Hardware-Efficient Ground-State Preparation using Variational Imaginary-Time Majorana Evolution
यह शोध पत्र वेरिएशनल इमेजिनरी-टाइम मेजरना इवोल्यूशन (VIME) को प्रस्तुत करता है, जो एक संकुचित c-tUPS एंसेटल (ansatz) के साथ युग्मित एक क्लासिकल प्री-ट्रेनिंग एल्गोरिदम है, जो मौजूदा विधियों जैसे ADAPT-VMPE की तुलना में काफी कम क्वांटम सर्किट डेप्थ और गेट काउंट के साथ आणविक ग्राउंड-स्टेट तैयारी में रासायनिक सटीकता प्राप्त करता है।
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यह समझना कि अणु कैसे एक साथ जुड़े रहते हैं और प्रतिक्रिया करते हैं, विज्ञान की सबसे मौलिक चुनौतियों में से एक है, फिर भी यह अक्सर तब एक दीवार से टकरा जाता है जब अणु के भीतर इलेक्ट्रॉन बेहद अप्रत्याशित तरीके से व्यवहार करने लगते हैं। कई सामग्रियों में, औद्योगिक रसायन विज्ञान को चलाने वाले उत्प्रेरकों से लेकर नई ऊर्जा भंडारण में उपयोग किए जाने वाले जटिल यौगिकों तक, इलेक्ट्रॉन सरल, स्वतंत्र पथों में नहीं चलते हैं। इसके बजाय, वे गहराई से उलझ (entangled) जाते हैं, जहाँ एक का व्यवहार दूसरे को तुरंत प्रभावित करता है, जिससे संभावनाओं का एक विशाल, उलझा हुआ जाल बन जाता है। क्लासिकल कंप्यूटर, जो स्मार्टफोन से लेकर सुपरकंप्यूटर तक सब कुछ संचालित करते हैं, इस जाल को सुलझाने में संघर्ष करते हैं क्योंकि संभावनाओं की संख्या इतनी तेजी से बढ़ती है कि वह जल्द ही किसी भी मशीन की क्षमता से बाहर हो जाती है। क्वांटम कंप्यूटर, जो सूचना को संसाधित करने के लिए क्वांटम यांत्रिकी के विचित्र नियमों का उपयोग करते हैं, इस कार्य के लिए इन उलझे हुए इलेक्ट्रॉनों की नकल करके इसे हल करने का वादा करते हैं। हालांकि, इस कार्य के लिए क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करने के लिए, वैज्ञानिकों को पहले एक विशिष्ट प्रारंभिक अवस्था तैयार करने की आवश्यकता होती है जो अणु की निम्नतम ऊर्जा विन्यास, जिसे 'ग्राउंड स्टेट' कहा जाता है, के करीब हो। यदि यह शुरुआती बिंदु बहुत दूर है, तो क्वांटमान कंप्यूटर उत्तर नहीं खोज पाएगा, और वहां तक पहुँचने के लिए आवश्यक जटिल सर्किट अक्सर वर्तमान हार्डवेयर के लिए बहुत लंबे और त्रुटिपूर्ण होते हैं।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस कठिन तैयारी चरण में नेविगेट करने के लिए एक नई विधि विकसित की है, जो एक शॉर्टकट बनाती है जिससे वे पहले की तुलना में बहुत कम संसाधनों के साथ इन महत्वपूर्ण प्रारंभिक अवस्थाओं को खोजने में सक्षम होते हैं। उन्होंने 'वेरिएशनल इमेजरी-टाइम मेजरोना इवोल्यूशन' (Variational Imaginary-time Majorana Evolution) नामक एक तकनीक पेश की है, जो एक परिष्कृत प्रशिक्षण मैदान के रूप में कार्य करती है जो किसी भी क्वांटम हार्डवेयर को छूने से पहले पूरी तरह से एक क्लासिकल कंप्यूटर पर चलती है। ऊर्जा को सीधे कम करने के बजाय, जो डेड एंड या त्रुटियों की ओर ले जा सकता है, यह विधि एक ऐसी प्रक्रिया का अनुकरण करती है जहाँ सिस्टम स्वाभाविक रूप से अपनी निम्नतम ऊर्जा अवस्था में स्थिर हो जाता है, ठीक वैसे ही जैसे एक गेंद एक पहाड़ी से नीचे लुढ़कते हुए सबसे गहरी घाटी तक पहुँच जाती है। शोधकर्ताओं ने इस सिमुलेशन को एक नए, सुव्यवस्थित क्वांटम सर्किट डिजाइन के साथ जोड़ा है, जिसे वे 'कंप्रेस्ड टाइल्ड यूनिटरी प्रोडक्ट स्टेट' (compressed tiled Unitary Product State) कहते हैं। यह डिजाइन एक अत्यधिक कुशल ब्लूप्रिंट की तरह है जो उसी जटिल आकार को बनाने के लिए कम बिल्डिंग ब्लॉक्स का उपयोग करता है, जिससे वास्तविक क्वांटम मशीन पर सिमुलेशन चलाने के लिए आवश्यक चरणों और कनेक्शनों की संख्या काफी कम हो जाती है।
जब टीम ने सबसे कठिन आणविक प्रणालियों में से कुछ पर इस दृष्टिकोण का परीक्षण किया, जिसमें चिकित्सा अनुसंधान में उपयोग किया जाने वाला एक जटिल रुथेनियम (ruthenium) यौगिक और एसीन (acenes) नामक बड़े कार्बन-आधारित अणुओं की एक श्रृंखला शामिल थी, तो परिणाम चौंकाने वाले थे। 52 क्वांटम बिट्स वाले रुथेनियम कॉम्प्लेक्स के लिए, उनकी विधि ने ऊर्जा अनुमान प्रदान किए जो रासायनिक रूप से सटीक थे, जिसका अर्थ है कि वे वास्तविक दुनिया के रासायनिक व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त सटीक थे। इसके विपरीत, समान क्वांटम सर्किटों का उपयोग करने वाली पिछली विधियों ने अक्सर ऐसे परिणाम दिए जो वास्तविक मूल्यों से बहुत दूर भटक गए या जिन्हें चलाने के लिए इतने लंबे सर्किट की आवश्यकता थी जो निकट भविष्य के हार्डवेयर पर असंभव होंगे। नए दृष्टिकोण ने इस उच्च स्तर की सटीकता को प्राप्त किया जबकि इसने पिछले अग्रणी वैकल्पिक तरीकों की तुलना में 400 गुना तक कम जटिल लॉजिक गेट्स (जिन्हें CNOT कहा जाता है) का उपयोग किया, और सर्किट की गहराई को 160 गुना से अधिक कम कर दिया। जटिलता में यह भारी कमी का अर्थ है कि ये गणनाएं उन क्वांटम कंप्यूटरों पर की जा सकती हैं जो पुराने, अधिक बोझिल दृष्टिकोणों की तुलना में वास्तविकता के बहुत करीब हैं।
इस कार्य की सफलता इस बात में निहित है कि यह इलेक्ट्रॉन अंतःक्रियाओं की गणितीय जटिलता को कैसे संभालता है। शोधकर्ताओं ने एक क्लासिक कंप्यूटर का उपयोग करके क्वांटम सर्किट के व्यवहार का अनुकरण किया, जो चरणों की एक श्रृंखला के माध्यम से सिस्टम के गुणों के विकास को ट्रैक करता है, जिससे प्रभावी रूप से वास्तविक क्वांटम प्रयोग चलाए बिना ऊर्जा परिदृश्य का मानचित्र तैयार होता है। अपने सर्किट डिजाइन को संकुचित करके और अनुकूलन (optimization) के मार्गदर्शन के लिए एक एकल, पुन: प्रयोज्य मानचित्र का उपयोग करके, उन्होंने उन कम्प्यूटेशनल बाधाओं से परहेज किया जो आमतौर पर इन सिमुलेशन को धीमा कर देती हैं। यह विधि मजबूत इलेक्ट्रॉन सहसंबंधों (strong electron correlations) वाले अणुओं के लिए भी प्रभावी साबित हुई, जहाँ इलेक्ट्रॉन एक-दूसरे पर अत्यधिक निर्भर होते हैं, एक ऐसी स्थिति जहाँ कई अन्य तकनीकें विफल हो जाती हैं। टीम ने पाया कि उनका दृष्टिकोण न केवल मौजूदा सर्वोत्तम विधियों की सटीकता से मेल खाता है, बल्कि यह बहुत कम कम्प्यूटेशनल लागत और सर्किट संसाधनों के साथ किया गया।
यह विकास रसायन विज्ञान और सामग्री विज्ञान के लिए वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए क्वांटम कंप्यूटरों का उपयोग करने के लिए एक आशाजनक मार्ग का सुझाव देता है। यह प्रदर्शित करके कि उच्च-परिशुद्धता ग्राउंड-स्टेट तैयारी कॉम्पैक्ट, कुशल सर्किटों के साथ संभव है, शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि इन शक्तिशाली सिमुलेशन के लिए प्रवेश की बाधा पहले की तुलना में बहुत कम है। इन अवस्थाओं को कुशलतापूर्वक तैयार करने की क्षमता नई दवाओं को डिजाइन करने, बेहतर बैटरी बनाने और पदार्थ के मूलभूत गुणों को समझने के लिए क्वांटम कंप्यूटरों की पूर्ण क्षमता को अनलॉक करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। हालांकि यह कार्य सिमुलेशन और क्लासिकल प्री-ट्रेनिंग के माध्यम से किया गया था, परिणाम संकेत देते हैं कि उत्पन्न किए गए क्वांटम सर्किट इतने छोटे और सरल हैं कि वे अगली पीढ़ी के क्वांटम हार्डवेयर पर निष्पादन के लिए व्यवहार्य उम्मीदवार हैं, जो जटिल अणुओं के सिमुलेशन के सपने को वास्तविकता के एक कदम और करीब ले आते हैं।
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