Predicting Multipartite Entanglement in Quantum Circuits using Transformer

क्वांटम कंप्यूटिंग के उभरते क्षेत्र में, वैज्ञानिक ऐसी मशीनें बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो आज के कंप्यूटरों की पहुंच से बहुत आगे की समस्याओं को हल कर सकें। ये भविष्य की मशीनें 'एंटैंगलमेंट' (entanglement) नामक एक अजीब गुण पर निर्भर करती हैं, जहाँ कण इतने गहराई से जुड़ जाते हैं कि एक कण की स्थिति दूसरे को तुरंत प्रभावित करती है, चाहे वे एक-दूसरे से कितनी भी दूर क्यों न हों। इन मशीनों को काम करने के योग्य बनाने के लिए, शोधकर्ता जटिल ब्लूप्रिंट डिजाइन करते हैं जिन्हें क्वांटम सर्किट कहा जाता है, जो इन कणों को नियंत्रित करने वाले ऑपरेशनों का एक क्रम है। इस क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण चुनौती यह जानना है कि क्या कोई विशिष्ट ब्लूप्रिंट वास्तव में अच्छा है। यदि कोई सर्किट पर्याप्त एंटैंगलमेंट उत्पन्न नहीं कर सकता है, तो वह गति और सटीकता के लिए आवश्यक अद्वितीय क्वांटम शक्ति प्रदान करने में विफल रहता है। हालाँकि, यह जांचना कि क्या कोई सर्किट वास्तव में प्रभावी है, अविश्वसनीय रूप से कठिन है। मानक विधि के लिए कंप्यूटर पर हजारों रैंडम सिमुलेशन चलाने की आवश्यकता होती है ताकि एंटैंगलमेंट को मापा जा सके, एक ऐसी प्रक्रिया जो इतनी धीमी और महंगी हो जाती है कि यह प्रभावी रूप से उन हजारों नए डिजाइनों के परीक्षण को रोक देती है जिन्हें खोजने के लिए शोधकर्ताओं को आवश्यकता होती है।

इस बाधा को दूर करने के लिए, इंडोनेशिया और चीन के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल विकसित किया है जो लगभग तुरंत एक क्वांटम सर्किट की एंटैंगलमेंट शक्ति का अनुमान लगा सकता है। धीमे और भारी सिमुलेशन चलाने के बजाय, उन्होंने एक परिष्कृत कंप्यूटर मॉडल को प्रशिक्षित किया जो एक सर्किट की संरचना को देखकर उसके प्रदर्शन का अनुमान लगा सके। टीम ने एंटैंगलमेंट को मापने के दो विशिष्ट तरीकों पर ध्यान केंद्रित किया: एक मानक विधि जो यह देखती है कि व्यक्तिगत कण कैसे जुड़े हुए हैं, और एक अधिक उन्नत विधि जो यह जाँचती है कि तीन या अधिक कणों के समूह एक साथ कैसे जुड़े हुए हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि जबकि मानक विधि एक सामान्य विचार देती है, उन्नत विधि सर्किट की संरचना के बारे में उन छिपे हुए विवरणों को प्रकट करती है जिन्हें मानक विधि पूरी तरह से छोड़ देती है। दोनों को पहचानने के लिए अपने मॉडल को शिक्षित करके, उन्होंने एक ऐसी प्रणाली बनाई जो उन सर्किट्स के बीच अंतर कर सकती है जो सतह पर समान दिखते हैं लेकिन जिनमें बहुत अलग आंतरिक क्षमताएं होती हैं।

शोधकर्ताओं ने अपने टूल को पचास हजार विभिन्न क्वांटम सर्किट्स के डेटासेट का उपयोग करके बनाया, जो चार से आठ कणों तक विस्तृत थे। उन्होंने मॉडल को केवल चरणों की एक साधारण सूची नहीं दी; इसके बजाय, उन्होंने इसे एक साथ दो अलग-अलग तरीकों से सर्किट को देखना सिखाया। एक दृश्य ने सर्किट को घटनाओं के एक टाइमलाइन के रूप में देखा, जो दिखाया कि ऑपरेशन किस क्रम में हुए। दूसरा दृश्य, जिसे टीम ने आविष्कार किया था, सर्किट को कनेक्शन के एक जाल (web) के रूप में मैप करता था, जो इस बात पर केंद्रित था कि कण आपस में कैसे क्रिया करते थे और कितनी बार, समय के क्रम की परवाह किए बिना। इन दो दृष्टिकोणों को जोड़कर, मॉडल ने क्वांटम सिस्टम की गहरी ज्यामिति को समझना सीखा। परीक्षण के दौरान, मॉडल उल्लेखनीय रूप से सटीक साबित हुआ। यह चार प्रतिशत से कम की त्रुटि सीमा के साथ मानक एंटैंगलमेंट स्कोर और चार प्रतिशत से कम की त्रुटि सीमा के साथ उन्नत स्कोर की भविष्यवाणी कर सका। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह सर्किट्स को रैंक करने में उत्कृष्ट था, जिसने सही ढंग से पहचाना कि कौन से डिजाइन सबसे मजबूत थे और कौन से सबसे कमजोर, जो कि सटीक संख्या जानने की तुलना में इंजीनियरों के लिए अक्सर अधिक मूल्यवान कार्य होता है।

यह दृष्टिकोण गति में एक बड़ा लाभ प्रदान करता है। जबकि एक एकल सर्किट की जांच करने की पारंपरिक विधि में कंप्यूटर समय के मिनटों या घंटों लग सकते हैं, नया मॉडल पलक झपकते ही हजारों डिजाइनों का मूल्यांकन कर सकता है। अपने परीक्षणों में, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि इस टूल का उपयोग करने से सबसे अच्छे डिजाइनों को खोजने के लिए आवश्यक महंगे सिमुलेशन की संख्या को पांच से छह गुना तक कम किया जा सकता है। इसका अर्थ है कि वैज्ञानिक अब कंप्यूटेशनल कीचड़ में फंसे बिना सर्किट डिजाइनों की एक बहुत व्यापक विविधता में खोज कर सकते हैं। अध्ययन ने इन सर्किट्स के काम करने के बारे में एक भौतिक अंतर्दृष्टि भी प्रकट की: केवल सर्किट को लंबा या गहरा बनाना हमेशा उसे बेहतर नहीं बनाता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि कुल लंबाई की तुलना में विशिष्ट प्रकार के ऑपरेशनों का घनत्व अधिक मायने रखता है, और एक निश्चित बिंदु के बाद, अधिक परतें जोड़ने से वास्तव में सुधार रुक जाता है। यह सुझाव देता है कि सबसे शक्तिशाली क्वांटम सर्किट पहले की तुलना में अधिक सघन (compact) हो सकते हैं।

इस परियोजना की सफलता क्वांटम कंप्यूटरों को डिजाइन करने के एक नए तरीके का सुझाव देती है। इस तेज़, सटीक भविष्यवक्ता का उपयोग करके, शोधकर्ता कमजोर डिजाइनों को जल्दी से बाहर कर सकते हैं और अपने संसाधनों को सबसे आशाजनक उम्मीदवारों पर केंद्रित कर सकते हैं। टीम ने पुष्टि की कि उनके मॉडल की सफलता कणों के बीच कनेक्शन के जाल को देखने की उनकी क्षमता से आई थी, न कि केवल एक बड़े कंप्यूटर मस्तिष्क के होने से। यह अंतर महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह सिद्ध करता है कि केवल अधिक डेटा प्रोसेस करने की तुलना में कणों के बीच विशिष्ट तरीके से परस्पर क्रिया को समझना अधिक महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे यह क्षेत्र बड़े और अधिक जटिल क्वांटम मशीनों के निर्माण की ओर बढ़ रहा है, इस तरह के उपकरण संभावित डिजाइनों के विशाल परिदृश्य में नेविगेट करने के लिए आवश्यक होंगे, यह सुनिश्चित करते हुए कि बनाए गए सर्किट न केवल जटिल हों, बल्कि वास्तव में क्वांटम एंटैंगलमेंट की पूरी शक्ति का उपयोग करने में सक्षम हों।