Analog neutral-atom for in-memory processing in quantum reservoir computing

मशीनों को सोचना सिखाने की खोज में, वैज्ञानिक लंबे समय से मानव मस्तिष्क से प्रेरणा लेते आए हैं, विशेष रूप से वर्तमान को संसाधित करते समय अतीत को याद रखने की इसकी क्षमता से। इस विशिष्ट चुनौती को, जिसे 'टाइम-सीरीज एनालिसिस' (समय-श्रृंखला विश्लेषण) के रूप में जाना जाता है, डेटा के उन अनुक्रमों को समझने से संबंधित है जहाँ क्रम महत्वपूर्ण होता है, जैसे कि मौसम की भविष्यवाणी करना या शेयर बाजारों का विश्लेषण करना। दशकों से, शोधकर्ताओं ने ऐसे डिजिटल सिस्टम बनाने की कोशिश की है जो इस "फेडिंग मेमोरी" (लुप्त होती स्मृति) की नकल कर सकें, जहाँ पुरानी जानकारी धीरे-धीरे कम हो जाती है ताकि नए डेटा के लिए जगह बन सके, जो घटनाओं के एक निरंतर प्रवाह को समझने के लिए एक आवश्यक गुण है। हाल ही में, इन कार्यों को सिलिकॉन चिप्स पर नहीं, बल्कि क्वांटम कंप्यूटरों पर करने का प्रयास करके एक नया क्षितिज खुला है। ये मशीनें सूचना को उच्च-आयामी स्थानों (high-dimensional spaces) में संसाधित करने के लिए क्वांटम भौतिकी के विचित्र नियमों का उपयोग करती हैं, जो उन समस्याओं को हल करने के लिए एक संभावित शॉर्टकट प्रदान करती हैं जो शास्त्रीय कंप्यूटरों के लिए बहुत जटिल हैं। हालाँकि, एक बड़ी बाधा बनी हुई है: क्वांटम सिस्टम अत्यधिक नाजुक होते हैं और अक्सर सूचना को थामे रखने की अपनी क्षमता जल्दी खो देते हैं, या उन्हें एक अस्थायी मेमोरी बफर के रूप में कार्य करने के लिए बाहरी शास्त्रीय कंप्यूटरों की आवश्यकता होती है, जो मूल रूप से क्वांटम मशीन का उपयोग करने के उद्देश्य को ही विफल कर देता है।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब न्यूट्रल एटम (तटस्थ परमाणु) से बने एक विशिष्ट प्रकार के क्वांटम हार्डवेयर का उपयोग करके इस सीमा को पार करने का एक तरीका प्रदर्शित किया है। अपने वातावरण के साथ परमाणुओं की परस्पर क्रिया को सावधानीपूर्वक इंजीनियर करके, वैज्ञानिकों ने एक ऐसा सिस्टम बनाया जो स्वाभाविक रूप से अपनी प्रारंभिक अवस्था को भूल जाता है जबकि हाल के इनपुट का एक उपयोगी रिकॉर्ड बनाए रखता है, और इसके लिए किसी बाहरी शास्त्री적인 मेमोरी बैंक की आवश्यकता नहीं होती है। उनका कार्य, जो वास्तविक मशीन पर भौतिक प्रयोग के बजाय एक क्वांटम सिस्टम के सिमुलेशन पर आधारित है, यह प्रकट करता है कि स्मृति को अनलॉक करने की कुंजी अराजकता (chaos) और नियंत्रित क्षय (decay) के बीच एक नाजي संतुलन में निहित है। शोधकर्ताओं ने पाया कि अपने सिस्टम को क्वांटम अराजकता के एक विशिष्ट बिंदु पर ट्यून करके और एक विशिष्ट प्रकार की ऊर्जा हानि को पेश करके, वे एक ऐसा "रिजर्वायर" (जलाशय) बना सकते थे जो केवल पांच परमाणुओं के साथ भी जटिल पूर्वानुमान समस्याओं को हल करने में सक्षम था। यह दृष्टिकोण पूरी तरह से स्वायत्त क्वांटम प्रोसेसर की ओर एक मार्ग सुझाता है जो वास्तविक समय के टेम्पोरल कार्यों को मूल रूप से संभाल सकते हैं, बिना उन धीमी, बाहरी बफरिंग विधियों पर निर्भर रहे जिन पर वर्तमान सिस्टम अक्सर निर्भर रहते हैं।

इस शोध का मुख्य आधार एक प्लेटफॉर्म है जिसे न्यूट्रल एटम एरे (तटस्थ परमाणु सरणी) के रूप में जाना जाता है, जहाँ व्यक्तिगत परमाणुओं को केंद्रित प्रकाश किरणों द्वारा एक स्थान पर पकड़ा जाता है, ठीक वैसे ही जैसे अदृश्य कपों में पकड़ी गई कंचों (marbles) को रखा जाता है। इन परमाणुओं को उच्च-ऊर्जा अवस्था में उत्तेजित किया जाता है, जिससे उन्हें एक-दूसरे के साथ मजबूती से परस्पर क्रिया करने की अनुमति मिलती है। अतीत में, इस प्लेटफॉर्म का उपयोग मशीन लर्निंग के लिए करने वाले वैज्ञानिक अक्सर एक विधि पर निर्भर रहते थे जहाँ वे डेटा के एक हिस्से को सिस्टम में फीड करते थे, परिणाम को मापते थे, और फिर अगले हिस्से के लिए शुरू करने के लिए सिस्टम को रीसेट कर देते थे। यह दृष्टिकोण एक किताब को एक बार में एक पन्ना पढ़ने और अगले पन्ने को पलटने से पहले पिछले पन्ने की अपनी स्मृति मिटाने के समान है; यह काम तो करता है, लेकिन यह कुशल नहीं है और सूचना के निरंतर प्रवाह को पकड़ने में विफल रहता है। नया अध्ययन एक अलग रणनीति का प्रस्ताव करता है: एक एनालॉग सिस्टम जहाँ डेटा निरंतर बहता है, और सिस्टम स्वयं अपने क्वांटमान स्टेट (क्वांटम अवस्था) के भीतर अतीत की स्मृति को बनाए रखने के लिए विकसित होता है। इसे सफल बनाने के लिए, शोधकर्ताओं को एक मौलिक समस्या को हल करना पड़ा: क्वांटम सिस्टम स्वाभाविक रूप से या तो सूचना को हमेशा के लिए थामे रखते हैं (जो पुराने डेटा को भूलने से रोकता है) या इसे बहुत जल्दी खो देते हैं। उन्हें एक "फेडिंग मेमोरी" बनाने का तरीका चाहिए था, जहाँ सिस्टम हाल के अतीत को याद रखे लेकिन दूर के अतीत को धीरे-धीरे छोड़ दे, जो समय-निर्भर सूचनाओं को संसाधित करने के लिए एक आवश्यक गुण है।

शोधकर्ताओं ने पाया कि इस फेडिंग मेमोरी को प्राप्त करने का रहस्य 'डिसिपेशन' (ऊर्जा का नियंत्रित नुकसान) को अपनाने में था, न कि इसे समाप्त करने की कोशिश करने में। अपने सिमुलेशन में, उन्होंने परमाणुओं को एक आस-पास के वातावरण के साथ परस्पर क्रिया करते हुए मॉडल किया जो समय के साथ उनकी ऊर्जा को कम करता है। उन्होंने इस बात के कई अलग-अलग तरीकों का परीक्षण किया कि यह ऊर्जा हानि कैसे हो सकती है, और तुलना की कि कौन सा तरीका सूचना को संसाधित करने की क्षमता को सबसे अच्छी तरह से संरक्षित करता है। उन्होंने पाया कि ऊर्जा हानि का एक विशिष्ट प्रकार, जिसे 'एम्प्लीट्यूड डैम्पिंग' (amplitude damping) कहा जाता है, सबसे प्रभावी था। यह प्रक्रिया परमाणुओं को एक स्थिर ग्राउंड स्टेट की ओर ले जाती है, जो प्रभावी रूप से सिस्टम को पुराने डेटा से "साफ" करती है जबकि नए इनपुट को इस तरह से अवस्था को आकार देने की अनुमति देती है कि इतिहास का एक अंश बना रहे। आश्चर्यजनक रूप से, उन्होंने यह भी पाया कि दूसरा प्रकार का शोर (noise), जिसे आमतौर पर हानिकारक माना जाता है, एक मजबूत बाहरी बल द्वारा संचालित होने पर अभी भी थोड़ी मात्रा में स्मृति को संरक्षित कर सकता है। यह प्रति-सहज निष्कर्ष (counter-intuitive finding) दिखाता है कि भले ही एक सिस्टम सैद्धांतिक रूप से एक स्थिर अवस्था बनाए रखने में असमर्थ हो, निरंतर धक्का और खिंचाव (driving force) उसे एक ऐसी स्थिति में रख सकता है जो थोड़े समय के लिए अतीत को याद रखती है।

यह देखने के लिए कि यह सिस्टम कितनी अच्छी तरह काम करता है, टीम ने स्मृति और भविष्यवाणी कौशल को मापने के लिए डिज़ाइन किए गए परीक्षणों की एक श्रृंखला चलाई। उन्होंने एक सरल कार्य के साथ शुरुआत की जिसे 'शॉर्ट-टर्म मेमोरी' कहा जाता है, जहाँ सिस्टम को एक अनुक्रम में कुछ चरणों पहले की संख्या को याद करना था। उन्होंने पाया कि सिस्टम तब सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है जब परमाणुओं को "एज ऑफ केओस" (अराजकता के किनारे) के रूप में जाने जाने वाले एक विशिष्ट ऑपरेटिंग पॉइंट पर ट्यून किया जाता है। यह एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ सिस्टम पूरी तरह से अनुमानित भी नहीं है और पूरी तरह से यादृच्छिक (random) भी नहीं है, बल्कि एक ऐसे 'स्वीट स्पॉट' में स्थित है जहाँ जटिल पैटर्न उभर सकते हैं। जब परमाणुओं को इस किनारे पर ट्यून किया गया, तो सिस्टम ने अधिक स्थिर या अधिक अराजक अवस्था की तुलना में बहुत लंबे समय तक सूचना को याद रखा। शोधकर्ताओं ने सिस्टम को स्केल करने के दो तरीकों की भी तुलना की: अधिक भौतिक परमाणुओं को जोड़ना बनाम 'टाइम-मल्टीप्लेक्सिंग' नामक एक तकनीक का उपयोग करना, जो एक ही संख्या में परमाणुओं से अलग-अलग समय पर नमूना लेकर अधिक जानकारी निकालने का प्रयास करती है। उन्होंने पाया कि अधिक भौतिक परमाणु जोड़ना अधिक विश्वसनीय तरीका था, क्योंकि यह सूचना को संग्रहीत करने के नए, स्वतंत्र तरीके जोड़ता है, जबकि टाइम-मल्टीप्लेक्सिंग जल्दी ही उस सीमा तक पहुँच जाती है जहाँ अतिरिक्त नमूने इतने समान हो जाते हैं कि वे उपयोगी नहीं रह जाते।

सिस्टम का असली परीक्षण तब हुआ जब शोधकर्ताओं ने इसे जटिल, अराजक पैटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए कहा। उन्होंने दो प्रसिद्ध गणितीय मॉडल्स का उपयोग किया जो अप्रत्याशित लेकिन संरचित अनुक्रम उत्पन्न करते हैं, जिन्हें मैकी-गैलेस (Mackey-Glass) और सांता फे (Santa Fe) टाइम सीरीज़ के रूप में जाना जाता है। ये कठिन कार्य हैं क्योंकि भविष्य की अवस्था पिछले राज्यों के एक लंबे और जटिल इतिहास पर निर्भर करती है। सिमुलेशन ने दिखाया कि उनका क्वांटम रिज़र्वियर उल्लेखनीय सटीकता के साथ इन अनुक्रमों की भविष्यवाणी कर सकता है, भले ही इसमें बहुत कम परमाणुओं का उपयोग किया गया हो। एक परिदृश्य में, केवल पांच परमाणुओं का समूह भी उच्च सटीकता के साथ अराजक व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने के लिए पर्याप्त था। महत्वपूर्ण रूप से, शोधकर्ताओं ने अपने तरीके की तुलना पुराने दृष्टिकोण से की जो बाहरी शास्त्रीय मेमोरी पर निर्भर करता है। उन्होंने पाया कि उनका स्वायत्त क्वांटम सिस्टम, जो अपनी स्मृति स्वयं रखता है, शास्त्रीय-बफ़र्ड सिस्टम की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है। पुराने सिस्टम को समान परिणाम प्राप्त करने के लिए बाहर से डेटा की एक बड़ी विंडो को फीड करने की आवश्यकता थी, जबकि नए सिस्टम को बहुत छोटी विंडो के साथ यह करने में सक्षम था, जो प्रभावी रूप से सूचना को आंतरिक रूप से संसाधित करता है।

अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि क्वांटम रिज़र्वर कंप्यूटिंग को व्यावहारिक वास्तविकता बनने के लिए, हार्डवेयर को शुरुआत से ही इन विशिष्ट डिसिपेटिव गुणों को शामिल करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए। शोधकर्ता तर्क देते हैं कि पूर्ण, अलग-थलग क्वांटम सिस्टम बनाने का युग जो कभी ऊर्जा नहीं खोते, इस विशिष्ट प्रकार की कंप्यूटिंग के लिए सही रास्ता नहीं हो सकता है। इसके बजाय, भविष्य उन प्रणालियों को इंजीनियर करने में निहित है जो अपने वातावरण के लिए खुली हैं, जो आवश्यक फेडिंग मेमोरी बनाने के लिए नियंत्रित ऊर्जा हानि का उपयोग करती हैं। सिस्टम को अराजकता के किनारे (edge of chaos) पर ट्यून करके और सही प्रकार के ऊर्जा डिसिपेशन का उपयोग करके, एक ऐसा क्वांटम कंप्यूटर बनाना संभव है जो एक वास्तविक टेम्पोरल प्रोसेसर के रूप में कार्य करे। यह कार्य इस बात का स्पष्ट ब्लूप्रिंट प्रदान करता है कि इन मशीनों को कैसे डिज़ाइन किया जाए, जो यह सुझाव देता है कि अगली पीढ़ी के क्वांटम उपकरण जटिल, वास्तविक समय के डेटा स्ट्रीम को स्वाभाविक रूप से संभालने में सक्षम हो सकते हैं, बिना उस भारी बाहरी ढांचे (scaffolding) की आवश्यकता के जिसने अब तक उनके अनुप्रयोग को सीमित किया है।