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Quantum-Inspired Reinforcement Learning for Secure and Sustainable AIoT-Driven Supply Chain Systems

यह शोध पत्र एक क्वांटम-प्रेरित सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो आपूर्ति श्रृंखला रसद (supply chain logistics) को अनुकूलित करने, कार्बन फुटप्रिंट को कम करने और साइबर खतरों के विरुद्ध सुरक्षा बढ़ाने के लिए AIoT संकेतों को एकीकृत करता है, जो पारंपरिक मॉडलों की तुलना में बेहतर मजबूती और स्थिरता प्रदर्शित करता है।

मूल लेखक: Muhammad Bilal Akram Dastagir, Omer Tariq, Shahid Mumtaz, Saif Al-Kuwari, Ahmed Farouk

प्रकाशित 2026-02-02

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CC0 1.0

मूल लेखक: Muhammad Bilal Akram Dastagir, Omer Tariq, Shahid Mumtaz, Saif Al-Kuwari, Ahmed Farouk

मूल पेपर CC0 1.0 (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) के तहत सार्वजनिक डोमेन को समर्पित 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 एक विशाल, वैश्विक वितरण नेटवर्क (जैसे कि एक बहुत ही उन्नत अमेज़न या फेडएक्स) है जिसे एक साथ तीन काम करने की आवश्यकता है:

पैकेजों को वहां तेज़ी से पहुँचाना (दक्षता/Efficiency)।
उन्हें हैकर्स से सुरक्षित रखना (सुरक्षा/Security)।
ग्रह को प्रदूषित न करना (स्थिरता/Sustainability)।

आमतौर पर, कंपनियों को इनमें से दो को चुनना पड़ता है और तीसरे का त्याग करना पड़ता है। यदि वे गति पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो वे बहुत अधिक ईंधन का उपयोग कर सकते हैं या हैक हो सकते हैं। यदि वे सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो यह धीमा और महंगा हो जाता है।

यह शोध पत्र इन आपूर्ति श्रृंखलाओं (supply chains) के लिए एक नया "मस्तिष्क" पेश करता है। यह एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Reinforcement Learning - एक प्रकार की AI जो प्रयास और त्रुटि से सीखती है, जैसे एक कुत्ता करतब सीखना सीखता है) का उपयोग करता है, लेकिन इसे इन तीनों लक्ष्यों को एक साथ संभालने के लिए एक विशेष "क्वांटम-प्रेरित" (quantum-inspired) सुपरपावर दी गई है।

यहाँ इस शोध पत्र द्वारा समझाया गया विवरण है, जिसे सरल अवधारणाओं में विभाजित किया गया है:

1. "स्पिनिंग टॉप" सादृश्य (क्वांटम वाला भाग)

गणित को समझने के लिए, लेखक इस आपूर्ति श्रृंखला को ट्रकों और गोदामों के रूप में नहीं, बल्कि एक दूसरे से जुड़े हुए घूमते हुए लट्टुओं (जिन्हें "स्पिन्स" कहा जाता है) की एक पंक्ति के रूप में कल्पना करते हैं।

श्रृंखला: कल्पना कीजिए कि 3 लट्टुओं की एक रेखा है। यदि आप एक को धक्का देते हैं, तो दूसरे हिलने लगते हैं क्योंकि वे आपस में जुड़े हुए हैं।
लक्ष्य: AI का काम इन लट्टुओं को बिल्कुल सही तरीके से धक्का देना है ताकि वे सभी एक आदर्श, वांछित पैटर्न में घूमते रहें।
ट्विस्ट: वास्तविक दुनिया में, हवा चलती है (शोर/noise), और कोई इन लट्टुओं को गिराने की कोशिश कर सकता है (हैकिंग)। AI को यह पता लगाना होगा कि हवा और परेशान करने वालों के बावजूद इन लट्टुओं को सही ढंग से घुमाते हुए कैसे रखा जाए।

2. "तीन सिरों वाला ड्रैगन" (पुरस्कार प्रणाली)

रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में, AI को अच्छा काम करने के लिए "पॉइंट्स" (पुरस्कार) मिलते हैं और बुरा काम करने पर पॉइंट्स कम होते हैं। यह शोध पत्र AI को तीन सिरों वाला एक विशेष स्कोरबोर्ड देता है:

सिर 1 (फिडेलिटी/Fidelity): "क्या लट्टू सही स्थिति में समाप्त हुए?" (यह इन्वेंट्री को सही रखने का प्रतिनिधित्व करता है)।
सिर 2 (सुरक्षा/Security): "क्या हमने हैकर्स को रोका?" (यह सिस्टम को सुरक्षित रखने का प्रतिनिधित्व करता है)।
सिर 3 (उत्सर्जन/Emissions): "क्या हमने बहुत अधिक ऊर्जा का उपयोग किया?" (यह कार्बन फुटप्रिंट का प्रतिनिधित्व करता है)।

AI सिर 1 और सिर 2 से पॉइंट्स को अधिकतम करने और सिर 3 के कारण होने वाले पॉइंट्स के नुकसान को न्यूनतम करने का प्रयास करता है। यह एक वीडियो गेम की तरह है जहाँ आपको लेवल जीतना है, अपनी ढाल बनाए रखनी है और साथ ही बैटरी खत्म होने से भी बचना है।

3. "दो कोचों की टीम" (एन्सेम्बल विधि)

लेखकों ने केवल एक AI कोच का उपयोग नहीं किया; उन्होंने दो कोचों की एक टीम का उपयोग किया जो मिलकर काम करते हैं, जिसे वे एन्सेम्बल (Ensemble) कहते हैं:

कोच A (DQN): बड़ी तस्वीर देखने और पिछली गलतियों को याद रखने में अच्छा है (जैसे एक अनुभवी खिलाड़ी)।
** कोच B (PPO):** नई चीजें आज़माने और तत्काल फीडबैक से तेजी से सीखने में अच्छा है (जैसे एक युवा, ऊर्जावान खिलाड़ी)।

उनकी सलाह को मिलाकर, सिस्टम अधिक स्थिर हो जाता है। यदि एक कोच "शोर" (जैसे अचानक आया तूफान या कोई तकनीकी खराबी) से भ्रमित हो जाता है, तो दूसरा कोच टीम को पटरी पर रखने में मदद करता है।

4. "शोर" का परीक्षण

शोधकर्ताओं ने एक सिमुलेशन में इस सिस्टम का परीक्षण किया जहाँ उन्होंने "शोर" (यादृच्छिक त्रुटियाँ, जैसे रेडियो पर स्टेटिक या हैकर्स द्वारा हस्तक्षेप करने की कोशिश) जोड़ा।

परिणाम: जब शोर बढ़ गया, तो अन्य AI विधियाँ विफल होने लगीं या भ्रमित हो गईं। यह नया "दो कोचों वाली टीम" वाला तरीका सुचारू रूप से काम करता रहा, और केवल थोड़ा धीमा हुआ (ग्रेसफुल डिग्रेडेशन/graceful degradation), पूरी तरह से क्रैश नहीं हुआ।
स्वीट स्पॉट: उन्होंने पाया कि 3 लट्टुओं की श्रृंखला का उपयोग करना सबसे अच्छा काम करता है। यदि वे 6 लट्टुओं का प्रयास करते, तो यह बहुत जटिल हो जाता और AI संघर्ष करता। यदि वे 2 लट्टुओं का प्रयास करते, तो यह सिस्टम का परीक्षण करने के लिए पर्याप्त जटिल नहीं होता।

5. उन्होंने वास्तव में क्या पाया (परिणाम)

पुराने तरीकों से बेहतर: नया तरीका मानक AI विधियों (जैसे अकेले PPO या DQN) और यहाँ तक कि पारंपरिक गणित-आधारित योजना विधियों (जैसे GRAPE और MPC) से भी बेहतर रहा।
सीखने की गति: इसने प्रतिस्पर्धा की तुलना में आपूर्ति श्रृंखला को प्रबंधित करने का सबसे अच्छा तरीका तेजी से और अधिक स्थिरता से सीखा।
संतुलन: सिस्टम ने एक "गोल्डिलॉक्स" (Goldilocks) सेटिंग ढूंढ ली जहाँ इसने काम करने की क्षमता से समझौता किए बिना सुरक्षा और पर्यावरण की पर्याप्त परवाह की।

वे क्या नहीं कहते

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह शोध पत्र क्या दावा नहीं करता है:

उन्होंने वास्तविक ट्रकों के साथ वास्तविक भौतिक आपूर्ति श्रृंखला का निर्माण नहीं किया।
उन्होंने इसे वास्तविक क्वांटम कंप्यूटरों (जैसे IBM या Google के) पर नहीं चलाया।
उन्होंने वास्तविक हैकर्स या वास्तविक मौसम पर इसका परीक्षण नहीं किया।
सब कुछ एक कंप्यूटर सिमुलेशन (वास्तविक दुनिया का एक वीडियो गेम संस्करण) में किया गया था।

निचोड़ (The Bottom Line)

यह शोध पत्र आपूर्ति श्रृंखला चलाने का एक नया, स्मार्ट तरीका प्रस्तावित करता है जो सुरक्षा, गति और पर्यावरण को एक एकल, जुड़े हुए पहेली के रूप में देखता है। एक "क्वांटम-प्रेरित" गणितीय मॉडल और AI कोचों की एक टीम का उपयोग करके, उन्होंने दिखाया कि यह संभव है कि एक ऐसी रणनीति सीखी जाए जो तेज़, सुरक्षित और पर्यावरण के अनुकूल हो, भले ही चीजें कितनी भी अस्त-व्यस्त या शोर भरी क्यों न हों। वे अब भविष्य में वास्तविक हार्डवेयर पर इसका परीक्षण करने की योजना बना रहे हैं, लेकिन फिलहाल, यह एक बहुत ही आशाजनक सिमुलेशन है।

तकनीकी सारांश: सुरक्षित और टिकाऊ AIoT-संचालित आपूर्ति श्रृंखला प्रणालियों के लिए क्वांटम-प्रेरित सुदृढीकरण शिक्षण (Reinforcement Learning)

समस्या विवरण
आधुनिक आपूर्ति श्रृंखलाएं (supply chains) एक त्रय चुनौतियों का सामना कर रही हैं: उच्च-गति लॉजिस्टिक्स की आवश्यकता, पर्यावरणीय प्रभाव (विशेष रूप से कार्बन फुटप्रिंट) को कम करने की अनिवार्यता, और दुर्भावनापूर्ण घुसपैठ के विरुद्ध मजबूत साइबर सुरक्षा की आवश्यकता। पारंपरिक अनुकूलन मॉडल अक्सर इन आयामों को अलग-थलग रहकर संबोधित करते हैं, जो आमतौर पर स्थिरता लक्ष्यों या साइबर कमजोरियों की उपेक्षा करते हुए लागत और गति को प्राथमिकता देते हैं। इसके अलावा, मौजूदा AI-सक्षम इंटरनेट ऑफ थिंग्स (AIoT) समाधान अक्सर वैश्विक लॉजिस्टिक्स नेटवर्क में अंतर्निहित जटिल, शोर युक्त (noisy) और संभावित रूप से प्रतिकूल स्थितियों को संभालने के लिए आवश्यक अनुकूलन क्षमता की कमी रखते हैं। क्वांटम-प्रेरित मॉडलिंग, वास्तविक समय के AIoT डेटा और सुदृढीकरण शिक्षण (RL) को एक एकल समग्र ढांचे में एकीकृत करने में एक महत्वपूर्ण अंतर है, जो इन्वेंटरी, सुरक्षा और पारिस्थितिक मेट्रिक्स को एक साथ अनुकूलित करने में सक्षम हो।

कार्यप्रणाली
यह शोध पत्र एक क्वांटम-प्रेरित सुदृढीकरण शिक्षण (QI-RL) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो आपूर्ति श्रृंखला नियंत्रण समस्या को AIoT-संचालित बाधाओं के अधीन एक नियंत्रणीय क्वांटम स्पिन-चेन सिस्टम के रूप में मॉडल करता है।

सिस्टम मॉडलिंग:
- मुख्य वातावरण को एक $N$ -स्पिन क्वांटम श्रृंखला के रूप में मॉडल किया गया है जो एक XY हैमिल्टोनियन ( $H_{dyn}$ ) द्वारा नियंत्रित होता है, जहाँ स्थानीय नियंत्रण क्षेत्र ( $B_n(t)$ ) आपूर्ति श्रृंखला की क्रियाओं (जैसे, इन्वेंटरी समायोजन, सुरक्षा टॉगल) का प्रतिनिधित्व करते हैं।
- सिस्टम की स्थिति में क्वांटम वेवफंक्शन $|\psi(t)\rangle$ (जो सिस्टम फिडेलिटी का प्रतिनिधित्व करता है) और शास्त्रीय AIoT मेट्रिक्स शामिल हैं: सुरक्षा स्तर ( $\gamma_{sec}$ ) और कार्बन फुटप्रिंट ( $\gamma_{co2}$ )।
- शोर (Noise) को नियंत्रण क्षेत्रों में योगात्मक गाऊसी उतार-चढ़ाव (additive Gaussian fluctuations) के माध्यम से स्पष्ट रूप से शामिल किया गया है, जो वास्तविक दुनिया के चैनल दोषों और प्रतिकूल हस्तक्षेप का अनुकरण करता है।
सैद्धांतिक आधार:
- नियंत्रणीयता (Controllability): लेखक स्थापित करते हैं कि स्पिन-चेन सिस्टम विशिष्ट रैंक शर्तों (लेम्मा 1) के तहत पूर्णतः नियंत्रणीय है और सीमित शोर (लेम्मा 2) के तहत भी लगभग सुलभ रहता है। यह सुनिश्चित करता है कि लक्षित अवस्थाएं (इष्टतम आपूर्ति श्रृंखला कॉन्फ़िगरेशन) सैद्धांतिक रूप से प्राप्त करने योग्य हैं।
- अभिसरण (Convergence): शोध पत्र सिद्ध करता है कि प्रस्तावित एन्सेम्बल RL दृष्टिकोण एक सुव्यवस्थित मार्कोव निर्णय प्रक्रिया (MDP) (थ्योरम 1) प्रदान करता है और एक $\epsilon$ -इष्टतम नीति (थ्योरम 2) की ओर अभिसरित होता है। इसके अतिरिक्त, थ्योरम 3 गारंटी देता है कि अंतिम अवस्था शोर वाले वातावरण में भी सुरक्षा और उत्सर्जन बाधाओं को पूरा करते हुए उच्च फिडेलिटी प्राप्त करती है।
लर्निंग फ्रेमवर्क:
- बहु-उद्देश्यीय पुरस्कार (Multi-Objective Reward): एक संयुक्त पुरस्कार फलन ( $r_t$ $r_{t}$ ) तीन उद्देश्यों के बीच संतुलन बनाता है:
  - फिडेलिटी (Fidelity): वर्तमान क्वांटम अवस्था और लक्षित अवस्था के बीच ओवरलैप ( $F$ ) को अधिकतम करना।
  - सुरक्षा (Security): उच्च सुरक्षा स्तरों ( $R_{sec}$ ) के लिए पुरस्कृत करना।
  - स्थिरता (Sustainability): कार्बन उत्सर्जन ( $C_{co2}$ ) के लिए दंडित करना।
- सामान्यीकरण (Normalization): सामंजस्यपूर्ण स्केलिंग सुनिश्चित करने के लिए, पुरस्कार घटकों को एक स्लाइडिंग विंडो पर सामान्यीकृत किया जाता है।
- एन्सेम्बल आर्किटेक्चर: यह ढांचा दो एजेंटों के एक एन्सेम्बल का उपयोग करता है:
  - ऑफ-पॉलिसी लर्निंग और Q-वैल्यू शोषण के लिए एक DQN (डीप क्यू-नेटवर्क) एजेंट।
  - ऑन-पॉलिसी लर्निंग और अन्वेषण के लिए एक PPO (प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन) एजेंट।
  - इन दोनों को PPO की स्थिरता और DQN की नमूना दक्षता (sample efficiency) का लाभ उठाने के लिए एक भारित उत्तल मिश्रण ( $\pi_{ensemble}$ ) के माध्यम से संयोजित किया जाता है।

प्रमुख योगदान

सैद्धांतिक औपचारिकता: शोध पत्र AIoT आपूर्ति श्रृंखला नियंत्रण को एक बाउंडेड नॉइज़ वाले हैमिल्टोनियन स्पिन-चेन समस्या के रूप में औपचारिक रूप देता है, जो एक बहु-उद्देश्यीय पुरस्कार संरचना (फिडेलिटी, सुरक्षा, उत्सर्जन) के साथ एक सुव्यवस्थित MDP स्थापित करता है।
नवीन ढांचा: यह एक क्वांटम-प्रेरित RL ढांचे को पेश करता है जो स्पिन-चेन डायनेमिक्स को वास्तविक समय के AIoT संकेतों के साथ जोड़ता है, जिसमें DQN और PPO के एन्सेम्बल का उपयोग करके मजबूत नीतियां सीखी जाती हैं।
व्यापक मूल्यांकन: अध्ययन व्यापक अनुभवजन्य सत्यापन प्रदान करता है, जिसमें शामिल हैं:
- छह लर्निंग रेट्स के माध्यम से संवेदनशीलता विश्लेषण।
- स्पिन की संख्या ( $N$ ) पर एब्लेशन अध्ययन।
- पुरस्कार भार के लिए गुणांक स्वीप (coefficient sweeps)।
- बिट-फ्लिप, डिपोलराइजिंग और फेज-फ्लिप नॉइज़ चैनलों के विरुद्ध मजबूती परीक्षण।

परिणाम
प्रस्तावित विधि का मूल्यांकन PPO, DDQN, ACKTR, DDPG, ACER और मॉडल-आधारित संदर्भों (GRAPE, MPC) सहित मजबूत बेसलाइनों के विरुद्ध किया गया।

प्रदर्शन: QI-RL एन्सेम्बल ने उच्चतम पीक रिवॉर्ड (20.51) और सर्वश्रेष्ठ लेट-एपिसोड औसत प्राप्त किया, जिसने सभी सिंगल-एजेंट डीप RL बेसलाइनों को पछाड़ दिया और मॉडल-आधारित विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन किया।
इष्टतम कॉन्फ़िगरेशन: सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन $N=3$ के स्पिन चेन आकार के साथ देखा गया, जो यह सुझाव देता है कि यह एक "स्वीट स्पॉट" है जहाँ सिस्टम की अभिव्यक्ति (expressivity) और नियंत्रणीयता एवं प्रशिक्षण स्थिरता के बीच संतुलन बना रहता है।
पुरस्कार भार: इष्टतम पुरस्कार गुणांक ट्रिपलेट $(\alpha_1, \alpha_2, \alpha_3) = (1.0, 1.0, 0.5)$ पाया गया, जो फिडेलिटी, सुरक्षा और उत्सर्जन के मध्यम दंड के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाता है।
मजबूती (Robustness): बढ़ते शोर की संभावनाओं (बिट-फ्लिप, डिपोलराइजिंग, फेज-फ्लिप) के तहत, प्रस्तावित एजेंट ने क्रमिक गिरावट (graceful degradation) प्रदर्शित की, जिससे बेसलाइनों की तुलना में उच्च औसत रिवॉर्ड और मध्यम प्रदर्शन बनाए रखा जा सका।
लर्निंग डायनेमिक्स: कम लर्निंग रेट (विशेष रूप से $10^{-4}$ ) ने सबसे स्थिर अभिसरण और उच्चतम अंतिम रिवॉर्ड दिए।

महत्व और दावे
शोध पत्र का दावा है कि इसका दृष्टिकोण सुरक्षित, टिकाऊ और कुशल AIoT-संचालित आपूर्ति श्रृंखलाओं के लिए एक व्यवहार्य मार्ग प्रदान करता है। इन्वेंटरी योजना, कार्बन-उत्सर्जन दंड और सुरक्षा उद्देश्यों को एक एकल निर्णय मॉडल के भीतर एकीकृत करके, यह ढांचा आधुनिक लॉजिस्टिक्स की बहुआयामी चुनौतियों को संबोधित करता है जिन्हें पारंपरिक विधियां अक्सर अनदेखा कर देती हैं।

लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि उनके निष्कर्ष क्वांटम-प्रेरित AIoT ढांचों की क्षमता को सुदृढ़ करते हैं। स्पिन-चेन एनालॉजी को क्लासिकल RL के साथ जोड़ने से जटिल इंटरैक्शन और शोर-जागरूक निर्णय लेने की क्षमता मिलती है, जो वैश्विक स्तर पर जुड़ी बुनियादी संरचनाओं के लिए आधार तैयार करती है जो जिम्मेदारी से उपभोक्ता और पर्यावरणीय आवश्यकताओं को पूरा करती हैं।

सीमाएं और भविष्य का कार्य
लेखक विनम्रतापूर्वक स्वीकार करते हैं कि वर्तमान कार्य सिमुलेशन-आधारित है और क्वांटम घटकों के संबंध में आदर्श धारणाओं पर निर्भर करता है। उन्होंने अभी तक इन प्रक्रियाओं को भौतिक AIoT या क्वांटम-एनालॉग हार्डवेयर पर लागू नहीं किया है। भविष्य के कार्य के रूप में प्रस्तावित है:

वास्तविक सेंसर/एक्चुएटर पथों के साथ हार्डवेयर-इन-द-लूप प्रयोग।
डिवाइस-स्तरीय त्रुटि सांख्यिकी (जैसे, जिटर, बर्स्टी कंजेशन) के लिए चैनल मापदंडों का अंशांकन (calibration)।
सहसंबद्ध (correlated) और नॉन-मार्कोवियन शोर मॉडलों तक विस्तार।
परस्पर निर्भर नेटवर्क के लिए वितरित या पदानुक्रमित (hierarchical) RL की जांच।