Quantum neuroplastic learning for time-series processing

कंप्यूटिंग के विशाल परिदृश्य में, ऐसी मशीनें बनाने की बढ़ती इच्छा है जो न केवल नंबरों को क्रंच करके (गणना करके) सीखें, बल्कि सूचना के प्रवाह के अनुसार अपनी संरचना को भी अनुकूलित करें, ठीक वैसे ही जैसे मानव मस्तिष्क करता है। दशकों से, वैज्ञानिक अध्ययन कर रहे हैं कि जैविक मस्तिष्क समय के साथ कैसे बदलता है। वे जानते हैं कि जब हम कोई नया कौशल सीखते हैं, तो हमारे तंत्रिका कोशिकाओं, जिन्हें सिनैप्स कहा जाता है, के बीच के संबंध केवल मजबूत या कमजोर नहीं होते; वे नए लिंक बना सकते हैं, पुराने को समाप्त कर सकते हैं, और पूरे नेटवर्क को पुनर्गठित कर सकते हैं। खुद को भौतिक रूप से फिर से जोड़ने (रीवायर करने) की इस क्षमता को न्यूरोप्लास्टिसिटी के रूप में जाना जाता है, और यह दीर्घकालिक स्मृति का आधार है। जबकि आधुनिक कंप्यूटर अविश्वसनीय रूप से तेज़ हैं, वे आमतौर पर निश्चित आर्किटेक्चर पर निर्भर करते हैं जिन्हें नए कार्यों को संभालने के लिए शुरुआत से पुन: प्रोग्राम किया जाना चाहिए। क्वांटम कंप्यूटिंग, एक ऐसा क्षेत्र जो शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में सूचना को संसाधित करने के लिए भौतिकी के विचित्र नियमों का उपयोग करता है, ने हाल ही में इसी तरह के विचारों की खोज शुरू की है। शोधकर्ता यह जांच रहे हैं कि इन नाजुक क्वांटम प्रणालियों को अधिक अनुकूलनीय कैसे बनाया जाए, इस उम्मीद में कि ऐसी मशीनें बनाई जा सकें जो जटिल पैटर्न को याद रख सकें और बिना किसी पूर्ण बदलाव के बदलते वातावरण के अनुकूल हो सकें।

स्टॉकहोम में KTH रॉयल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के एक शोधकर्ता ने 'क्वांटम न्यूरोप्लास्टिक लर्निंग' नामक एक विधि पेश करके इस लक्ष्य की ओर एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। क्वांटम कंप्यूटर को नियमों के एक निश्चित सेट वाले एक स्थिर मशीन के रूप में देखने के बजाय, उन्होंने एक ऐसी प्रणाली डिजाइन की जो अनुभव के आधार पर अपने आंतरिक कनेक्शनों को पुनर्गрганиकृत कर सकती है। कल्पना कीजिए कि एक क्वांटम कंप्यूटर कणों या क्यूबिट्स का एक छोटा समूह है, जो एक-दूसरे के साथ परस्पर क्रिया करते हैं। पारंपरिक क्वांटम लर्निंग में, इन कणों को एक बार सेट किया जाता है, और कंप्यूटर केवल अंतिम आउटपुट को समायोजित करके सीखने का प्रयास करता है, जिससे मुख्य नेटवर्क अपरिवर्तित रहता है। हालाँकि, नया दृष्टिकोण यह अनुमति देता है कि नेटवर्क स्वयं बदले। जिस तरह एक मस्तिष्क स्मृति को संग्रहीत करने के लिए अप्रयुक्त कनेक्शनों को हटा सकता है या नए मार्ग बना सकता है, यह प्रणाली अपने क्यूबिट्स के आपस में जुड़े होने के तरीके में छोटे, स्थानीय परिवर्तनों को नामांकित करती है। यह इन परिवर्तनों का परीक्षण ताज़ा डेटा के विरुद्ध करता है, और यदि कोई विशिष्ट समायोजन प्रदर्शन में सुधार करता है, तो सिस्टम इसे बनाए रखता है। यह प्रक्रिया धीरे-धीरे और विचारपूर्वक होती है, जिसमें सिस्टम लगातार मूल्यांकन करता है कि क्या एक नया कनेक्शन लागत के लायक है।

शोधकर्ता ने इस विचार का परीक्षण दो अलग-अलग तरीकों से किया, पहले विस्तृत कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से और फिर एक वास्तविक क्वांटम प्रोसेसर पर। सिमुलेशन में, उन्होंने इस विधि को उन कार्यों पर लागू किया जिनमें समय के साथ सूचना को याद रखने की आवश्यकता होती है, जैसे कि दूर के अतीत के इनपुट अनुक्रम को याद करना या एक जटिल, गैर-रेखीय श्रृंखला में अगले नंबर की भविष्यवाणी करना। उन्होंने पाया कि जबकि निश्चित क्वांटम प्रणालियाँ कुछ चरणों से आगे चीज़ों को याद रखने में संघर्ष करती थीं, पुनर्गठित प्रणाली ने बहुत लंबे समय तक जानकारी बनाए रखने की उल्लेखनीय क्षमता विकसित की। इसने प्रभावी रूप से अपनी स्मृति क्षमता को स्थानांतरित किया, जिससे यह नए इनपुट को संसाधित करते हुए पुराने डेटा को थामे रखने में सक्षम हुआ। यह विशेष रूप से उन कार्यों के लिए सच था जिनमें दीर्घकालिक स्मरण की आवश्यकता थी, जहाँ निश्चित प्रणालियाँ लगभग पूरी तरह से विफल हो गईं। प्लास्टिक प्रणाली ने न केवल तेज़ी से सीखा; इसने एक अलग प्रकार की स्मृति सीखी, जो पिछले सीखे हुए को भूले बिना कई विभिन्न चुनौतियों के माध्यम से बनी रह सकती है।

यह देखने के लिए कि क्या ये निष्कर्ष वास्तविक दुनिया में टिके रहते हैं, वे अपने काम को IBM में स्थित एक भौतिक क्वांटम प्रोसेसर पर ले गए, जो क्यूबिट्स बनाने के लिए सुपरकंडक्टिंग सर्किट का उपयोग करने वाली एक मशीन है। उन्होंने एक कॉन्फ़िगरेशन लिया जिसे उनके सिमुलेशन में अनुकूलित किया गया था और उसे फ्रीज कर दिया, जिसका अर्थ है कि उन्होंने सीखने की प्रक्रिया को रोक दिया और केवल कार्य को चलाया। उन्होंने मशीन को एक संचार कार्य करने के लिए कहा जिसे 'चैनल इक्वलाइज़ेशन' कहा जाता है, जिसमें मूल संदेश को पुनः प्राप्त करने के लिए विकृत सिग्नल को साफ करना शामिल है। इस परीक्षण में, पुनर्गठित कॉन्फ़िगरेशन ने त्रुटि दर को काफी कम कर दिया, गलतियों को लगभग दस प्रतिशत से घटाकर केवल दो प्रतिशत से थोड़ा अधिक कर दिया। यह परिणाम एक मानक, सावधानीपूर्वक ट्यून किए गए सिस्टम से बेहतर था जिसे समान समय दिया गया था ताकि एक अच्छा सेटिंग ढूंढी जा सके। भौतिक हार्डवेयर पर सफलता ने प्रदर्शित किया कि सिमुलेशन में सीखे गए सबक एक शोर वाले, वास्तविक दुनिया के उपकरण में स्थानांतरित हो सकते हैं, जिससे यह सिद्ध होता है कि सिस्टम की खुद को रीवायर करने की क्षमता केवल एक सैद्धांतिक अवधारणा नहीं बल्कि एक व्यावहारिक लाभ है।

अध्ययन ने यह भी पता लगाया कि यह सीखने की विधि कार्य बदलने पर कैसा व्यवहार करती है। प्रयोगों की एक श्रृंखला में, सिस्टम को एक के बाद एक सोलह अलग-अलग मेमोरी और प्रेडिक्शन चुनौतियों के बीच स्विच करने के लिए कहा गया। एक निश्चित सिस्टम के विपरीत जो नई आवश्यकता के अनुकूल होने में संघर्ष कर सकता है, क्वांटम न्यूरोप्लास्टिक लर्नर ने प्रत्येक नए कार्य के लिए अपनी आंतरिक संरचना को समायोजित करना जारी रखा। इसने अपनी सीखने की क्षमता बनाए रखी, जिससे पता चला कि इसके द्वारा किए गए परिवर्तन केवल अस्थायी सुधार नहीं थे बल्कि स्थिर सुधार थे जो इसे विभिन्न समस्याओं को संभालने की अनुमति देते थे। शोधकर्ता ने उल्लेख किया कि लाभ तब सबसे अधिक स्पष्ट थे जब कार्यों में सिस्टम को लंबे समय तक जानकारी को थामे रखने या जटिल, गैर-रेखीय पैटर्न को संसाधित करने की आवश्यकता थी। इन कठिन परिदृश्यों में, क्वांटम रिज़र्वोइर के भौतिक कनेक्शनों को पुनर्गठित करने की क्षमता ने स्थिर प्रणालियों की तुलना में स्पष्ट बढ़त प्रदान की।

हालाँकि परिणाम उत्साहजनक हैं, शोधकर्ता अपने काम की सीमाओं को नोट करने में सावधान हैं। प्रयोग अपेक्षाकृत छोटे सिस्टम पर किए गए थे जिनमें केवल कुछ ही क्यूबिट्स थे, और सीखने की प्रक्रिया के लिए सही कॉन्फ़िगरेशन खोजने के लिए बड़ी संख्या में कंप्यूटर सिमुलेशन की आवश्यकता थी। भौतिक परीक्षण एक विशिष्ट प्रकार के क्वांटम प्रोसेसर पर किया गया था, और सिस्टम ने अभी तक प्रदर्शन के कुछ नुकसान के बिना पिछले कार्यों को अनिश्चित काल तक याद रखने की क्षमता प्रदर्शित नहीं की है। हालाँकि, मुख्य निष्कर्ष सुदृढ़ बना हुआ है: एक क्वांटम सिस्टम को उसके प्रदर्शन के जवाब में अपने कनेक्शनों को भौतिक रूप से पुनर्गठित करने की अनुमति देकर, इसकी स्मृति और अनुकूलन क्षमता को बढ़ाना संभव है। यह दृष्टिकोण ऐसी क्वांटम मशीनें बनाने के लिए एक नया मार्ग सुझाता है जो केवल तेज़ कैलकुलेटर नहीं हैं, बल्कि लचीले शिक्षार्थी हैं जो दुनिया की मांगों को पूरा करने के लिए अपनी संरचना को विकसित करने में सक्षम हैं।