Variational Quantum Optimization of Noisy Polarization Qubit Experiments
यह शोध पत्र शोर वाले पोलराइजेशन क्यूबिट प्रयोगों में हार्डवेयर की खामियों का मुकाबला करने के लिए वेरिएशनल क्वांटम ऑप्टिमाइजेशन के अनुप्रयोग को प्रदर्शित करता है, जो पारंपरिक विधियों के तुलनीय स्वचालित पोलराइजेशन क्षतिपूर्ति प्राप्त करता है और साथ ही शोर के प्रभाव का विश्लेषण करता है तथा फाइबर नेटवर्क नोड्स के लिए भविष्य की हाइब्रिड अनुकूलन रणनीतियों का प्रस्ताव देता है।
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क्वांटम नेटवर्किंग के उभरते क्षेत्र में, वैज्ञानिक ऐसे सिस्टम बना रहे हैं जो प्रकाश के विचित्र गुणों का उपयोग करके सूचना प्रसारित कर सकते हैं। ये नेटवर्क संचार में क्रांति लाने का वादा करते हैं, जिससे अनहैकेबल (unhackable) सुरक्षा और विशाल दूरियों तक शक्तिशाली कंप्यूटरों को जोड़ने की सुविधा मिलेगी। हालाँकि, भौतिक दुनिया अव्यवस्थित है। वे फाइबर जो इन नाजुक संकेतों को ले जाते हैं, तापमान परिवर्तन और शारीरिक तनाव के कारण होने वाले निरंतर, सूक्ष्म परिवर्तनों के अधीन होते हैं। ये परिवर्तन प्रकाश के ध्रुवीकरण (polarization)—यानी प्रकाश तरंगें किस दिशा में कंपन करती हैं—को मरोड़ देते हैं, ठीक वैसे ही जैसे एक हाथ रस्सी को मरोड़ता है। यदि इस मरोड़ को ठीक नहीं किया गया, तो प्रकाश द्वारा ले जाई जाने वाली सूचना बिखर और नष्ट हो जाती है। वर्षों तक, इस समस्या को ठीक करने के लिए जटिल, मैनुअल समायोजन या विशेष उपकरणों की आवश्यकता होती थी जो यह मान लेते थे कि प्रकाश पूरी तरह से अनुमानित तरीके से व्यवहार करता है, एक ऐसा अनुमान जो वास्तविक दुनिया में अक्सर विफल हो जाता है।
इलिनोइस विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब 'वेरिएशनल क्वांटम ऑप्टिमाइज़ेशन' नामक एक विधि का उपयोग करके इस समस्या को हल करने का एक नया तरीका प्रदर्शित किया है। फाइबर के मरोड़ को मापने और फिर उसे उलटने का तरीका खोजने के बजाय, शोधकर्ताओं ने अपने सिस्टम को स्वयं समाधान सीखने के लिए प्रशिक्षित किया। उन्होंने एक सरल प्रयोग स्थापित किया जहाँ प्रकाश की एक किरण, जो सूचना का एक एकल कण (single particle) दर्शाती है, एक प्रेषक से प्राप्तकर्ता तक एक ऑप्टिकल फाइबर के माध्यम से भेजी गई। फाइबर ने एक शोर वाले चैनल (noisy channel) के रूप में कार्य किया, जिसने प्रकाश के ध्रुवीकरण को बेतरतीब ढंग से बिखेर दिया। शोधकर्ताओं को यह नहीं पता था कि फाइबर प्रकाश को कैसे मरोड़ रहा है, और न ही उन्हें पता था कि इसे ठीक करने के लिए सर्वोत्तम सेटिंग्स क्या हैं। इसके बजाय, उन्होंने एक कंप्यूटर का उपयोग करके भेजने और प्राप्त करने वाले दोनों सिरों पर रखे गए विशेष कांच के प्लेटों, जिन्हें वेवप्लेट्स (waveplates) कहा जाता है, के कोणों को स्वचालित रूप से समायोजित किया। ये प्लेटें प्रकाश के लिए समायोज्य लेंसों की तरह कार्य करती हैं, जो ध्रुवीकरण को किसी भी वांछित कोण पर घुमाने में सक्षम हैं।
सिस्टम ने कोणों के विभिन्न संयोजनों का परीक्षण किया और यह देखा कि प्राप्तकर्ता मूल संदेश को कितनी अच्छी तरह पढ़ सकता है। यदि किसी विशेष सेटिंग के परिणामस्वरूप स्पष्ट संकेत मिलता था, तो कंप्यूटर उस सेटिंग को बनाए रखता था और उसमें और सुधार करने का प्रयास करता था। यदि संकेत खराब होता, तो वह एक अलग मार्ग आज़माता। यह प्रक्रिया इस तरह है जैसे कोई हाइकर धुंधली घाटी में सबसे निचले बिंदु को खोजने के लिए छोटे कदम उठाकर ढलान को महसूस करता है, बिना पूरे परिदृश्य को देखे। शोधकर्ताओं ने इस दृष्टिकोण का परीक्षण दो विशिष्ट कार्यों पर किया: प्रकाश की दो अलग-अलग अवस्थाओं के बीच अंतर करना और एक अधिक जटिल सूचना प्राप्ति खेल (information retrieval game) करना। दोनों मामलों में, सिस्टम ने शोर का मुकाबला करने के लिए इष्टतम सेटिंग्स सफलतापूर्वक खोज लीं, और सर्वोत्तम संभव सैद्धांतिक प्रदर्शन के लगभग समान परिणाम प्राप्त किए।
अध्ययन के सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों में से एक उन दो तरीकों के बीच तुलना थी जिनका उपयोग कंप्यूटर यह पता लगाने के लिए कर सकता था कि वे वेवप्लेट्स को किस दिशा में घुमाए। पहला तरीका, जिसे 'फाइनाइट-डिफरेंस' (finite-difference) कहा जाता है, इसमें कोणों में सूक्ष्म, नगण्य समायोजन किए जाते हैं और देखा जाता है कि सिग्नल में क्या परिवर्तन होता है। यह विधि तेज़ है क्योंकि प्लेटों को बहुत दूर तक जाने की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन यह डिटेक्टरों के प्राकृतिक बैकग्राउंड शोर से आसानी से भ्रमित हो जाती है, जो सिग्नल में होने वाले सूक्ष्म परिवर्तनों को छिपा सकता है। दूसरा तरीका, जिसे 'पैरामीटर-शिफ्ट रूल' (parameter-shift rule) कहा जाता है, कोण सेटिंग्स में बहुत बड़े, जानबूझकर बदलाव करता है। हालांकि इसमें अधिक समय लगता है क्योंकि यांत्रिक भागों को अधिक दूरी तय करनी पड़ती है, लेकिन यह शोर के प्रति कहीं अधिक मजबूत है। शोधकर्ताओं ने पाया कि बड़े बदलावों ने सिस्टम को समस्या के वास्तविक आकार को स्पष्ट रूप से देखने में मदद की, जिससे वह उस रैंडम स्टैटिक (random static) को अनदेखा कर सका जो छोटे कदमों को भ्रमित कर देता था।
प्रयोग ने खुलासा किया कि जबकि तेज़, छोटे-कदम वाला तरीका समाधान जल्दी पा सकता था, लेकिन वह शोर और हार्डवेयर की खामियों के कारण अक्सर स्थानीय जाल (local traps) में फंस जाता था—ऐसी सेटिंग्स जो अच्छी तो दिखती थीं लेकिन सर्वोत्तम संभव समाधान नहीं थीं। धीमे, बड़े-कदम वाले तरीके ने निरंतर वास्तविक सर्वोत्तम समाधान खोजा, यहाँ तक कि महत्वपूर्ण बैकग्राउंड शोर की उपस्थिति में भी। टीम ने यह भी खोजा कि सिस्टम स्वचालित रूप से उस स्तर का प्रदर्शन प्राप्त कर सकता है जो शास्त्रीय (classical) प्रणालियों के लिए असंभव है, जिससे यह सिद्ध हुआ कि हार्डवेयर के दोषपूर्ण होने और वातावरण के शोर भरे होने पर भी क्वांटम लाभ (quantum advantage) को बनाए रखा जा सकता है।
शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि उनका सिस्टम सिंगल फोटोन (single photons) के स्तर पर संचालित हुआ, जो प्रकाश की सबसे छोटी संभव इकाइयाँ हैं, और वास्तविक क्वांटम संचार के लिए यह आवश्यक है। उन्होंने देखा कि प्रकाश को गिनने वाले डिटेक्टरों ने कुछ गलत संकेत उत्पन्न किए, जिन्हें 'डार्क काउंट्स' (dark counts) कहा जाता है, जो परिणामों को कितना पूर्ण बनाया जा सकता है, उस पर एक सीमा निर्धारित करते हैं। इस सीमा के बावजूद, अनुकूलित सिस्टम ने सैद्धांतिक आदर्श की तुलना में आधे प्रतिशत से भी कम के औसत त्रुटि (error) के साथ प्रदर्शन किया। अधिक जटिल सूचना खेल के लिए, सिस्टम ने शास्त्रीय भौतिकी द्वारा संभव प्रदर्शन से दस प्रतिशत से अधिक बेहतर प्रदर्शन किया, जिससे यह प्रदर्शित हुआ कि शोर या फाइबर के व्यवहार के बारे में किसी पूर्व ज्ञान के बिना भी क्वांटम लाभ को स्वचालित रूप से पुनः प्राप्त किया जा सकता है।
यह कार्य सुझाव देता है कि क्वांटम नेटवर्क का भविष्य पूर्ण, स्थिर हार्डवेयर पर कम और उन अनुकूलन योग्य (adaptive) प्रणालियों पर अधिक निर्भर हो सकता है जो वास्तविक समय में अपनी कमियों की भरपाई करना सीख सकती हैं। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि नेटवर्क को एक 'ब्लैक बॉक्स' के रूप में मानकर और एल्गोरिदम को सर्वोत्तम सेटिंग्स खोजने देकर, वे ध्रुवीकरण मुआवजे (polarization compensation) के थकाऊ और कठिन कार्य को स्वचालित कर सकते हैं। इसके लिए सिस्टम को प्रभावित करने वाले विशिष्ट शोर की गहरी समझ की आवश्यकता नहीं है, जो इसे विभिन्न प्रकार के क्वांटम हार्डवेयर पर लागू करने योग्य एक बहुमुखी उपकरण बनाता है। हालांकि वर्तमान प्रयोग में यांत्रिक वेवप्लेट्स का उपयोग किया गया था जो धीरे चलते हैं, यहाँ प्रदर्शित सिद्धांत भविष्य में तेज़ इलेक्ट्रॉनिक नियंत्रणों पर लागू किए जा सकते हैं, जिससे संभावित रूप से क्वांटम नेटवर्क को मैनुअल समायोजन के लिए डाउनटाइम के बिना निरंतर संचालित किया जा सकता है। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि वेरिएशनल ऑप्टिमाइज़ेशन क्वांटम नेटवर्क को वास्तविक दुनिया के लिए पर्याप्त मजबूत बनाने के लिए एक आशाजनक मार्ग है, जहाँ शोर और अपूर्णता ही नियम है, अपवाद नहीं।
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