When Quantum Meets AI: Quantum Methods for Machine Learning and Machine Learning Methods for Quantum Systems
यह शोध प्रबंध शोर वाले हार्डवेयर पर बेहतर वर्गीकरण के लिए क्वांटेंट-उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों को विकसित करके और क्वांटम त्रुटि सुधार एवं न्यूरल क्वांटम स्टेट सिमुलेशन को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों को लागू करके क्वांटम कंप्यूटिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच द्विआयामी तालमेल का अन्वेषण 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
आधुनिक दुनिया में, कंप्यूटर पैटर्न पहचानने में अविश्वसनीय रूप से कुशल होते जा रहे हैं, चाहे वह तस्वीरों में चेहरों की पहचान करना हो या भाषाओं का अनुवाद करना। यह क्षमता आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) से आती है, जो एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ सॉफ्टवेयर डेटा की विशाल मात्रा से सीखता है। साथ ही, वैज्ञानिक क्वांटम मैकेनिक्स के विचित्र नियमों पर आधारित एक नए प्रकार का कंप्यूटर बना रहे हैं। ये मशीनें ऐसे कणों का उपयोग करती हैं जो एक ही समय में कई अवस्थाओं में मौजूद हो सकते हैं, जो आज के सुपर कंप्यूटरों के लिए असंभव समस्याओं को हल करने की क्षमता प्रदान करते हैं। वर्षों से, शोधकर्ता यह सोचते आए हैं कि क्या ये दो शक्तिशाली प्रौद्योगिकियाँ एक-दूसरे की मदद कर सकती हैं। क्या क्वांटम कंप्यूटर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को तेज़ और स्मार्ट बना सकते हैं? इसके विपरीत, क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के स्मार्ट एल्गोरिदम क्वांटम मशीनों की नाजुक और त्रुटिपूर्ण प्रकृति को ठीक करने में मदद कर सकते हैं? यह प्रश्न शोध के एक नए समूह के केंद्र में है जो इन क्षेत्रों के बीच के संबंध को एकतरफा रास्ते के रूप में नहीं, बल्कि एक दो-तरफा विनिमय के रूप में देखता है जहाँ प्रत्येक पक्ष दूसरे की सबसे कठिन समस्याओं को हल करने के लिए उपकरण प्रदान करता है।
योनसे विश्वविद्यालय (Yonsei University) का एक हालिया डॉक्टरेट शोध इस संगम को दो अलग-अलग चुनौतियों को हल करके तलाशता है। एक ओर, शोध यह पूछता है कि क्वांटम कंप्यूटरों को सीखने में बेहतर कैसे बनाया जाए। दूसरी ओर, यह पूछता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्वांटम कंप्यूटरों को उस शोर भरे और अराजक वातावरण में जीवित रहने में कैसे मदद कर सकता है जिसमें वे काम करते हैं। यह कार्य प्रकट करता है कि एक क्वांटम मशीन लर्निंग मॉडल की सफलता अक्सर कंप्यूटर के भीतर मौजूद जटिल गणित पर कम और इस बात पर अधिक निर्भर करती है कि मशीन में प्रवेश करने से पहले कच्चे डेटा को कैसे तैयार किया गया है। यह यह भी दिखाता है कि आधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विचारों को उधार लेकर, वैज्ञानिक क्वांटम गणनाओं में त्रुटियों को सुधारने के लिए तेज़ और अधिक विश्वसनीय सिस्टम बना सकते हैं, जो एक कामकाजी क्वांटम कंप्यूटर बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।
अध्ययन का पहला भाग उस समस्या पर केंद्रित है जो क्वांटम कंप्यूटर को पैटर्न पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने के प्रयास में उत्पन्न होती है, जैसे कि विभिन्न हस्तलिखित संख्याओं के बीच अंतर करना। एक मानक कंप्यूटर में, डेटा संख्याओं की एक सूची के रूप में दिया जाता है। एक क्वांटम कंप्यूटर में, इस डेटा को पहले एक क्वांटम अवस्था में परिवर्तित किया जाना चाहिए, जिसे 'एम्बेडिंग' (embedding) कहा जाता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि यदि यह रूपांतरण खराब तरीके से किया जाता है, तो क्वांटम कंप्यूटर विफल होने के लिए अभिशप्त है, चाहे उसका लर्निंग एल्गोरिदम कितना भी स्मार्ट क्यों न हो। उन्होंने पाया कि कार्य की कठिनाई इस बात से तय होती है कि विभिन्न श्रेणियों के क्वांटम स्टेट्स एक-दूसरे से कितनी दूर हैं। यदि स्टेट्स बहुत करीब हैं, तो मशीन उन्हें पहचान नहीं पाएगी।
इसे हल करने के लिए, टीम ने 'न्यूरल क्वांटम एम्बेडिंग' (Neural Quantum Embedding) नामक एक विधि विकसित की। डेटा को क्वांटम स्टेट्स में बदलने के लिए एक निश्चित, कठोर नियम का उपयोग करने के बजाय, उन्होंने एक क्लासिकल न्यूरल नेटवर्क—जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक प्रकार है—का उपयोग किया ताकि रूपांतरण के सर्वोत्तम तरीके को सीखा जा सके। यह AI एक अनुवादक के रूप में कार्य करता है, डेटा को नया आकार देता है ताकि जब वह अंततः क्वांटम कंप्यूटर में प्रवेश करे, तो विभिन्न श्रेणियां स्पष्ट रूप से अलग हों। वास्तविक क्वांटम हार्डवेयर का उपयोग करते हुए किए गए परीक्षणों में, इस दृष्टिकोण ने प्रदर्शन में नाटकीय सुधार किया। एक प्रणाली जो पहले सही अनुमान लगाने में संघर्ष कर रही थी और केवल लगभग 53 प्रतिशत सटीकता प्राप्त कर रही थी, इस लर्निंग AI द्वारा डेटा को प्री-प्रोसेस करने के बाद 96 प्रतिशत से अधिक सटीकता पर पहुँच गई। शोधकर्ताओं ने यह भी दिखाया कि यह विधि उन पुराने प्रकार के क्वांटम मशीनों पर भी काम करती है जो इलेक्ट्रॉनिक सर्किट के बजाय तरल अणुओं का उपयोग करते हैं, जो यह सिद्ध करता है कि यह विचार विभिन्न तकनीकों में सुदृढ़ है।
केवल मशीन को स्मार्ट बनाने के अलावा, अध्ययन ने इस बात पर भी गौर किया कि ये क्वांटम मॉडल उस नए डेटा पर कैसा प्रदर्शन करेंगे जिसे उन्होंने पहले कभी नहीं देखा है। मशीन लर्निंग में, एक सामान्य दोष यह है कि मॉडल अंतर्निहित नियमों को सीखने के बजाय प्रशिक्षण डेटा को रट लेता है, जिससे नए कार्यों में विफलता होती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि मॉडल की जटिलता को मापने के पारंपरिक तरीके, जैसे कि उसके पैरामीटर्स की गिनती करना, इस विफलता की भविष्यवाणी करने में अच्छे नहीं थे। इसके बजाय, उन्होंने पाया कि मॉडल के भविष्यवाणियों के "आत्मविश्वास" (confidence) को देखना एक बहुत बेहतर संकेतक था। जब क्वांटम मॉडल उच्च आत्मविश्वास के साथ निर्णय लेते थे, तो वे नए डेटा पर अच्छी तरह से सामान्यीकरण (generalize) करने में सक्षम थे। यह निष्कर्ष डेटा स्टेट्स के भौतिक अलगाव को मॉडल की सीखने की क्षमता से जोड़ता है, जो यह सुझाव देता है कि डेटा को तैयार करने का तरीका लर्निंग एल्गोरिदम जितना ही महत्वपूर्ण है।
शोध का दूसरा भाग स्क्रिप्ट को उलट देता है, यह पूछता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्वांटम कंप्यूटरों की मदद कैसे कर सकता है। क्वांटम मशीनें स्वभाव से नाजुक होती हैं; वातावरण से होने वाले छोटे व्यवधान भी ऐसी त्रुटियां पैदा कर सकते हैं जो गणनाओं को बर्बाद कर देती हैं। इसे ठीक करने के लिए, वैज्ञानिक 'एरर करेक्शन कोड' (error correction codes) का उपयोग करते हैं, जो सूचना को कई कणों में फैला देते हैं ताकि यदि एक विफल हो जाए, तो अन्य उसे बचा सकें। हालाँकि, ये कोड डेटा का एक विशाल प्रवाह उत्पन्न करते जिसे वास्तविक समय में पढ़ा और सुधारा जाना चाहिए। यदि सुधार की प्रक्रिया बहुत धीमी है, तो त्रुटियां सुधारे जाने की तुलना में अधिक तेजी से जमा होती जाती हैं।
शोधकर्ताओं ने एक नए प्रकार के 'डिकोडर' को डिजाइन करके इस समस्या का समाधान किया, जो एक ऐसा सिस्टम है जो त्रुटि संकेतों को पढ़ता है और कंप्यूटर को बताता है कि उन्हें कैसे ठीक किया जाए। उन्होंने इन डिकोडर्स में उपयोग किए जाने वाले मानक आर्किटेक्चर को एक नए, अधिक कुशल डिज़ाइन से बदल दिया जिसे 'मांबा' (Mamba) कहा जाता है। यह नया डिज़ाइन पिछले मानक की तुलना में डेटा के लंबे अनुक्रमों (sequences) को संसाधित करने में बहुत तेज़ है। सिमुलेशन में, नया डिकोडर पुराने सिस्टमों की सटीकता के बराबर था, लेकिन इसने काफी कम देरी के साथ ऐसा किया। जब शोधकर्ताओं ने इस तथ्य को ध्यान में रखा कि डिकोडर को स्वयं काम करने में समय लगता है, तो गति का लाभ जीवन-मरण का अंतर बन गया। तेज़ डिकोडर ने क्वांटम सिस्टम को टूटने से पहले त्रुटियों की उच्च दर को सहन करने की अनुमति दी, जिससे प्रभावी रूप से उस सीमा को बढ़ाया गया जो संभव है। यह सुझाव देता है कि जैसे-जैसे क्वांटम कंप्यूटर बड़े होंगे, इन तेज़, AI-संचालित डिकोडर्स का उपयोग करना उन्हें चलाने के लिए आवश्यक होगा।
अंत में, अध्ययन ने जटिल क्वांटम प्रणालियों की निम्नतम ऊर्जा अवस्था (lowest energy state) को खोजने के तरीके पर गौर किया, जो सामग्रियों और रसायन विज्ञान को समझने के लिए एक महत्वपूर्ण कार्य है। यह अक्सर 'स्टोकेस्टिक रीकॉन्फ़िगरेशन' (stochastic reconfiguration) नामक विधि का उपयोग करके किया जाता है, जो मूल रूप से त्रुटि को कम करने के लिए न्यूरल नेटवर्क के मापदंडों को समायोजित करने का एक तरीका है। शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि आधुनिक, बड़े पैमाने की प्रणालियों में, यह विधि अस्थिर हो सकती है क्योंकि यह सीमित संख्या में नमूनों से बहुत अधिक जानकारी को फिट करने की कोशिश करती है। उन्होंने दिखाया कि एक विशिष्ट गणितीय समायोजन, जिसे 'डायगोनल शिफ्ट' (diagonal shift) के रूप में जाना जाता है, एक फिल्टर की तरह कार्य करता है जो डेटा के शोर (noise) को सुचारू बनाता है। इस फिल्टर के कई अलग-अलग संस्करणों को मिलाने वाली तकनीक का उपयोग करके, वे शोर को कम करने और पहले की तुलना में अधिक सटीक समाधान खोजने में सक्षम हुए। यह कार्य इस बारे में एक स्पष्ट समझ प्रदान करता है कि इन शक्तिशाली उपकरणों को कैसे ट्यून किया जाए ताकि वे क्वांटम मापन में निहित यादृच्छिकता (randomness) से भ्रमित न हों।
साथ मिलकर, ये निष्कर्ष एक तेजी से विकसित होते क्षेत्र की तस्वीर पेश करते हैं। शोध यह प्रदर्शित करता है कि शक्तिशाली क्वांटम कंप्यूटिंग का मार्ग केवल बेहतर हार्डवेयर बनाने में नहीं, बल्कि स्मार्ट सॉफ्टवेयर में निहित है। क्वांटम मशीनों के लिए डेटा तैयार करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके, और उन त्रुटियों को प्रबंधित करने के लिए उन्नत लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके जो वे मशीनें अनिवार्य रूप से करती हैं, वैज्ञानिक विज्ञान के दो सबसे जटिल क्षेत्रों के बीच एक सेतु बना रहे हैं। यह कार्य सुझाव देता है कि क्वांटम तकनीक का भविष्य इस साझेदारी पर निर्भर करेगा, जहाँ प्रत्येक विषय वह उपकरण प्रदान करता है जिसकी दूसरे को अपनी सबसे कठिन सीमाओं को पार करने के लिए आवश्यकता होती है।
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