Agent-assisted experimental strategy transfer across quantum processors
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक एजेंट-सहायता प्राप्त प्रयोगात्मक रणनीति, जो स्वचालित निर्णय लेने के साथ मानवीय भौतिक हस्तक्षेप को जोड़ती है, उच्च-सटीकता वाले ग्रोवर अवस्था (Grover state) की तैयारी प्राप्त करने के लिए कई अलग-अलग तीन-क्विबिट परमाणु चुंबकीय अनुनाद (NMR) प्रोसेसरों में सफलतापूर्वक स्थानांतरित और परिष्कृत की जा सकती है, जिससे विविध हार्डवेयर में क्वांटम प्रयोगों को स्वचालित करने के लिए एक स्केलेबल समाधान मिलता है।
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क्वांटम कंप्यूटिंग की दुनिया एकल, अलग-थलग प्रयोगों के क्षेत्र से निकलकर एक ऐसे भविष्य की ओर बढ़ रही है जहाँ कई अलग-अलग मशीनों को मिलकर काम करना होगा। कल्पना कीजिए कि एक ऐसी प्रयोगशाला की जहाँ वैज्ञानिक अब केवल एक अद्वितीय उपकरण का परीक्षण नहीं कर रहे हैं, बल्कि वे विभिन्न प्रोसेसरों के एक पूरे परिवार में एक ही जटिल कार्य को चलाने का प्रयास कर रहे हैं। यह वितरित क्वांटम कंप्यूटिंग (डिस्ट्रीब्यूटेड क्वांटम कंप्यूटिंग) और उन नेटवर्कों की वास्तविकता है जो अंततः क्वांटम मशीनों को एक साथ जोड़ेंगे। हालाँकि, एक बड़ी बाधा रास्ते में खड़ी है: प्रत्येक क्वांटम उपकरण थोड़ा अलग होता है, और यहाँ तक कि एक ही मशीन भी समय के साथ अपना व्यवहार बदल सकती है। एक प्रक्रिया जो एक प्रोसेसर पर पूरी तरह से काम करती है, वह दूसरे पर अक्सर विफल हो जाती है, या उसी मशीन पर एक दिन बाद भी विफल हो सकती है, क्योंकि भौतिक स्थितियाँ बदल गई होती हैं। प्रगति करने के लिए, शोधकर्ताओं को इन बदलती स्थितियों के अनुकूल प्रयोगों को स्वचालित करने की प्रक्रिया खोजने की आवश्यकता है, जिससे कठोर, पूर्व-निर्धारित निर्देशों से आगे बढ़ा जा सके जो हार्डवेयर बदलने पर टूट जाते हैं।
हाल ही में एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं की एक टीम ने पाँच अलग-अलग क्वांटम प्रोसेसरों में प्रयोगों को निर्देशित करने के लिए एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट का उपयोग करके इस चुनौती से निपटने का एक नया तरीका प्रदर्शित किया। शोधकर्ताओं ने 'ग्रोवर स्टेट प्रिपरेशन' (Grover state preparation) नामक एक विशिष्ट कार्य पर ध्यान केंद्रित किया, जो संभावनाओं की एक सूची में एक विशिष्ट वस्तु को खोजने की एक विधि है। उन्होंने एक तीन-क्यूबिट परमाणु चुंबकीय अनुनाद (न्यूक्लियर मैग्नेटिक रेजोनेंस) प्रोसेसर पर एक रणनीति विकसित करके शुरुआत की, जो एक प्रकार का क्वांटम कंप्यूटर है जो तरल समाधान में परमाणुओं के चुंबकीय गुणों का उपयोग करता है। यह प्रारंभिक रणनीति कमांडों का एक निश्चित सेट नहीं थी, बल्कि एक लचीली योजना थी जहाँ एक एआई (AI) एजेंट एक पर्यवेक्षक के रूप में कार्य करता था। एजेंट का काम मशीन से आने वाले डेटा का निरीक्षण करना, यह तय करना कि परिणाम विश्वसनीय हैं या नहीं, और फिर अगला कदम चुनना था। यदि डेटा संदिग्ध दिखता, तो एजेंट अधिक माप (मेजरमेंट्स) के लिए कहता या प्रक्रिया को समायोजित करता। यदि डेटा अच्छा दिखता, तो वह आगे बढ़ता। भौतिक सेटअप और सुरक्षा को संभालने के लिए मानव ऑपरेटर प्रक्रिया में शामिल रहे, लेकिन प्रयोग को कैसे चलाना है, इसके निर्णय एआई ने लिए।
एक बार जब पहले मशीन पर रणनीति को परिष्कृत कर लिया गया, तो शोधकर्ताओं ने परीक्षण किया कि क्या इसे चार अन्य प्रोसेसरों पर स्थानांतरित किया जा सकता है जो समान थे लेकिन बिल्कुल एक जैसे नहीं थे। इन मशीनों की आंतरिक सेटिंग्स अलग थीं और वे संकेतों पर थोड़ा अलग तरह से प्रतिक्रिया करते थे। जैसे-जैसे टीम एक प्रोसेसर से दूसरे प्रोसेसर की ओर बढ़ी, एआई एजेंट ने केवल वही कदम दोहराए नहीं। इसके बजाय, इसने प्रत्येक नए मशीन की स्थानीय स्थितियों का आकलन किया। एक प्रोसेसर पर, एजेंट ने देखा कि प्रारंभिक माप अविश्वसनीय थे और उसने ताज़ा डेटा की मांग की। दूसरे पर, उसने देखा कि संकेत भ्रमित करने वाले तरीके से एक-दूसरे के ऊपर आ रहे थे और उसने उनके विश्लेषण के लिए अपने तरीके को बदल दिया। प्रत्येक मामले में, एजेंट ने उस मशीन की विशिष्ट वास्तविकता के अनुकूल प्रयोग की प्रक्रिया को ढालने के लिए एकत्र किए गए साक्ष्यों का उपयोग किया। इस प्रक्रिया ने टीम को प्रत्येक बार शून्य से शुरुआत किए बिना सभी चार नए प्रोसेसरों पर उसी क्वांटम कार्य को सफलतापूर्वक चलाने की अनुमति दी।
परिणामों ने दिखाया कि यह दृष्टिकोण उल्लेखनीय रूप से प्रभावी रहा। प्रत्येक प्रोसेसर पर, प्रयोग ने एक ऐसा परिणाम दिया जहाँ वांछित अवस्था सबसे प्रमुख परिणाम थी, जैसा कि सिद्धांत ने भविष्यवाणी की थी। शोधकर्ताओं ने यह मापा कि मशीन कितनी बार सही उत्तर देती है, जिसमें पाया गया कि सफलता दर विभिन्न उपकरणों में लगभग 91 प्रतिशत से 96 प्रतिशत के बीच थी। यह आदर्श सैद्धांतिक मान (लगभग 94.5 प्रतिशत) के बहुत करीब है। मशीनों के बीच अंतर बहुत कम था, और परिणाम आदर्श लक्ष्य से चार प्रतिशत से भी कम भिन्न थे। यह सुनिश्चित करने के लिए कि ये परिणाम केवल एक बार की किस्मत नहीं थे, टीम ने कई दिनों तक कई बार प्रयोग दोहराए। उन्होंने पाया कि सिस्टम स्थिर रहा, और एआई ने बार-बार होने वाले दौरों के माध्यम से मशीनों का सफलतापूर्वक मार्गदर्शन किया और तकनीकी व्यवधानों से भी उबरने में सक्षम रहा।
यह कार्य प्रदर्शित करता है कि एक बुद्धिमान एजेंट द्वारा निर्देशित प्रायोगिक रणनीति को क्वांटम प्रोसेसरों के एक परिवार में पुन: उपयोग और परिष्कृत किया जा सकता है। यह सिद्ध करता है कि एक मशीन पर विकसित की गई योजना को दूसरों के अनुकूल बनाना संभव है, भले ही उन मशीनों की भौतिक विशेषताएं अलग हों। एक एजेंट को साक्ष्यों का आकलन करने और वास्तविक समय में प्रक्रिया को समायोजित करने देने से, शोधकर्ता उपकरणों के बीच प्राकृतिक विविधताओं को दूर करने में सक्षम हुए। यह क्वांटम प्रयोगों को बढ़ाने के मार्ग का सुझाव देता है, जहाँ मानव विशेषज्ञ प्रत्येक मशीन को व्यक्तिगत रूप से ट्यून करने के बजाय, कई मशीनों पर कार्यों को चलाने की जटिलता को प्रबंधित करने के लिए अनुकूलन योग्य प्रणालियों पर भरोसा कर सकते हैं। यह अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि इसने क्वांटम कंप्यूटिंग की हर समस्या को हल कर दिया है, लेकिन यह एक ठोस आधार प्रदान करता है कि कैसे प्रायोगिक अभ्यास व्यक्तिगत उपकरणों की सीमाओं से आगे विकसित हो सकता है।
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