की दौड़ में, वैज्ञानिकों ने इस लाभ के लिए लंबे समय से क्वांटम दुनिया के अजीब व्यवहार की ओर देखा है। इस शक्ति का उपयोग करने के लिए दो मुख्य दृष्टिकोण उभरे हैं। पहला है क्वांटम एनीलिंग (quantum annealing), एक ऐसी विधि जहाँ एक मशीन को एक सरल शुरुआती बिंदु से एक जटिल गंतव्य तक धीरे-धीरे निर्देशित किया जाता है, जिससे सिस्टम स्वाभाविक रूप से सर्वोत्तम संभव समाधान में स्थिर हो जाता है, ठीक वैसे ही जैसे एक गेंद सबसे निचले हिस्से को खोजने के लिए पहाड़ी से नीचे लुढ़कती है। दूसरा दृष्टिकोण गेट-मॉडल क्वांटम कंप्यूटरों से संबंधित है, जो लॉजिक गेट्स का उपयोग करके अलग-अलग चरणों में सूचनाओं को संचालित करते हैं, यह काफी हद तक वैसा ही है जैसे एक पारंपरिक कंप्यूटर डेटा को प्रोसेस करता है, लेकिन इसमें एक साथ कई अवस्थाओं में मौजूद रहने की अतिरिक्त क्षमता होती है। हाल ही में, शोधकर्ताओं ने एक हाइब्रिड तकनीक का प्रस्ताव दिया जो इन दोनों दुनियाओं को जोड़ती है, जिसमें एक क्लासिकल कंप्यूटर का उपयोग गेट-मॉडल क्वांटम प्रोसेसर को अनुकूलन समस्याओं (optimization problems) को हल करने के लिए चरणों की एक श्रृंखला के माध्यम से निर्देशित करने के लिए किया जाता है। इस विधि को 'बायस-फील्ड डिजिटाइज्ड काउंटरडायैबेटिक क्वांटम ऑप्टिमाइजेशन' (bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization) के रूप में जाना जाता है, और दावा किया गया था कि यह मौजूदा क्वांटम एनीलिंग मशीनों से बेहतर है। हालांकि, एक नए विश्लेषण से पता चलता है कि कहानी काफी अलग है, जो यह उजागर करती है कि इस हाइब्रिड सिस्टम का क्वांटम हिस्सा वास्तव में बहुत कम काम कर रहा है।

D-Wave Quantum की एक टीम ने अपने क्वांटम एनीलर्स के प्रदर्शन की सीधे तुलना इस हाइब्रिड एल्गोरिदम से करके इन दावों का परीक्षण करने का निर्णय लिया। उन्होंने एक विशिष्ट प्रकार की समस्या पर ध्यान केंद्रित किया जहाँ लक्ष्य असंख्य संभावनाओं के बीच सबसे कम ऊर्जा वाली स्थिति खोजना है, जो लॉजिस्टिक्स, फाइनेंस और सामग्री विज्ञान (materials science) में एक सामान्य कार्य है। विचाराधीन हाइब्रिड विधि एक फीडबैक लूप का उपयोग करती है जहाँ एक क्लासिकल कंप्यूटर क्वांटम रन के परिणामों का विश्लेषण करता है और फिर अगले रन के लिए सेटिंग्स को समायोजित करता है, जिससे सिस्टम को धीरे-धीरे एक बेहतर उत्तर की ओर निर्देशित किया जाता है। इस विधि के मूल समर्थकों ने रिपोर्ट किया था कि इसने D-Wave की मशीनों से बेहतर प्रदर्शन किया। हालांकि, नए अध्ययन ने पाया कि इसके विपरीत सच है। जब शोधकर्ताओं ने उन्हीं समस्याओं को D-Wave के क्वांटम एनीलर्स पर चलाया, तो मशीनों ने बहुत कम समय में कहीं अधिक उच्च गुणवत्ता वाले समाधान खोज निकाले।

हाइब्रिड विधि को क्यों बढ़ा-चढ़ाकर बताया गया होगा, इसे समझने के लिए शोधकर्ताओं ने एक सरल नियंत्रण परीक्षण पेश किया। उन्होंने हाइब्रिड वर्कफ़्लो में क्वांटम कंप्यूटर को एक बहुत ही बुनियादी, "डम्ब" (dumb) क्लासिकल रूटीन से बदल दिया जो केवल समाधान को एक-एक करके सुधारने के लिए बिट्स को उलट देता है। आश्चर्यजनक रूप से, इस साधारण क्लासिकल विकल्प ने उस जटिल हाइब्रिड सिस्टम के समान या अक्सर उससे भी बेहतर प्रदर्शन किया जिसमें क्वांटम प्रोसेसर शामिल था। यह परिणाम बताता है कि हाइब्रिड दृष्टिकोण के क्वांटम घटक ने उत्तरों की गुणवत्ता में महत्वपूर्ण योगदान नहीं दिया था। इसके बजाय, सुधार संभवतः क्लासिकल कंप्यूटर की खोज को परिष्कृत करने और बायस (bias) करने की क्षमता से आ रहे थे, जो प्रभावी रूप से भारी काम कर रहा था, जबकि क्वांटम मशीन एक माध्यमिक, शायद निष्क्रिय भूमिका निभा रही थी।

अध्ययन ने इन समाधानों तक पहुँचने में लगने वाले समय का भी परीक्षण किया, जो प्रदर्शन दावों में अक्सर अनदेखा किया जाने वाला कारक है। शोधकर्ताओं ने गणना की कि एक गेट-मॉडल क्वांटम कंप्यूटर पर हाइब्रिड एल्गोरिदम चलाने में क्वांटम एनीलर पर उसी समस्या को चलाने की तुलना में दर्जनों गुना अधिक समय लगेगा। उदाहरण के लिए, विशिष्ट प्रकार की जटिल समस्याओं से जुड़े परीक्षणों में, एनीलर ने एक सेकंड से भी कम समय में कार्य पूरा किया, जबकि हाइब्रिड विधि, आशावादी अनुमानों के बावजूद, लगभग एक मिनट या उससे अधिक समय लेगी। गति में यह विशाल अंतर, इस निष्कर्ष के साथ मिलकर कि हाइब्रिड सिस्टम के क्वांटम हिस्से से बहुत कम मूल्य जुड़ता है, यह संकेत देता है कि इन विशिष्ट अनुकूलन चुनौतियों के लिए एनीलिंग दृष्टिकोण अधिक कुशल उपकरण बना हुआ है।

शोधकर्ता यह सुनिश्चित करने के लिए सावधान रहे कि उनकी तुलना निष्पक्ष और पुनरुत्पादक (reproducible) हो। उन्होंने उल्लेख किया कि हाइब्रिड विधि की श्रेष्ठता का दावा करने वाले मूल अध्ययनों ने अपना कच्चा डेटा साझा नहीं किया था, इसलिए टीम ने प्रकाशित विवरणों के आधार पर अपने स्वयं के समस्या सेट तैयार किए। उन्होंने इन्हें D-Wave के नवीनतम पीढ़ी के हार्डवेयर पर टेस्ट किया, जिसमें हजारों क्यूबिट्स हैं, जिससे वे उन समस्याओं को हल कर सके जो पहले बहुत बड़ी थीं। हर मामले में, क्वांटम एनीलर ने बेहतर समाधान तेजी से दिए। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि हाइबिड एल्गोरिदम अनुसंधान का एक दिलचस्प क्षेत्र है, लेकिन इस विशेष विधि के लिए श्रेष्ठता के विशिष्ट दावे साक्ष्यों द्वारा समर्थित नहीं थे। क्वांटम एनीलर, अपनी ग्राउंड स्टेट के करीब रहकर और धीरे-धीरे विकसित होकर, परीक्षण की गई समस्याओं के लिए अधिक मजबूत और तेज़ सॉल्वर साबित हुआ, जबकि हाइब्रिड दृष्टिकोण अत्यधिक क्लासिकल कंप्यूटिंग ट्रिक्स पर निर्भर प्रतीत हुआ जिन्हें बिना किसी क्वांटम हार्डवेयर के भी दोहराया जा सकता था।