Quantum sensors that compute: quantum computational magnetic-field sensing using a superconducting qubit

कल्पना कीजिए एक ऐसी दुनिया की जहाँ वे उपकरण जिनका उपयोग हम भौतिक ब्रह्मांड को मापने के लिए करते हैं, वे ही वे उपकरण भी हैं जिनका उपयोग हम उस चीज़ के बारे में सोचने के लिए करते हैं जिसे वे मापते हैं। दशकों से, वैज्ञानिकों ने अत्यंत संवेदनशील उपकरण बनाए हैं जो चुंबकीय क्षेत्रों, तापमान परिवर्तन या गुरुत्वाकर्षण खिंचाव की सबसे हल्की फुसफुसाहट का पता लगाने में सक्षम हैं। ये क्वांटम सेंसर उपपरमाणु दुनिया के विचित्र नियमों पर काम करते हैं, जहाँ कण एक साथ कई अवस्थाओं में मौजूद हो सकते हैं, जिससे वे उन परिवर्तनों का पता लगाने में सक्षम होते हैं जो किसी भी शास्त्रीय उपकरण के लिए अदृश्य होते। हालाँकि, एक मौलिक सीमा हमेशा से मौजूद रही है: ऐसे सेंसर का एक एकल मापन केवल जानकारी का एक बहुत छोटा हिस्सा प्रकट करता है, जो अक्सर केवल एक 'हाँ' या 'ना' का उत्तर होता है। एक जटिल संकेत को समझने के लिए, शोधकर्ताओं को पारंपरिक रूप से संकेत को मापने के लिए इसे हजारों बार दोहराना पड़ता था, परिणाम का औसत निकालना पड़ता था ताकि संकेत की एक सटीक तस्वीर बनाई जा सके, और फिर उस तस्वीर का विश्लेषण करने और यह तय करने के लिए कि इसका क्या अर्थ है, एक अलग कंप्यूटर का उपयोग करना पड़ता था। यह दो-चरणीय प्रक्रिया—पहले मापना, फिर गणना करना—अच्छा काम करती है, लेकिन यह धीमी है और क्वांटम सिस्टम की अनूठी क्षमता को बर्बाद करती है।

एक नया दृष्टिकोण, जिसे क्वांटम कम्प्यूटेशनल सेंसिंग (quantum computational sensing) के रूप में जाना जाता है, सोचने के इस पुराने तरीके को चुनौती देता है। सेंसर को एक निष्क्रिय रिकॉर्डर और कंप्यूटर को एक अलग विश्लेषक के रूप में मानने के बजाय, यह विधि सेंसर से स्वयं सोचने के लिए कहती है। सेंसिंग के कार्य को क्वांटम ऑपरेशन्स (quantum operations) के एक अनुक्रम के साथ बुनकर, यह उपकरण जानकारी को तब संसाधित कर सकता है जब वह अभी भी अपनी नाजुक क्वांटम अवस्था में होती है। लक्ष्य कच्चे संकेत को पूर्ण सटीकता के साथ मापना नहीं है, बल्कि किसी कार्य के लिए आवश्यक विशिष्ट जानकारी को निकालना है, जैसे कि यह निर्धारित करना कि कोई संकेत किस श्रेणी में आता है। यह प्रणाली को संकेत की पूरी तस्वीर बनाने के मध्यवर्ती चरण को छोड़ने की अनुमति देता है, जिससे संभावित रूप से पारंपरिक तरीकों की तुलना में बहुत तेज़ी से और अधिक सटीकता के साथ उत्तर मिल सकता है।

हाल ही में एक प्रयोग में, कॉर्नेल यूनिवर्सिटी और मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि यह अवधारणा एक एकल, छोटे क्वांटम बिट, या क्यूबिट (qubit) का उपयोग करके व्यवहार में कैसे काम करती है। उन्होंने एक सुपरकंडक्टिंग सर्किट से एक सेंसर बनाया जो एक तार के सूक्ष्म लूप की तरह कार्य करता है, जो विद्युत धाराओं द्वारा उत्पन्न चुंबकीय क्षेत्रों का पता लगाने में सक्षम है। यह उपकरण एक प्रकार का सुपरकंडक्टिंग क्वांटम इंटरफेरेंस डिवाइस (SQUID) है, जो पहले से ही अपनी अत्यधिक संवेदनशीलता के लिए जाना जाता है। टीम ने यह परीक्षण करने के लिए हाथ बढ़ाया कि क्या यह एकल क्यूबिट न केवल चुंबकीय क्षेत्र को महसूस कर सकता है, बल्कि इसके बारे में निर्णय भी ले सकता है, और वह भी अंतिम मापन से पहले। उन्होंने बाइनरी क्लासिफिकेशन (binary classification) कार्यों पर ध्यान केंद्रित किया, जो ऐसे समस्याएँ हैं जहाँ लक्ष्य संकेत को दो समूहों में से एक में वर्गीकृत करना होता है, जैसे कि एक कमजोर चुंबकीय क्षेत्र और एक मजबूत चुंबकीय क्षेत्र के बीच अंतर करना, या एक आवृत्ति पर दोलन करने वाले संकेत और दूसरी आवृत्ति पर दोलन करने वाले संकेत के बीच अंतर बताना।

शोधकर्ताओं ने अपने नए तरीके की तुलना पारंपरिक दृष्टिकोण से की, जिसमें चुंबकीय क्षेत्र की ताकत या आवृत्ति का अनुमान लगाने के लिए उसे बार-बार मापा जाता है, और फिर एक मानक कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग करके यह तय किया जाता है कि संकेत किस श्रेणी में आता है। पहले सेट के परीक्षणों में, उन्होंने स्थिर चुंबकीय क्षेत्रों का उपयोग किया जो समय के साथ बदलते नहीं हैं। उन्होंने क्यूबिट को रोटेशन (rotations) और पॉज़ (pauses) के एक विशिष्ट अनुक्रम के माध्यम से प्रोग्राम किया, जो चुंबकीय क्षेत्र की सेंसिंग के साथ मिला हुआ था। यह अनुक्रम एक फ़िल्टर की तरह कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो वर्गीकरण कार्य के लिए प्रासंगिक जानकारी को बढ़ाता है और बाकी सब कुछ को दबा देता है। जब उन्होंने अंत में क्यूबिट को मापा, तो परिणाम सीधे चुंबकीय क्षेत्र की श्रेणी को दर्शाते थे। परिणाम आश्चर्यजनक थे: इन स्थिर क्षेत्र कार्यों के लिए, क्वांटम कम्प्यूटेशनल विधि पारंपरिक विधि की तुलना में 15 प्रतिशत अंक तक अधिक सटीक थी, जब दोनों को काम करने के लिए समान समय दिया गया था।

टीम फिर दोलन करने वाले चुंबकीय क्षेत्रों (oscillating magnetic fields) से जुड़ी अधिक कठिन चुनौतियों की ओर बढ़ी, जो तरंग की तरह आगे-पीछे डोलते हैं। इन संकेतों को वर्गीकृत करना कठिन है क्योंकि उनका फेज़ (phase), या उनकी लहर का सटीक समय, यादृच्छिक और अप्रत्याशित हो सकता है। पारंपरिक दृष्टिकोण में, वैज्ञानिक अक्सर डायनेमिकल डिकपलिंग (dynamical decoupling) नामक तकनीक का उपयोग करते हैं, जिसमें शोर को रद्द करने और सिग्नल की आवृत्ति या आयाम को अलग करने के लिए सेंसर पर धक्कों (pulses) की एक श्रृंखला लागू की जाती है। शोधकर्ताओं ने अपने क्वांटम कम्प्यूटेशनल प्रोटोकॉल का परीक्षण इन अनुकूलित पारंपरिक पल्स के विरुद्ध किया। दोलन करने वाले क्षेत्र के आयाम (amplitude), या क्षेत्र की ऊंचाई, को पहचानने के कार्य के लिए, उनके तरीके ने सटीकता में 20 प्रतिशत अंक तक सुधार किया। जब कार्य आवृत्ति (frequency), या क्षेत्र के कितनी तेज़ी से डोलने की दर है, को पहचानने में बदल गया, तब भी नए तरीके ने महत्वपूर्ण बढ़त बनाए रखी, जिससे सटीकता में 15 प्रतिशत अंक तक सुधार हुआ।

इन परिणामों को विशेष रूप से उल्लेखनीय बनाने वाली बात यह है कि पूरी प्रक्रिया को एक एकल क्वांटम बिट द्वारा किया गया था। आमतौर पर, क्वांटм कंप्यूटर्स से उम्मीद की जाती है कि उन्हें जटिल गणनाओं के लिए कई क्यूबिट्स की आवश्यकता होगी, लेकिन इस प्रयोग ने दिखाया कि एक न्यूनतम आकार का सिस्टम भी, शोर और त्रुटि की व्यावहारिक सीमाओं के बावजूद, मानक तकनीकों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। मुख्य बात यह थी कि शोधकर्ताओं ने चुंबकीय क्षेत्र को पूरी तरह से मापने और फिर उत्तर की गणना करने की कोशिश नहीं की। इसके बजाय, उन्होंने क्वांटम ऑपरेशन्स के अनुक्रम को सीधे कच्चे संकेत को अंतिम मापन परिणाम पर मैप करने के लिए प्रशिक्षित किया। ऐसा करके, उन्होंने प्रासंगिक जानकारी को मापन द्वारा प्रकट होने वाले एकल बिट डेटा में केंद्रित कर दिया, जिससे संकेत की पूरी संरचना को पुनर्गठित करने की आवश्यकता को प्रभावी ढंग से दरकिनार किया जा सका।

अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि कार्य की जटिलता ने परिणामों को कैसे प्रभावित किया। जैसे-जैसे वर्गीकरण के नियम अधिक जटिल होते गए, यानी संकेत स्थान को छोटे और अधिक क्षेत्रों में विभाजित किया गया, क्वांटम कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण का लाभ बढ़ता गया। सबसे जटिल परिदृश्यों में, पारंपरिक तरीके तालमेल बिठाने के लिए संघर्ष करते रहे, जबकि क्वांटम प्रोटोकॉल ने उच्च सटीकता बनाए रखी। यह सुझाव देता है कि जैसे-जैसे हम सेंसरों को हल करने के लिए जिन समस्याओं को सौंपते हैं वे अधिक परिष्कृत होती जाती हैं, सेंसर के भीतर सीधे गणना करने की क्षमता तेजी से मूल्यवान होती जाती है। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि उनकी सफलता क्वांटम सिग्नल प्रोसेसिंग (quantum signal processing) नामक एक तकनीक पर टिकी थी, जो इस बात को सटीक रूप से आकार देती है कि सिग्नल के जवाब में क्वांटम अवस्था कैसे विकसित होती है। उन्होंने अपने विशिष्ट हार्डवेयर का मॉडल बनाने वाले कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करके इन अनुक्रमों को अनुकूलित किया, जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि प्रोटोकॉल वास्तविक दुनिया के उपकरणों में निहित शोर के प्रति सुदृढ़ (robust) हो।

हालाँकि प्रयोग एक नियंत्रित प्रयोगशाला सेटिंग में किए गए थे, लेकिन इसके निहितार्थ इस विशिष्ट उपकरण से परे तक विस्तृत हैं। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि इस दृष्टिकोण को अन्य प्रकार के क्वांटम सेंसरों में अपनाया जा सकता है, जैसे कि चिकित्सा इमेजिंग या नेविगेशन में उपयोग किए जाने वाले। मूल विचार यह है कि सेंसिंग प्रक्रिया में गणना को एकीकृत करके, हम इन उपकरणों को अधिक जटिल मशीनें बनाए बिना अधिक कुशल और शक्तिशाली बना सकते हैं। यह कार्य प्रदर्शित करता है कि सेंसिंग और कंप्यूटिंग के बीच की सीमा उतनी कठोर नहीं है जितनी कि पहले मानी जाती थी, और एक एकल क्वांटम सिस्टम एक ही समय में सिग्नल को देखने वाली आँख और उसकी व्याख्या करने वाला मस्तिष्क दोनों हो सकता है। यह उन नए पीढ़ी के सेंसरों की ओर एक मार्ग खोलता है जो केवल भौतिक दुनिया के निष्क्रिय पर्यवेक्षक नहीं हैं, बल्कि उसे समझने में सक्रिय भागीदार भी हैं।