Trajectree - A quantum trajectory-based quantum circuit simulator
यह शोध पत्र Trajectree को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन क्वांटम ट्रजेक्टरी-आधारित सिम्युलेटर है जो व्यापक और गहरे शोर वाले क्वांटम सर्किट और ऑप्टिकल सिस्टम को कुशलतापूर्वक सिम्युलेट करने के लिए एक स्टेट-सेविंग पार्शियल एक्ज़ीक्यूशन स्कीम का उपयोग करता है, जो गूगल के QSim की तुलना में पांच गुना अधिक तेज़ प्रदर्शन प्रदर्शित करते हुए बेल टेस्ट और एंटैंगलमेंट स्वैपिंग जैसे जटिल ऑप्टिकल प्रयोगों को सफलतापूर्वक मॉडल करता 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
एक कार्यशील क्वांटम कंप्यूटर बनाने की खोज में, वैज्ञानिक एक विरोधाभास का सामना करते हैं: एक ऐसी मशीन डिजाइन करने के लिए जो साधारण कंप्यूटर द्वारा हल न की जा सकने वाली समस्याओं को हल कर सके, उन्हें पहले एक ऐसा सिम्युलेटर बनाना होगा जो यह अनुमान लगा सके कि वह मशीन कैसे व्यवहार करेगी। लेकिन वही चीज़ जो क्वांटम कंप्यूटरों को इतना शक्तिशाली बनाती है—उनकी एक साथ कई अवस्थाओं (states) में मौजूद रहने की क्षमता—उन्हें एक मानक कंप्यूटर पर मॉडल करना अविश्वसनीय रूप से कठिन बना देती है। जैसे-जैसे एक क्वांटम सिस्टम बढ़ता है, इसे वर्णित करने के लिए आवश्यक सूचना का स्तर विस्फोट की तरह बढ़ता है, जो सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटरों को भी जल्दी ही अभिभूत कर देता है। इसके अलावा, वास्तविक दुनिया के क्वांटम उपकरण अव्यवस्थित होते हैं। वे अपने वातावरण के साथ परस्पर क्रिया करते हैं, जिससे वे 'डिकोहेरेंस' (decoherence) नामक प्रक्रिया के माध्यम से अपने नाजुक क्वांटम गुणों को खो देते हैं। यह समझने के लिए कि ये शोर वाले (noisy) मशीनें वास्तव में कैसा प्रदर्शन करेंगी, शोधकर्ताओं को न केवल घटनाओं के एक एकल पथ का, बल्कि हजारों संभावित परिदृश्यों का अनुकरण करना होगा, जिनमें से प्रत्येक थोड़ा अलग होगा, ताकि औसत परिणाम क्या होगा, यह देखा जा सके। यह एक भारी कम्प्यूटेशनल बोझ है, जिसके लिए अक्सर बहुत अधिक समय और मेमोरी की आवश्यकता होती है।
शोधकर्ताओं ने 'ट्रैजेक्ट्री' (Trajectree) नामक एक नया टूल पेश किया है, जो इस विशिष्ट बाधा से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया एक सिम्युलेटर है। प्रत्येक एकल सिमुलेशन रन को एक पूरी तरह से नई शुरुआत मानने के बजाय, ट्रैजेक्ट्री एक चतुर मेमोरी-बचत रणनीति का उपयोग करता है। कल्पना कीजिए कि एक यात्री एक जटिल भूलभुलैया में नेविगेट कर रहा है जहाँ हर मोड़ पर रास्ता विभाजित होता है। एक पारंपरिक सिमुलेशन में, यात्री को हर बार एक नई संभावना तलाशने के लिए पूरी यात्रा की दोबारा गणना करनी होगी। हालाँकि, ट्रैजेक्ट्री एक ऐसे यात्री की तरह कार्य करता है जो पहले से तय किए गए सबसे सामान्य मार्गों का एक विस्तृत मानचित्र रखता है। जब सिमुलेशन को एक ऐसे पथ पर जाने की आवश्यकता होती है जिसे पहले ही तय किया जा चुका है, तो सॉफ्टवेयर बस उस सहेजे गए मानचित्र को निकाल लेता है और वहीं से आगे बढ़ जाता है, जिससे चरणों की पुनर्गणना करने की भारी मेहनत बच जाती है। यह दृष्टिकोण सिस्टम को पिछले तरीकों की तुलना में बहुत तेज़ी से एक शोर वाले क्वांटम सर्किट के लिए हजारों संभावित परिणाम उत्पन्न करने की अनुमति देता है।
शोधकर्ताओं ने इस नए आर्किटेक्चर का परीक्षण एक अग्रणी उद्योग मानक, गूगल के QSim के विरुद्ध, बेन्चमार्क सर्किट के एक सेट का उपयोग करके किया। इन परीक्षणों में, ट्रैजेक्ट्री ने एक महत्वपूर्ण गति लाभ प्रदर्शित किया, जो स्थापित सॉफ्टवेयर की तुलना में पांच गुना से अधिक तेज़ी से सिमुलेशन चला। यह सुधार सॉफ्टवेयर की उस क्षमता से आता है जिससे वह पहचान सकता है कि हजारों यादृच्छिक परिदृश्यों में से कई वास्तव में बहुत समान हैं। सबसे संभावित पथों के मध्यवर्ती परिणामों को सहेजकर, सिम्युलेटर बार-बार एक ही जटिल गणित को दोहराने से बच जाता है। टीम ने पाया कि यह दक्षता विशेष रूप से "बायस्ड नॉइज़" (biased noise) के मामले में अधिक स्पष्ट थी, जो एक प्रकार की त्रुटि है जहाँ सिस्टम के कुछ निश्चित गलतियाँ करने की संभावना अधिक होती है। इन मामलों में, सिम्युलेटर अपने मेमोरी का ध्यान सबसे संभावित परिणामों पर केंद्रित कर सकता है, जिससे प्रक्रिया और भी सुव्यवस्थित और तेज़ हो जाती है।
गति के अलावा, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि ट्रैजेक्ट्री ऑप्टिकल सिस्टम के अनुकरण के लिए अद्वितीय रूप से उपयुक्त है, जो प्रकाश के कणों या फोटोन का उपयोग सूचना ले जाने के लिए करते हैं। प्रकाश-आधारित क्वांटम नेटवर्क सुरक्षित संचार और लंबी दूरी के डेटा ट्रांसफर के लिए एक आशाजनक मार्ग हैं, लेकिन उनका अनुकरण करना अत्यंत कठिन है क्योंकि फोटॉन अवस्थाओं की संख्या विशाल हो सकती है। ट्रैजेक्ट्री एक विशेष इंजन को शामिल करता है जो इस विशाल मात्रा में डेटा को संकुचित करने के लिए 'टेंसर नेटवर्क' (tensor networks) नामक एक गणितीय तकनीक का उपयोग करता है। यह सिम्युलेटर को मेमोरी समाप्त हुए बिना कई चैनलों में प्रकाश के व्यवहार को ट्रैक करने की अनुमति देता है। अपनी उपयोगिता सिद्ध करने के लिए, टीम ने इस ऑप्टिकल इंजन का उपयोग तीन प्रसिद्ध प्रयोगों को पुन: बनाने के लिए किया: 'CHSH बेल टेस्ट' के रूप में जाना जाने वाला क्वांटम एंटैंगलमेंट का एक परीक्षण, 'एंटैंगलमेंट स्वैपिंग' नामक एक प्रक्रिया जो दूरस्थ कणों को जोड़ती है, और एक ऑप्टिकल लॉजिक गेट जिसे CNOT कहा जाता है। प्रत्येक मामले में, सिम्युलेटर ने सैद्धांतिक भविष्यवाणियों और प्रयोगात्मक डेटा के साथ मेल खाते परिणाम दिए, जैसे कि लगभग 77 प्रतिशत की एंटैंगलमेंट विजिबिलिटी, जो पुष्टि करता है कि यह टूल प्रकाश-आधारित क्वांटम उपकरणों की जटिल, शोर वाली वास्तविकता का सटीक मॉडल बना सकता है।
यह कार्य सुझाव देता है कि एक क्वांटम सिस्टम द्वारा पहले से तय किए गए पथों को याद रखकर, हम अधिक दक्षता के साथ क्वांटम कंप्यूटिंग के भविष्य में आगे बढ़ सकते हैं। जबकि ट्रैजेक्ट्री का वर्तमान संस्करण एक एकल प्रोसेसर पर चलता है, शोधकर्ता नोट करते हैं कि इसका डिज़ाइन कई प्रोसेसरों में विस्तार करने के लिए तैयार है, जो इसे और भी तेज़ बना सकता है। फिलहाल, यह टूल इस बात का व्यावहारिक प्रदर्शन है कि गणना में मध्यवर्ती चरणों को सहेजना पहले से कहीं अधिक बड़े, शोर वाले और जटिल क्वांटम सिस्टमों को सिम्युलेट करने की क्षमता को अनलॉक कर सकता है, जो अगली पीढ़ी की क्वांटम तकनीक बनाने की कोशिश कर रहे इंजीनियरों के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन प्रदान करता है।
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