Adaptive Policy-Guided Error Mitigation (APGEM): A Unified Learning-Based Framework for Noise Resilience in Quantum Machine Learning
यह शोध पत्र एडेप्टिव पॉलिसी-गाइडेड एरर मिटिगेशन (APGEM) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत लर्निंग-आधारित फ्रेमवर्क है जो कॉन्टेक्स्टुअल बैंडिट्स का उपयोग करके क्वांटम मशीन लर्निंग कार्यों के लिए इष्टतम त्रुटि शमन रणनीति को गतिशील रूप से चुनता है, जो विविध शोर स्थितियों और हार्डवेयर प्लेटफॉर्मों में निश्चित विधियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
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क्वांटम कंप्यूटर उन समस्याओं को हल करने का वादा करते हैं जिन्हें हल करने में क्लासिकल मशीनों को हजारों साल लग सकते हैं, लेकिन वे वर्तमान में एक मौलिक बाधा का सामना कर रहे हैं: वे अविश्वसनीय रूप से नाजुक हैं। सूचना ले जाने वाले सूक्ष्म कण, जिन्हें क्यूबिट्स (qubits) कहा जाता है, गर्मी, कंपन या यहां तक कि भटकती विद्युत चुम्बकीय तरंगों से भी आसानी से विचलित हो जाते हैं। यह विक्षोभ, जिसे 'नॉइज़' (noise) या शोर कहा जाता है, कंप्यूटर को गलतियां करने के लिए मजबूर करता है, जिससे अक्सर गणना पूरी होने से पहले ही अंतिम उत्तर दूषित हो जाता है। इन मशीनों की वर्तमान पीढ़ी में, जिसे वैज्ञानिक 'नॉइजी इंटरमीडिएट-स्केल क्वांटम' (Noisy Intermediate-Scale Quantum) उपकरण कहते हैं, शोर इतना प्रबल होता है कि वह कंप्यूटर को लंबे, जटिल प्रोग्राम चलाने से रोकता है। उपयोगी परिणाम प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ताओं ने विभिन्न "एरर मिटिगेशन" (error mitigation) यानी त्रुटि शमन तकनीकों को विकसित किया है। ये वे तरीके हैं जो गणना पूरी होने के बाद अव्यवस्थित डेटा को साफ करने के लिए, या होने से पहले शोर को कम करने के लिए मशीन की सेटिंग्स को समायोजित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। हालांकि, एक बड़ी समस्या बनी हुई है: वैज्ञानिकों को आमतौर पर एक विशिष्ट सफाई पद्धति चुननी होती है और पूरे प्रयोग के दौरान उसी पर टिके रहना होता है। वे इस पद्धति को हाथ से चुनते हैं, प्रयोग शुरू होने से पहले, और इसे कभी बदलते नहीं हैं।
यह स्थिर दृष्टिकोण क्वांटम मशीन लर्निंग के काम करने के तरीके के अनुकूल नहीं है। इन प्रणालियों में, कंप्यूटर केवल एक निश्चित गणना नहीं कर रहा है; यह सीख रहा है। जैसे-जैसे मशीन प्रशिक्षित होती है, इसकी आंतरिक सेटिंग्स बदलती हैं, सूचना को संसाधित करने वाला सर्किट बढ़ता और बदलता है, और शोर की प्रकृति भी समय के साथ बदलती रहती है। एक सफाई पद्धति जो प्रशिक्षण सत्र की शुरुआत में पूरी तरह से काम करती है, वह सत्र के अंत तक बेकार, या यहाँ तक कि हानिकारक भी हो सकती है। नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी श्रीनगर, भारत के शोधकर्ताओं ने यह सवाल उठाया कि क्या एक ऐसा सिस्टम बनाना संभव है जो सही सफाई पद्धति को चलते समय (on the fly) चुन सके, जो क्वांटम कंप्यूटर की बदलती स्थितियों के अनुसार वास्तविक समय में खुद को ढाल सके। उन्होंने 'एडेप्टिव पॉलिसी-गाइडेड एरर मिटिगेशन' (Adaptive Policy-Guided Error Mitigation) नामक एक ढांचा विकसित किया, जिसे APGEM कहा जाता है, जो त्रुटि सुधार के चुनाव को एक निश्चित सेटिंग के रूप में नहीं, बल्कि एक बुद्धिमान नियंत्रक द्वारा लिए जाने वाले निरंतर निर्णय के रूप में देखता है।
शोधकर्ताओं ने एक ऐसा सिस्टम बनाया जहां एक हल्का नियंत्रक (controller) क्वांटम कंप्यूटर को सीखते हुए देखता है। इस नियंत्रक को स्वयं सीखने के कार्य की जटिल गणित को समझने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, यह केवल कुछ प्रमुख संकेतों को देखता है जो कंप्यूटर स्वाभाविक रूप से उत्पन्न करता है, जैसे कि वर्तमान परिणामों की सटीकता कितनी है, डेटा कितना फैल रहा है, और एक चरण से दूसरे चरण में कंप्यूटर का प्रदर्शन कैसे बदल रहा है। इन संकेतों के आधार पर, नियंत्रक छह विकल्पों के समूह में से सर्वश्रेष्ठ त्रुटि शमन तकनीक का चयन करता है। इन विकल्पों में कुछ भी न करना, से लेकर अधिक जटिल विधियों तक शामिल हैं जिनमें एक ही गणना को थोड़े अलग सेटिंग्स के साथ कई बार चलाना और फिर परिणामों को मिलाना शामिल है, या ऐसी विधियाँ जो विशिष्ट प्रकार के हस्तक्षेप को रद्द करने के लिए विशेष पल्स (pulses) डालती हैं। नियंत्रक निरंतर, चरण-दर-चरण ये चुनाव करता है, और यह सीखता है कि मशीन की वर्तमान स्थिति के लिए कौन सी विधि सबसे अच्छी है।
यह विचार काम करता है या नहीं, यह परीक्षण करने के लिए, टीम ने इसे पांच अलग-अलग प्रकार के क्वांटम लर्निंग कार्यों पर लागू किया, जिसमें 'सुपरवाइज्ड लर्निंग' (supervised learning) शामिल है जहाँ कंप्यूटर डेटा को वर्गीकृत करना सीखता है, और 'रीइन्फोर्समेंट लर्निंग' (reinforcement learning) जहाँ वह निर्णय लेना सीखता है। उन्होंने इन कार्यों को विभिन्न प्रकार की सिम्युलेटेड शोर स्थितियों के तहत चलाया, जो बहुत शांत वातावरण से लेकर अत्यधिक शोर वाले वातावरण तक विस्तृत थे जो वास्तविक क्वांटम हार्डवेयर के व्यवहार की नकल करते हैं। उन्होंने अपने एडेप्टिव कंट्रोलर की तुलना छह अलग-अलग रणनीतियों से की जहाँ एक एकल त्रुटि शमन पद्धति को एक बार चुना गया था और पूरे प्रयोग के लिए उपयोग किया गया था। परिणाम स्पष्ट थे: एडेप्टिव कंट्रोलर ने हर फिक्स्ड (स्थिर) रणनीति को काफी पीछे छोड़ दिया। इसने एक आदर्श, सर्वज्ञ प्रणाली के प्रदर्शन का 95.5 प्रतिशत हासिल किया जो जादुई रूप से हर एक क्षण के लिए सबसे अच्छी विधि चुन सकती थी। इसके विपरीत, सबसे अच्छी फिक्स्ड रणनीति उस क्षमता का केवल एक अंश ही प्राप्त कर सकी।
अध्ययन से पता चला कि नियंत्रक ने विशिष्ट कार्य और मौजूद शोर के प्रकार के आधार पर अलग तरह से व्यवहार करना सीख लिया। कुछ कार्यों के लिए, इसने 'प्रोबेबिलिस्टिक एरर कैंसलेशन' (probabilistic error cancellation) नामक एक विधि पर बहुत अधिक भरोसा करना सीखा, जो यादृच्छिक त्रुटियों को ठीक करने में बहुत प्रभावी है लेकिन इसमें कई अधिक माप (measurements) की आवश्यकता होती है। अन्य कार्यों के लिए, या जब शोर बहुत कम था, तो इसने सही निर्णय लिया कि कुछ भी न करना सबसे कुशल विकल्प था, जिससे मूल्यवान कंप्यूटिंग संसाधन बच गए। जब शोर गंभीर हो गया या किसी विशेष तरीके से बदला, तो नियंत्रक ने अपनी रणनीति फिर से बदली, कभी माप त्रुटियों को ठीक करने वाली विधियों को प्राथमिकता दी तो कभी सर्किट संरचना को अनुकूलित करने वाली विधियों को। इस लचीलेपन ने उसे अधिक सटीक उत्तर प्राप्त करने और इसके लिए आवश्यक अतिरिक्त समय और मापों की लागत के बीच संतुलन बनाने में मदद की।
शोधकर्ताओं ने अपने सिस्टम का परीक्षण IBM के आठ वास्तविक क्वांटम कंप्यूटरों से प्राप्त शोर मॉडल का उपयोग करके भी किया। भले ही नियंत्रक ने पहले कभी इन विशिष्ट मशीनों को नहीं देखा था, फिर भी इसने लगभग पूरी तरह से अनुकूलन किया, और आदर्श ओरेकल (oracle) के 99.9 प्रतिशत प्रदर्शन तक पहुँच गया। यह सुझाव देता है कि सिस्टम मजबूत है और वास्तविक दुनिया के हार्डवेयर की अप्रत्याशित प्रकृति को संभाल सकता है। अध्ययन ने दिखाया कि इस एडेप्टिव कंट्रोलर को चलाने की लागत क्वांटम कंप्यूटर के बड़ा होने के साथ नहीं बढ़ी; चाहे मशीन में तीन क्यूबिट हों या आठ, निर्णय लेने की प्रक्रिया में समान समय और संसाधन लगे। एकमात्र लागत जो बदली, वह थी नियंत्रकों द्वारा चुने गए मापों की संख्या, जिसे उसने जो कुछ भी सीखा उसके आधार पर गतिशील रूप से समायोजित किया।
यह कार्य यह प्रदर्शित करता है कि त्रुटि शमन को एक स्थिर, पूर्व-निर्धारित नियम के रूप में मानना अब क्वांटम कंप्यूटिंग के विकसित होते परिदृश्य के लिए पर्याप्त नहीं है। सिस्टम को यह सीखने की अनुमति देकर कि किसी भी दिए गए क्षण में किस सुधार पद्धति का उपयोग करना है, शोधकर्ता अपने शोर वाले हार्डवेयर से बहुत अधिक मूल्य निकाल सकते हैं। निष्कर्ष बताते हैं कि क्वांटम मशीन लर्निंग का भविष्य शोर के लिए एक एकल पूर्ण समाधान खोजने में नहीं है, बल्कि ऐसे बुद्धिमान सिस्टम बनाने में है जो बदलते वातावरण के अनुसार अपने बचाव को लगातार अनुकूलित कर सकें। नियंत्रक ने सिद्ध किया कि वह विशिष्ट शिक्षण कार्य के विवरण को जाने बिना भी इन पैटर्न को सीख सकता है, जिससे यह एक बहुमुखी उपकरण बन जाता है जिसे कई अलग-अलग क्वांटम एल्गोरिदम पर लागू किया जा सकता है। हालांकि यह अध्ययन सिमुलेशन और वास्तविक उपकरणों के मॉडलों का उपयोग करके किया गया था, विभिन्न शोर स्तरों और हार्डवेयर प्रकारों के बीच परिणामों की निरंतरता इस बात का पुख्ता प्रमाण देती है कि यह एडेप्टिव दृष्टिकोण उनके लिए एक व्यावहारिक और शक्तिशाली तरीका है।
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