Large-Scale Benchmarking of Quantum Neural Network Configurations for Financial Time Series Forecasting
यह अध्ययन GBP/USD वित्तीय समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए 1,368 क्वांटम न्यूरल नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन का एक बड़े पैमाने पर बेंचमार्किंग प्रस्तुत करता है, जिसमें यह पहचान की गई है कि उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए (शास्त्रीय BiLSTM से बेहतर प्रदर्शन करते हुए) विशिष्ट गेट चयन और सर्किट आर्किटेक्चर, पैरामीटर संख्या की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण हैं, साथ ही यह निकट-अवधि क्वांटम हार्डवेयर पर व्यावहारिक तैनाती के लिए गेट त्रुटियों और डिकोहेरेंस को प्रमुख बाधाओं के रूप में भी रेखांकित करता है।
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वित्त की दुनिया भविष्य की भविष्यवाणी करने पर बहुत अधिक निर्भर करती है, विशेष रूप से मुद्रा मूल्यों, स्टॉक की कीमतों और आर्थिक संकेतकों की गति पर। दशकों से, वैज्ञानिकों ने संख्याओं में पैटर्न खोजने के लिए क्लासिकल कंप्यूटरों का उपयोग किया है, इस तरह कि वे इसे एक जटिल पहेली की तरह देखते हैं जहाँ पिछला डेटा इस बात का संकेत देता है कि आगे क्या होगा। हालाँकि, जैसे-जैसे डेटा अधिक जटिल और संबंध अधिक उलझे हुए होते जा रहे हैं, पारंपरिक कंप्यूटर कभी-कभी पूरी तस्वीर देखने में संघर्ष करते हैं। इसने शोधकर्ताओं को एक अलग प्रकार की मशीन, क्वांटम कंप्यूटर की खोज करने के लिए प्रेरित किया है। साधारण कंप्यूटरों के विपरीत जो जानकारी को सरल ऑन-या-ऑफ स्विच के रूप में संसाधित करते हैं, क्वांटम मशीनें जानकारी को इस तरह से संभालने के लिए भौतिकी के अजीब नियमों का उपयोग करती हैं जिससे वे एक ही समय में कई अवस्थाओं में मौजूद रह सकें। जब इन मशीनों को डेटा से सीखने के लिए प्रोग्राम किया जाता है, तो वे क्वांटम न्यूरल नेटवर्क बन जाती हैं। ये पुराने मॉडलों के केवल तेज़ संस्करण नहीं हैं; ये उच्च-आयामी डेटा को संसाधित करने के लिए नए मार्ग प्रदान करने वाले मौलिक रूप से भिन्न उपकरण हैं। वैज्ञानिकों के सामने आज जो प्रश्न है वह केवल यह नहीं है कि क्या ये मशीनें काम कर सकती हैं, बल्कि यह है कि पैसे की कीमत की भविष्यवाणी करने जैसी वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए उन्हें सही ढंग से कैसे बनाया जाए।
किंग्स्टन यूनिवर्सिटी लंदन और ब्रूनल यूनिवर्सिटी लंदन के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए एक मिशन शुरू किया, जिसमें उन्होंने क्वांटम न्यूरल नेटवर्क के डिजाइन को एक विशाल निर्माण परियोजना की तरह माना। वे जानना चाहते थे कि ब्रिटिश पाउंड और अमेरिकी डॉलर के बीच विनिमय दर का पूर्वानुमान लगाने के प्रयास में मशीन के कौन से विशिष्ट भाग सबसे अच्छा काम करते हैं। ऐसा करने के लिए, उन्होंने केवल एक मॉडल नहीं बनाया; उन्होंने 1,368 अलग-अलग संस्करण बनाए और उनका परीक्षण किया। प्रत्येक संस्करण विभिन्न निर्माण खंडों (building blocks) का एक अनूठा संयोजन था, जैसे कि डेटा को मशीन में कैसे फीड किया जाता है, आंतरिक लॉजिक गेट्स की विशिष्ट व्यवस्था, उपयोग किए गए क्वांटम बिट्स की संख्या, और सफलता को आंकने के लिए उपयोग किए जाने वाले गणितीय नियम। इस ग्रिड सर्च को चलाकर, शोधकर्ता देख सके कि पहेली के एक छोटे से हिस्से को बदलने से अंतिम परिणाम कैसे प्रभावित होता है, जिससे उन्हें यह स्पष्ट पता चल सका कि क्या काम करता है और क्या नहीं।
यह अध्ययन दैनिक विनिमय दरों के एक विशिष्ट डेटासेट पर केंद्रित था जो लगभग बीस वर्षों (2005 से 2025 तक) के डेटा को कवर करता है। शोधकर्ताओं ने इस डेटा को तीन भागों में विभाजित किया: मॉडलों को सिखाने के लिए एक, उन्हें ट्यून करने के लिए एक, और उनके अंतिम प्रदर्शन का परीक्षण करने के लिए एक। उन्होंने अपने क्वांटम निर्माणों की तुलना एक मानक, अत्यधिक परिष्कृत क्लासिकल कंप्यूटर मॉडल से की जिसे BiLSTM कहा जाता है, जो वर्तमान में इस प्रकार के समय-आधारित पूर्वानुमान के लिए एक शीर्ष प्रदर्शन करने वाला मॉडल माना जाता है। लक्ष्य यह देखना था कि क्या क्वांटम मॉडल न केवल इस क्लासिकल बेंचमार्क की बराबरी कर सकते हैं, बल्कि उससे आगे भी निकल सकते हैं। परिणाम चौंकाने वाले थे। सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले एकल क्वांटम कॉन्फ़िगरेशन ने डेटा की भविष्यवाणी करने की अपनी क्षमता में 0.985 का स्कोर प्राप्त किया। हालांकि इसने एक सीमित क्लासिकल मॉडल के स्कोर को थोड़ा पीछे छोड़ दिया, लेकिन यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि अनकन्स्ट्रेंड (unconstrained) क्लासिकल बेसलाइन, जिसके पास काफी लंबा लुकबैक विंडो और पूरी तरह से ओवरलैपिंग डेटा था, ने 0.9805 का स्कोर प्राप्त किया। फिर भी, सर्वश्रेष्ठ क्वांटम कॉन्फ़िगरेशन ने समान डेटा बाधाओं के तहत काम करने वाले क्लासिकल मॉडलों की तुलना में प्रतिस्पर्धी और कुछ मामलों में बेहतर भविष्य बताने वाली सटीकता प्रदर्शित की, जो वित्तीय पूर्वानुमान में QNNs की क्षमता के उत्साहजनक प्रमाण प्रदान करती है।
हालाँकि, सफलता का मार्ग सीधा नहीं था, और शोधकर्ताओं ने पाया कि बड़ा होना हमेशा बेहतर नहीं होता है। इस क्षेत्र में एक सामान्य धारणा है कि अधिक क्वांटम बिट्स या अधिक परतों की जटिलता जोड़ने से स्वतः ही बेहतर परिणाम मिलेंगे। अध्ययन में इसके विपरीत पाया गया। सबसे सफल मॉडलों ने अपेक्षाकृत कम क्वांटम बिट्स और मध्यम संख्या में परतों का उपयोग किया। जब शोधकर्ताओं ने मॉडल का आकार बहुत अधिक बढ़ा दिया, तो प्रदर्शन अक्सर गिर गया। ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि बड़े मॉडल प्रशिक्षित करना कठिन हो गए और ऐसी स्थिति में फंसने के प्रति अधिक संवेदनशील हो गए जहाँ वे प्रभावी ढंग से सीख नहीं पाते हैं। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने पाया कि गेट्स का विशिष्ट चुनाव—जो मशीन द्वारा किए जाने वाले बुनियादी ऑपरेशन हैं—पैरामीटर्स की कुल संख्या या सर्किट के आकार की तुलना में कहीं अधिक महत्वपूर्ण था। यह सबसे शक्तिशाली इंजन होने के बारे में नहीं था, बल्कि काम के लिए सही इंजन होने के बारे में था।
एक अन्य महत्वपूर्ण खोज इसके हिस्सों के "एंटैंगलमेंट" (entanglement) को लेकर थी। क्वांटम भौतिकी में, एंटैंगलमेंट एक ऐसी घटना है जहाँ कण इस तरह से जुड़े होते हैं कि एक की स्थिति दूसरे को तुरंत प्रभावित करती है, चाहे दूरी कितनी भी हो। टीम ने पाया कि यह जुड़ाव केवल मशीन के मुख्य प्रसंस्करण भाग में ही नहीं होना चाहिए। इसके बजाय, यह पूरे सिस्टम का एक गुण है। यदि डेटा को मशीन में फीड करने का तरीका पर्याप्त एंटैंगलमेंट पैदा करता है, तो मुख्य प्रसंस्करण इकाई सरल हो सकती है और फिर भी अच्छा प्रदर्शन कर सकती है। इसके विपरीत, यदि डेटा फीड करने का तरीका यह लिंक पैदा नहीं करता है, तो एक जटिल प्रसंस्करण इकाई इसकी भरपाई नहीं कर सकती है। इसका अर्थ यह है कि मॉडल की सफलता पूरे सिस्टम के सामंजization (harmony) पर निर्भर करती है, न कि केवल उसके केंद्रीय घटक की जटिलता पर।
शोधकर्ताओं ने यह भी परीक्षण किया कि ये मॉडल वास्तविक, भौतिक क्वांटम हार्डवेयर पर कैसे व्यवहार करेंगे, न कि केवल एक कंप्यूटर सिमुलेशन पर। उन्होंने अपने सर्वश्रेष्ठ डिजाइनों के एक चयन को IQM Emerald नामक एक वास्तविक क्वांटम डिवाइस पर चलाया। यहाँ के परिणाम निराशाजनक थे। जबकि मॉडल सिमुलेशन में पूरी तरह से काम कर रहे थे, वास्तविक डिवाइस ने मशीन की भौतिक प्रकृति के कारण होने वाली त्रुटियों, जैसे कि शोर (noise) और समय के साथ क्वांटम अवस्थाओं के नुकसान के कारण त्रुटियाँ पेश कीं। इन त्रुटियों के कारण भविष्यवाणी की सटीकता काफी गिर गई। अध्ययन ने दिखाया कि सर्किट की गहराई, या मशीन को कितने कदम उठाने पड़ते हैं, इस बात का प्रमुख कारक था कि शोर ने प्रदर्शन को कितना नुकसान पहुँचाया। गहरे सर्किट अधिक प्रभावित हुए। दिलचस्प बात यह है कि सबसे महत्वपूर्ण त्रुटि अंतिम परिणाम को पढ़ने की नहीं थी, बल्कि गणना चरणों के दौरान होने वाली त्रुटियाँ थीं। यह सुझाव देता है कि वर्तमान में वास्तविक दुनिया में क्वांटм कंप्यूटरों के उपयोगी होने के लिए, डिजाइनों को शोर वाले वातावरण में जीवित रहने के लिए उथला (shallow) और सरल रखा जाना चाहिए।
चुनौतियों के बावजूद, यह अध्ययन भविष्य के लिए एक स्पष्ट ब्लूप्रिंट प्रदान करता है। शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि यह संभव है कि एक ऐसा क्वांटम न्यूरल नेटवर्क बनाया जाए जो वित्तीय टाइम सीरीज़ के लिए क्लासिकल मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सके, और विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन में उनसे बेहतर भी हो सके, बशर्ते आर्किटेक्चर को सावधानी से चुना गया हो। सर्वश्रेष्ठ डिजाइनों ने घटकों की संख्या, कनेक्शन के प्रकार और डेटा प्रविष्टि के तरीके के बीच संतुलन बनाया ताकि एक ऐसी मशीन बनाई जा सके जो शक्तिशाली और लचीली दोनों हो। निष्कर्ष बताते हैं कि हालांकि यह तकनीक अभी अपने शुरुआती चरणों में है और हार्डवेयर शोर से संबंधित महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना कर रही है, फिर भी इसकी क्षमता वास्तविक है। यह कार्य एक आधार स्थापित करता है कि इन मशीनों को कैसे बनाया जाना चाहिए, जो उन इंजीनियरों को व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करता है जो क्वांटम सिद्धांत को पैसे के भविष्य की भविष्यवाणी करने वाले उपकरण में बदलने का प्रयास कर रहे हैं। जैसे-जैसे क्वांटम हार्डवेयर में सुधार होता रहेगा और प्रदर्शन को सीमित करने वाले शोर में कमी आएगी, इस अध्ययन में पहचाने गए कॉन्फ़िगरेशन अगली पीढ़ी के वित्तीय पूर्वानुमान उपकरणों की नींव के रूप में कार्य कर सकते हैं।
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