Transpiling quantum circuits by a transformers-based algorithm
यह शोध पत्र एक ट्रांसफार्मर-आधारित एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो पांच क्यूबिट्स तक के लिए 99.98% से अधिक सटीकता के साथ क्वांटम सर्किट को QASM से IonQ के नेटिव गेट सेट्स में कुशलतापूर्वक ट्रांसपाइल करता है, जो उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर पर प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त बहुपद स्केलिंग जटिलता (polynomial scaling complexity) को 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
कल्पना कीजिए कि आपके पास एक बहुत ही जटिल रेसिपी है जो इतालवी (Italian) में लिखी गई है (मान लीजिए, पास्ता के एक विशिष्ट प्रकार के लिए)। आप इसी व्यंजन को बिल्कुल वैसे ही बनाना चाहते हैं, लेकिन आपकी रसोई में केवल वे सामग्रियां और उपकरण हैं जो जापानी (Japanese) खाना पकाने की विधियों के साथ काम करते हैं। आप केवल जापानी शेफ को इतालवी रेसिपी नहीं दे सकते; सामग्रियां मेल नहीं खाएंगी और उपकरण भी काम नहीं करेंगे। आपको एक ऐसे अनुवादक की आवश्यकता है जो दोनों भाषाओं को पूरी तरह से समझता हो और उस रेसिपी को आपके लिए फिर से लिख सके ताकि जापानी शेफ जापानी उपकरणों का उपयोग करके ठीक वही व्यंजन बना सके।
यह बिल्कुल वही काम है जो इस शोध पत्र के शोधकर्ताओं ने किया है, लेकिन खाना पकाने के बजाय, वे क्वांटम कंप्यूटरों (Quantum Computers) के साथ काम कर रहे हैं।
समस्या: क्वांटम "बोलियाँ" (Quantum "Dialects")
क्वांटम कंप्यूटर अलग-अलग ब्रांड के स्मार्टफोन की तरह हैं।
- IBM के क्वांटम कंप्यूटर एक "भाषा" (निर्देशों का एक विशिष्ट सेट जिसे गेट्स कहा जाता है) बोलते हैं।
- IonQ के क्वांटम कंप्यूटर एक अलग "भाषा" बोलते हैं।
यदि आप IBM के लिए एक प्रोग्राम (एक क्वांटम सर्किट) लिखते हैं, तो वह IonQ पर नहीं चलेगा। यह एक अमेरिकी चार्जर को यूके के सॉकेट में लगाने की कोशिश करने जैसा है। आपको कोड को नए हार्डवेयर पर चलाने के लिए उसे बदलने के लिए एक ट्रांसपाइलर (Transpiler) (एक अनुवादक) की आवश्यकता है, ताकि गणना का वास्तविक परिणाम बदले बिना वह काम कर सके।
समाधान: "AI शेफ" (द ट्रांसफार्मर)
आमतौर पर, यह अनुवाद कठोर, नियम-आधारित सॉफ्टवेयर द्वारा किया जाता है। लेकिन लेखकों ने पूछा: क्या होगा यदि हम एक ऐसे AI का उपयोग करें जो इंसान की तरह सीखता है?
उन्होंने एक ट्रांसफार्मर (Transformer) का उपयोग किया, जो उसी प्रकार का AI आर्किटेक्चर है जो ChatGPT जैसे टूल को शक्ति देता है।
- यह कैसे काम करता है: जिस तरह एक भाषा मॉडल सीखता है कि "The cat sat on the..." के बाद आमतौर पर "mat" आता है, यह मॉडल सीखता है कि IBM के निर्देशों का एक विशिष्ट अनुक्रम आमतौर पर IonQ के निर्देशों के एक विशिष्ट अनुक्रम के बाद आता है।
- जादू: नियमों को हार्ड-कोड करने के बजाय, AI IBM कोड को "पढ़ता" है और IonQ कोड की भविष्यवाणी करता है, टोकन दर टोकटन, ठीक वैसे ही जैसे वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी की जाती है।
प्रशिक्षण: AI को सिखाना
इस AI को सिखाने के लिए, शोधकर्ताओं ने "वाक्य युग्मों" (sentence pairs) का एक विशाल पुस्तकालय बनाया।
- उन्होंने हजारों रैंडम क्वांटम सर्किट बनाए।
- उन्होंने उन्हें IBM की भाषा में लिखा।
- उन्होंने मौजूदा उपकरणों का उपयोग करके उन्हें IonQ की भाषा में अनुवादित किया (जो "सही" उत्तर है)।
- उन्होंने इन युग्मों को AI में डाला, जिससे उसे पैटर्न सीखने में मदद मिली।
"टोकन" (Token) का तरीका:
क्वांटम कोड में अक्सर संख्याएं (जैसे रोटेशन एंगल्स) शामिल होती हैं। कंप्यूटर इस संदर्भ में 3.14159... जैसी निरंतर संख्याओं को अच्छी तरह से नहीं समझते। शोधकर्ताओं ने इन संख्याओं को "बकेट" या "टोकन" में बदल दिया।
- उपमा: "3.14159 डिग्री तक घुमाएं" कहने के बजाय, AI सीखता है कि "बकेट #64 तक घुमाएं।" यह रेसिपी को "0.004 ग्राम" के बजाय "एक चुटकी नमक" में राउंड ऑफ करने जैसा है, जिससे AI के लिए इसे याद रखना आसान हो जाता है।
परिणाम: एक लगभग पूर्ण अनुवादक
परिणाम प्रभावशाली थे:
- सटीकता (Accuracy): AI ने 99.98% सटीकता के साथ सर्किट को सफलतापूर्वक अनुवादित किया। इसने लगभग हर बार "व्याकरण" को सही पकड़ा।
- पैमाना (Scale): इसने 5 क्यूबिट्स (बिट्स का क्वांटम समकक्ष) तक के सर्किट के लिए पूरी तरह से काम किया।
- गति: जैसे-जैसे सर्किट बड़े होते गए, AI की जटिलता एक प्रबंधनीय तरीके से (पॉलीनोमियल रूप से) बढ़ी। इसका मतलब है कि हम और भी जटिल कार्यों को संभालने के लिए सुपरकंप्यूटरों पर और भी बड़े मॉडल प्रशिक्षित कर सकते हैं।
बाधा: "सोलोवे-किटाई" (Solovay-Kitaev) बॉटलनेक
शोधकर्ताओं ने एक कठिन परीक्षण भी किया। उन्होंने IBM कोड लिया, उसे उसके सबसे सरल, सबसे बुनियादी निर्माण खंडों में तोड़ दिया (एक गणितीय विधि का उपयोग करके जिसे सोलोवे-किटाई एल्गोरिदम कहा जाता है), और फिर उसे अनुवादित करने का प्रयास किया।
- समस्या: कोड को इन छोटे ब्लॉकों में तोड़ने से "वाक्य" अविश्वसनीय रूप से लंबे हो गए।
- सीमा: AI की एक "मेमोरी विंडो" (याद रखने की क्षमता) होती है (यह एक बार में केवल 768 शब्द देख सकता है)। जब अनुवादित वाक्य बहुत लंबे हो गए, तो AI पूरी तस्वीर को अपने दिमाग में नहीं रख सका।
- परिणाम: यह छोटे सर्किट (1 या 2 क्यूबिट्स) के लिए बहुत अच्छा रहा, लेकिन बड़े सर्किट के लिए विफल रहा क्योंकि "वाक्य" AI की अल्पकालिक स्मृति के लिए बहुत लंबा था।
यह क्यों मायने रखता है
यह शोध पत्र एक बड़ी उपलब्धि है क्योंकि यह साबित करता है कि AI क्वांटम कंप्यूटरों के लिए एक सार्वभौमिक अनुवादक के रूप में कार्य कर सकता है।
- पहले: कोड को अनुवादित करना एक कठोर, मैनुअल और त्रुटिपूर्ण इंजीनियरिंग कार्य था।
- अब: हमारे पास एक लचीली, सीखने वाली प्रणाली है जो नए हार्डवेयर के अनुकूल हो सकती है।
बड़ी तस्वीर: जैसे-जैसे हम विभिन्न प्रकार के क्वांटम कंप्यूटर बना रहे हैं (कुछ ट्रैप्ड आयन का उपयोग कर रहे हैं, कुछ सुपरकंडक्टिंग लूप का, कुछ प्रकाश का), हमें हर नई मशीन के लिए अपना सॉफ्टवेयर फिर से लिखने की आवश्यकता नहीं होगी। हम बस अपने कोड को तुरंत अनुवादित करने के लिए एक "ट्रांसफार्मर" को प्रशिक्षित कर सकते हैं, जिससे क्वांटम भविष्य बहुत अधिक सुलभ हो जाएगा।
संक्षेप में: उन्होंने एक ऐसा AI बनाया है जो "IBM-क्वांटम" और "IonQ-क्वांटम" को धाराप्रवाह बोलता है, जिससे हम एक बार कोड लिख सकते हैं और इसे कहीं भी चला सकते हैं, जिसमें लगभग शून्य त्रुटियां होती हैं।
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