Leveraging verifiable structure in quantum circuits to find more efficient compilations with agentic AI
यह शोध पत्र क्वांटम सर्किट संकलन को अनुकूलित करने के लिए एक एआई-संचालित प्रतिमान प्रस्तावित करता है जो बाधा उत्पन्न करने वाले उप-प्रक्रियाओं (सबरूटीन) को क्लासिकली सत्यापन योग्य संरचनाओं तक सीमित करता है, जिससे कुशल फज़-टेस्टिंग प्रमाणन सक्षम होता है और जड़त्वीय परिरोध संलयन (इन्र्शियल कन्फाइनमेंट फ्यूजन), क्वांटम इंटरफेरोमेट्री और रासायनिक सिमुलेशन के अनुप्रयोगों में इसकी उपयोगिता प्रदर्शित होती 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
क्वांटम कंप्यूटर उन समस्याओं को हल करने का वादा करते हैं जो आज की मशीनों के लिए असंभव हैं, जैसे कि नए पदार्थों का डिजाइन तैयार करना या जटिल रासायनिक प्रतिक्रियाओं का मॉडल बनाना। ऐसा करने के लिए, उन्हें ऐसे एल्गोरिदम चलाने होंगे जो सूचनाओं को उन तरीकों से संचालित करते हैं जो रोजमर्रा की सहज बुद्धि को चुनौती देते हैं। हालाँकि, एक सैद्धांतिक एल्गोरिदम को क्वांटम मशीन के लिए एक कार्यशील प्रोग्राम में बदलना एक अविश्वसनीय रूप से कठिन इंजीनियरिंग कार्य है। इसके लिए एक जटिल गणना को सरल निर्देशों के एक लंबे अनुक्रम में तोड़ना आवश्यक है, ठीक वैसे ही जैसे एक उपन्यास को छोटे, सटीक चरणों की एक श्रृंखला में अनुवादित करना। चुनौती यह है कि इन चरणों को व्यवस्थित करने के कितने भी तरीके हो सकते हैं, जिनकी संख्या इतनी विशाल है कि उन सभी की हाथ से जाँच करना असंभव है, और एक कंप्यूटर के साथ उनकी जाँच करना अक्सर बहुत धीमा होता है क्योंकि गणनाएँ घातांकीय रूप से जटिल होती जाती हैं। लंबे समय से, शोधकर्ताओं को इन निर्देशों को मैन्युअल रूप से अनुकूलित करना पड़ता रहा है, जो एक धीमी प्रक्रिया है और इसमें बेहतर समाधानों को चूक जाने की संभावना रहती है।
गूगल क्वांटम एआई के शोधकर्ताओं की एक टीम ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को सत्यापन की एक चतुर तकनीक के साथ जोड़कर इस प्रक्रिया को तेज करने का एक नया तरीका पेश किया है। उन्होंने एक ऐसा सिस्टम विकसित किया है जहाँ एआई एजेंट तेजी से क्वांटम सर्किट बनाने के नए तरीके प्रस्तावित कर सकते हैं, लेकिन केवल एक विशिष्ट प्रकार की गणना के लिए जिसका एक पूर्वानुमानित ढांचा होता है। क्योंकि ये विशिष्ट गणनाएं इस तरह व्यवहार करती हैं जिन्हें एक मानक कंप्यूटर आसानी से ट्रैक कर सकता है, टीम ने एक तेज़ परीक्षण पद्धति बनाई है जो यह जाँचती है कि क्या ए-आई द्वारा प्रस्तावित सर्किट सही ढंग से काम करता है, बिना एक पूर्ण, असंभव जटिल क्वांटम मशीन का अनुकरण किए। यह दृष्टिकोण उन्हें एक सार्वजनिक प्रतियोगिता आयोजित करने की अनुमति देता है जहाँ कोई भी एआई का उपयोग करके तीन महत्वपूर्ण क्वांटम एल्गोरिदम को चलाने के अधिक कुशल तरीके खोज सकता है: एक फ्यूजन ऊर्जा का अनुकरण करने के लिए, एक विशिष्ट प्रकार के गणितीय अनुकूलन के लिए, और एक रासायनिक प्रतिक्रियाओं के मॉडल बनाने के लिए।
इस कार्य का मूल भाग क्वांटम निर्देशों का एक विशिष्ट वर्ग है जिसे शोधकर्ता "किकमिक्स" (kickmix) सर्किट कहते हैं। एक सामान्य क्वांटम कंप्यूटर में, कण एक साथ कई अवस्थाओं में मौजूद हो सकते हैं, जिससे एक सुपरपोजिशन बनता है जो सिस्टम को अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली बनाता है लेकिन साथ ही इसे एक नियमित कंप्यूटर पर सिम्युलेट करना भी बेहद कठिन बना देता है। हालाँकि, कई सबसे महंगे क्वांटम एल्गोरिदम वास्तव में सुपरपोजिशन की इस पूर्ण शक्ति का उपयोग नहीं करते हैं। इसके बजाय, वे रिवर्सिबल लॉजिक, सरल फेज शिफ्ट और मापन पर निर्भर करते हैं जिन्हें यदि इनपुट ज्ञात हों, तो एक क्लासिकल कंप्यूटर द्वारा ट्रैक किया जा सकता है। शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि यदि वे अपनी खोज को इन विशिष्ट, सत्यापन योग्य सर्किट्स तक सीमित कर सकें, तो वे यह जाँचने के लिए कि क्या ए-आई का समाधान सही है, एक सेकंड के एक अंश में एक मानक कंप्यूटर का उपयोग कर सकते हैं। यह सामान्य पद्धति की तुलना में एक बहुत बड़ा सुधार है, जिसमें एक एकल कैंडिडेट सर्किट को सत्यापित करने में वर्षों लग जाते हैं।
इस सत्यापन को मजबूत और सुरक्षित बनाने के लिए, टीम ने फिएट-शमीर ह्यूरिस्टिक (Fiat-Shamir heuristic) नामक तकनीक का उपयोग किया। एक विशिष्ट प्रतियोगिता में, एक जज के पास उत्तरों की एक गुप्त सूची हो सकती है जिसे प्रतियोगी के काम की जाँच करने के लिए उपयोग किया जाता है। यदि प्रतियोगी को उत्तर पता हो, तो वे समस्या को हल करने के बजाय सीधे उत्तरों को याद कर सकते हैं। शोधकर्ताओं ने टेस्ट इनपुट्स को इस तरह से उत्पन्न करके इससे बचने के लिए कि वे स्वयं सर्किट पर निर्भर करते हैं। वे सर्किट की डिजिटल फ़ाइल लेते हैं, उसे एक अद्वितीय कोड में हैश करते हैं, और उस कोड का उपयोग करके परीक्षण मामलों का एक रैंडम सेट बनाते हैं। इसका मतलब है कि हर बार जब कोई प्रतिभागी अपने सर्किट में थोड़ा सा भी बदलाव करता है, तो टेस्ट केस पूरी तरह से बदल जाते हैं। ए-आई उत्तरों को याद करके तर्क को बायपास नहीं कर सकती; उसे परीक्षण पास करने के लिए समस्या के तर्क को वास्तव में समझना होगा। यह शोधकर्ताओं को अरबों निर्देशों वाले सर्किट्स को केवल एक सिंगल कंप्यूटर प्रोसेसर का उपयोग करके सत्यापित करने की अनुमति देता है।
टीम ने इस पद्धति को तीन अलग-अलग चुनौतियों पर लागू किया, जिनमें से प्रत्येक वर्तमान क्वांटम कंप्यूटिंग अनुसंधान में एक प्रमुख बाधा का प्रतिनिधित्व करती है। पहला चैलेंज फ्यूजन रिएक्टर में इलेक्ट्रॉनों के व्यवहार को सिम्युलेट करने से संबंधित है। इन कणों की ऊर्जा को मॉडल करने के लिए, कंप्यूटर को एक संख्या के व्युत्क्रम वर्गमूल (inverse square root) की गणना करनी पड़ती है, जो कि एक गणितीय ऑपरेशन है जो क्वांटम सर्किट्स में आश्चर्यजनक रूप से महंगा है। शोधकर्ताओं ने इस गणना के लिए एक संदर्भ कार्यान्वयन प्रदान किया और प्रतिभागियों को ए-आई का उपयोग करके आवश्यक निर्देशों की संख्या को कम करने की चुनौती दी, जबकि उच्च सटीकता बनाए रखी जाए। दूसरा चैलेंज ऑप्टिमल पॉलिनोमियल इंटरसेक्शन से संबंधित एक डिकोडिंग समस्या पर केंद्रित है, जिसका उपयोग डिकोडेड क्वांटम इंटरफेरोमेट्री नामक तकनीक में किया जाता है। इसमें त्रुटियों को ठीक करना शामिल है जो एक दूषित संदेश को ठीक करने के समान है, लेकिन क्वांटम संस्करण के लिए एक विशिष्ट प्रकार के लॉजिक गेट व्यवस्था की आवश्यकता होती है जो वर्तमान में बहुत अक्षम है। तीसरा चैलेंज केमिस्ट्री के सिमुलेशन से संबंधित है, विशेष रूप से अणुओं में इलेक्ट्रॉनों की अंतःक्रियाओं से। इसके लिए एक बड़े टेबल से डेटा देखना और क्वांटम स्टेट पर विशिष्ट रोटेशन लागू करना आवश्यक है, एक ऐसी प्रक्रिया जो कई केमिस्ट्री एल्गोरिदम की लागत पर हावी रहती है।
प्रत्येक चुनौती के लिए, शोधकर्ताओं ने एक संदर्भ कार्यान्वयन और सफलता को मापने के लिए विस्तृत नियमों का एक सेट जारी किया। उन्होंने एक स्कोर परिभाषित किया जो आवश्यक क्वांटम बिट्स (क्यूबिट्स) की संख्या और आवश्यक लॉजिकल ऑपरेशंस (टोफौली गेट्स) के बीच संतुलन बनाता है। लक्ष्य एक ऐसा सर्किट खोजना है जो कम संसाधनों का उपयोग करता है, जो सीधे तौर पर एक ऐसी मशीन में परिवर्तित होता है जो तेज़ चल सकती है और जिसमें कम त्रुटियां होती हैं। शोधकर्ताओं ने पहले से ही अपने स्वयं के ए-आई एजेंटों का उपयोग करके मौजूदा बेसलाइन में सुधार किया है, जिससे आवश्यक निर्देशों की संख्या में महत्वपूर्ण कमी आई है। उनका मानना है कि इसे व्यापक समुदाय के लिए खोलकर, वे यहाँ तक कि बेहतर समाधान भी खोज लेंगे जिन्हें उनके अपने एजेंटों ने छोड़ दिया था।
यह पेपर एक भविष्य की रूपरेखा भी प्रस्तुत करता है जहाँ यह पद्धति विकसित हो सकती है। वर्तमान में, सत्यापन केवल विशिष्ट "किकमिक्स" सर्किट्स के लिए ही काम करता है जिन्हें क्लासिकली ट्रैक किया जा सकता है। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि जैसे-जैसे ए-आई और गणितीय प्रमाण उपकरण परिपक्व होंगे, अधिक सामान्य क्वांटम सर्किट्स को सत्यापित करना संभव हो सकता है जिनमें यह सरल संरचना नहीं है। यह ए-आई एजेंटों को पूरे क्वांटम एल्गोरिदम को अनुकूलित करने की अनुमति देगा, न कि केवल उन हिस्सों को जिन्हें चेक करना आसान है। फिलहाल, हालांकि, ध्यान इन तीन बेंचमार्क पर है, जो वर्तमान क्वांटम कंप्यूटिंग अनुसंधान में एक नए युग के परीक्षण स्थल के रूप में कार्य करते हैं। सत्यापन प्रक्रिया को तेज़ और विश्वसनीय बनाकर, टीम का लक्ष्य क्वांटम एल्गोरिदम के डिजाइन को लोकतांत्रिक बनाना है, जिससे विभिन्न क्षेत्रों के शोधकर्ताओं को इन शक्तिशाली मशीनों के अनुकूलन में योगदान देने की अनुमति मिल सके। यह प्रतियोगिता ए-आई में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए सुलभ बनाने के लिए डिज़ाइन की गई है, चाहे उनकी पृष्ठभूमि क्वांटम भौतिकी में हो या न हो, इस अपेक्षा के साथ कि नए दृष्टिकोण दक्षता में ऐसे ब्रेकथ्रू लाएंगे जिन्हें विशेषज्ञ भी अनदेखा कर सकते हैं।
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