Qutrits for physics at the LHC

लार्ज हैड्रोन कोलाइडर एक विशाल पैमाने की मशीन है, जो ब्रह्मांड के मौलिक निर्माण खंडों को प्रकट करने के लिए कणों को आपस में टकराती है। हर सेकंड, यह डेटा का एक ऐसा विशाल प्रवाह उत्पन्न करती है जो इसे संग्रहीत और विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किए गए कंप्यूटरों को अभिभूत करने की धमकी देता है। भौतिक विज्ञानी लगातार इस बाढ़ के भीतर छिपी दुर्लभ, विचित्र घटनाओं की खोज में रहते हैं—नई भौतिकी के संकेत जो वास्तविकता के बारे में हमारी समझ को फिर से लिख सकते हैं। इस घास के ढेर में सुइयों को खोजने के लिए, वे साधारण को असाधारण से अलग करने के लिए परिष्कृत सॉफ़्टवेयर पर भरोसा करते हैं। जैसे-जैसे कोलाइडर और भी अधिक शक्तिशाली रन के लिए तैयार हो रहा है, डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ेगी, जिससे सूचना को संसाधित करने के नए तरीकों की मांग होगी जो आज की विधियों की तुलना में अधिक तेज़ और अधिक कुशल हों।

इस उच्च-दांव वाले वातावरण में, शोधकर्ता एक नए प्रकार के कंप्यूटिंग तर्क की ओर मुड़ रहे हैं। जबकि अधिकांश आधुनिक कंप्यूटर और यहाँ तक कि शुरुआती क्वांटम कंप्यूटर भी दो अवस्थाओं में मौजूद होने वाली बाइनरी इकाइयों पर निर्भर करते हैं, जैसे कि एक लाइट स्विच जो या तो चालू है या बंद, यह नया दृष्टिकोण उन प्रणालियों की खोज करता है जो एक साथ तीन अवस्थाओं में अस्तित्व में रह सकती हैं। एक मानक स्विच के बारे में सोचें, लेकिन एक ऐसा जो बीच की स्थिति में भी हो सकता है, या एक डिमर जो केवल दो के बजाय तीन अलग-अलग सेटिंग्स प्रदान करता है। इन तीन-स्तरीय इकाइयों का उपयोग करके, जिन्हें 'क्युट्रिट्स' (qutrits) कहा जाता है, वैज्ञानिक कम भौतिक घटकों में अधिक जानकारी पैक करने की उम्मीद करते हैं, जो संभावित रूप से उस डेटा बाधा को हल कर सकता है जो आधुनिक कण भौतिकी को प्रभावित कर रही है।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब इस विचार का परीक्षण करने के लिए एक विशेष कंप्यूटर प्रोग्राम बनाकर किया है जो कण टकराव के डेटा में विसंगतियों (anomalies) को पहचान सके। उनका लक्ष्य यह देखना था कि क्या ये तीन-स्तरीय इकाइयाँ वर्तमान में क्वांटम मशीन लर्निंग में उपयोग की जाने वाली मानक दो-स्तरीय इकाइयों से बेहतर प्रदर्शन कर सकती हैं। उन्होंने एक विशिष्ट कार्य पर ध्यान केंद्रित किया: कंप्यूटर को कोलाइडर द्वारा उत्पन्न बैकग्राउंड नॉइज़ के "सामान्य" पैटर्न को पहचानना सिखाना, ताकि कोई भी असामान्य सिग्नल स्पष्ट रूप से उभर सके। इसे करने के लिए, उन्होंने एक डिजिटल मॉडल बनाया जिसे 'क्वांटम ऑटोएनकोडर' कहा जाता है। यह मॉडल एक संपीड़न उपकरण (compression tool) की तरह काम करता है; यह कण टकराव की एक जटिल छवि लेता है, उसे एक छोटे, सरल सारांश में सिकोड़ता है, और फिर उस सारांश से मूल छवि को फिर से बनाने की कोशिश करता है। यदि मॉडल सामान्य पैटर्न सीखने में अच्छा है, तो वह उन्हें पूरी तरह से पुनर्गठित कर सकता है। लेकिन यदि यह किसी अजीब, विसंगतिपूर्ण घटना का सामना करता है, तो इसे पुनर्गठित करने में इसे संघर्ष करना होगा, और यह संघर्ष भौतिकविज्ञानों के लिए एक संकेत (flag) के रूप में कार्य करता है।

शोधकर्ताओं ने इस मॉडल के दो संस्करणों की तुलना की। पहले संस्करण में मानक दो-स्तरीय इकाइयों का उपयोग किया गया था, जबकि दूसरे में तीन-स्तरीय क्युट्रिट्स का उपयोग किया गया था। तीन-स्तरीय संस्करण को काम करने के योग्य बनाने के लिए, उन्हें कोलाइडर के कच्चे डेटा को इन क्वांटम प्रणालियों की भाषा में अनुवादित करने का एक नया तरीका आविष्कार करना पड़ा। उन्होंने एक गोले (sphere) की ज्यामिति पर आधारित एक गणितीय ढांचे का उपयोग किया, जिसमें कणों की ऊर्जा और दिशा को सतह पर बिंदुओं के रूप में मैप किया गया। इसने उन्हें प्रत्येक एकल इकाई में कण टकराव के बारे में अधिक विवरण एनकोड करने की अनुमति दी। उन्होंने दोनों मॉडलों का परीक्षण लार्ज हैड्रोन कोलाइडर के CMS डिटेक्टर के डेटा का उपयोग करके किया, जिसमें 2016 का वास्तविक डेटा और कण टकराव के अत्यधिक विस्तृत सिमुलेशन दोनों शामिल हैं।

परिणामों ने दिखाया कि तीन-स्तरीय मॉडल एक मजबूत दावेदार था। इसने दुर्लभ, विसंगतिपूर्ण घटनाओं, जैसे कि टॉप क्वार्क या हिग्स बोसन के क्षय (decay) को पहचानने में मानक दो-स्तरीय मॉडल के समान ही प्रदर्शन किया, जबकि सामान्य बैकग्राउंड नॉइज़ को अनदेखा कर दिया। वास्तव में, तीन-स्तरीय मॉडल ने विभिन्न प्रकार के दुर्लभ सिग्नलों के बीच अंतर करने की अपनी क्षमता में एक स्पष्ट लाभ प्रदर्शित किया। यह एक टॉप क्वार्क से आने वाले कणों के जेट और एक हिग्स बोसन से आने वाले जेट के बीच अधिक स्पष्टता के साथ अंतर कर सका। यह सुझाव देता है कि तीन-स्तरीय प्रणाली में उपलब्ध अतिरिक्त अवस्था (state), कण टकराव के जटिल आकारों और संरचनाओं का वर्णन करने के लिए एक समृद्ध शब्दावली प्रदान करती है।

महत्वपूर्ण रूप से, शोधकर्ताओं ने पाया कि तीन-स्तरीय मॉडल ने इस उच्च स्तर के प्रदर्शन को कम भौतिक इकाइयों का उपयोग करके प्राप्त किया। क्योंकि प्रत्येक इकाई अधिक जानकारी रख सकती थी, इसलिए पूरे सिस्टम को समान कार्य करने के लिए कम स्थान और कम कनेक्शनों की आवश्यकता थी। यह दक्षता भविष्य के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि बड़े क्वांटम कंप्यूटर बनाना कठिन और महंगा होता है। अध्ययन से यह भी पता चला कि तीन-स्तरीय मॉडल अधिक स्थिर था, जो कई बार चलाने पर अपने परिणामों में कम भिन्नता दिखाता था। यह निरंतरता एक ऐसे उपकरण के लिए आवश्यक है जिसका उपयोग भविष्य में यह निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है कि किस डेटा को रखना है और किसे छोड़ देना है।

हालांकि यह अध्ययन भौतिक क्वांटम हार्डवेयर के बजाय सिमुलेशन का उपयोग करके किया गया था, लेकिन इसके निष्कर्ष भविष्य के लिए एक आशाजनक रोडमैप प्रदान करते हैं। शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि तीन-स्तरीय प्रणालियों का उपयोग करने के सैद्धांतिक लाभ—अधिक क्षमता, बेहतर स्थिरता और उच्च दक्षता—वास्तविक और मापने योग्य हैं। जैसे-जैसे इन तीन-स्तरीय प्रणालियों को चलाने में सक्षम हार्डवेयर उपलब्ध होगा, यह दृष्टिकोण अगली पीढ़ी के कण भौतिकी प्रयोगों के लिए एक मानक उपकरण बन सकता है। यह डेटा के आने वाले सैलाब को संभालने का एक तरीका प्रदान करता है बिना उन सूक्ष्म संकेतों को खोए जो ब्रह्मांड के गहरे रहस्यों की कुंजी हो सकते हैं।