Scaling Quantum Optimisation Beyond Hardware Limits for Real-World Scientific Workloads: Genome Assembly on Current Quantum Hardware
यह शोध प्रदर्शित करता है कि हैमिल्टोनियन ऑटो डीकंपोजिशन ऑप्टिमाइजेशन फ्रेमवर्क (HADOF), वास्तविक क्वांटम हार्डवेयर पर 7.1 मिलियन बेस पेयर के *Pseudomonas aeruginosa* जीनोम को सफलतापूर्वक संयोजित करने के लिए वर्तमान NISQ हार्डवेयर सीमाओं को पार कर सकता है, जो 99.348% जीनोम अंश प्राप्त करके बड़े पैमाने के वैज्ञानिक वर्कलोड के लिए स्केलेबल क्वांटम ऑप्टिमाइजेशन की व्यवहार्यता को सिद्ध करता है।
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प्रत्येक जीवित वस्तु अपने स्वयं के अद्वितीय निर्देश मैनुअल को वहन करती है, जो चार रासायनिक अक्षरों: A, C, G और T के एक कोड में लिखा गया है। यह समझने के लिए कि कोई जीव कैसे कार्य करता है, वह बीमारी का कारण कैसे बनता है, या वह दवा के प्रति कैसे प्रतिरोध कर सकता है, वैज्ञानिकों को पहले इस संपूर्ण मैनुअल को पढ़ना होगा। हालाँकि, आधुनिक मशीनें पूरी किताब को एक बार में नहीं पढ़ सकतीं। इसके बजाय, वे डीएनए को लाखों छोटे, ओवरलैपिंग टुकड़ों में काट देती हैं, ठीक वैसे ही जैसे किसी उपन्यास को हजारों छोटे टुकड़ों में फाड़ दिया जाता है। जीनोम असेंबली (genome assembly) की चुनौती इन बिखरे हुए टुकड़ों को लेकर उन्हें सही और पूर्ण अनुक्रम (sequence) में पुनर्गठित करने की है। यह एक विशाल पहेली है जहाँ टुकड़े न केवल बिखरे हुए हैं, बल्कि उनमें अक्सर त्रुटियाँ और भ्रमित करने वाले दोहराव भी होते हैं जो यह जानना कठिन बना देते हैं कि कौन सा टुकड़ा कहाँ होना चाहिए। इसे सही ढंग से करना संक्रामक रोगों की ट्रैकिंग करने, कैंसर को समझने और बैक्टीरिया के एंटीबायोटिक्स के जीवित रहने के लिए विकसित होने की निगरानी करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है।
द दशकों से, वैज्ञानिक इस पहेली को हल करने के लिए चतुर शॉर्टकट का उपयोग करते हुए, टुकड़ों के लिए सबसे अच्छे क्रम का अनुमान लगाने के लिए शास्त्रीय कंप्यूटरों (classical computers) पर निर्भर रहे हैं। लेकिन जैसे-जैसे जीनोम बड़े और अधिक जटिल होते जा रहे हैं, ये शॉर्टकट कभी-कभी विफल हो जाते हैं, जिससे अंतराल रह जाते हैं या गलत संबंध बन जाते हैं। अनुसंधान का एक नया क्षेत्र यह पूछता है कि क्या क्वांटम कंप्यूटर, जो उप-परमाणु दुनिया को नियंत्रित करने वाले भौतिकी के अजीब नियमों पर काम करते हैं, इन पzadओं को अधिक प्रभावी ढंग से हल कर सकते हैं। उम्मीद यह है कि ये मशीनें डेटा के माध्यम से सबसे अच्छे पथ को खोजने के लिए लाखों संभावित व्यवस्थाओं की एक साथ खोज कर सकती हैं। हालाँकि, वर्तमान क्वांटम कंप्यूटर अभी अपने शुरुआती चरण में हैं। वे छोटे, नाजुक और गलतियाँ करने के प्रति संवेदनशील हैं, जिसका अर्थ है कि वे वास्तविक दुनिया के जीव विज्ञान के लिए आवश्यक विशाल डेटासेट को संभालने में सक्षम नहीं हैं।
हाल ही में एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने एक वास्तविक क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करके Pseudomonas aeruginosa के जीनोम को असेंबल करने का प्रयास करते हुए इसी समस्या को लक्षित किया, जो एक सामान्य बैक्टीरिया है जो गंभीर संक्रमण का कारण बन सकता है। टीम ने पूरी पहेली को एक साथ मशीन पर डालने की कोशिश नहीं की, जो कंप्यूटर के सीमित आकार को देखते हुए असंभव होता। इसके बजाय, उन्होंने समस्या को हजारों छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में विभाजित किया। उन्होंने 'हैमिल्टोनियन ऑटो डीकंपोजिशन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क' (Hamiltonian Auto Decomposition Optimisation Framework - HADOF) नामक एक नई विधि का उपयोग किया, जो एक समन्वयक (coordinator) के रूप में कार्य करता है। यह फ्रेमवर्क विशाल असेंबली कार्य को छोटे उप-समस्याओं में विभाजित करता है जो क्वांटक्ट चिप पर फिट बैठती हैं, उन्हें एक-एक करके हल करता है, और फिर परिणामों को वापस जोड़ देता है। शोधकर्ताओं ने इस दृष्टिकोण का परीक्षण 133 क्वांटम बिट्स, या क्वबिट्स (qubits) वाले एक वास्तविक क्वांटम प्रोसेसर पर किया, जिसमें एक बैक्टीरिया के 7.1 मिलियन बेस पेयर्स के जीनोम आकार के वास्तविक डीएनए अनुक्रमण (sequencing) डेटा का उपयोग किया गया था।
परिणामों ने दिखाया कि हालांकि क्वांटम कंप्यूटर पूर्ण नहीं था, फिर भी यह एक जैविक रूप से उपयोगी उत्तर दे सकता था। क्वांटम-सहायता प्राप्त विधि ने बैक्टीरिया के जीनोम का 99.348 प्रतिशत पुनर्निर्माण किया, जो एक ऐसा परिणाम है जो सर्वोत्तम शास्त्रीय कंप्यूटरों द्वारा हासिल किए जाने वाले स्तर के बहुत करीब है। पुनर्निर्मित अनुक्रम मूल की लगभग एक सटीक प्रति थी, जिसमें लगभग कोई भी डुप्लिकेट या छूटे हुए भाग नहीं थे। यह सफलता महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सिद्ध करती है कि क्वांटम अनुकूलन (optimization) पहले से कहीं अधिक बड़े पैमाने पर काम कर सकता है, जो छोटे, खिलौने जैसे उदाहरणों से आगे बढ़कर एक वास्तविक, नैदानिक रूप से प्रासंगिक जीव तक पहुँच गया है। शोधकर्ताओं ने पाया कि क्वांटम कंप्यूटर ने केवल गणनाओं में गणितीय रूप से "सर्वश्रेष्ठ" स्कोर नहीं खोजा; कभी-कभी गणितीय रूप से पूर्ण स्कोर वास्तव में एक टूटे हुए या गलत जीनोम की ओर ले जाता है। इसके बजाय, सफलता की कुंजी समाधान की संरचना को देखने में थी—विशेष रूप से, अंतिम पथ में कितने टुकड़ों को रखा गया था—और इसका उपयोग संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला से सही असेंबली की पहचान करने के लिए किया गया।
इस अध्ययन ने तकनीक की वर्तमान सीमाओं को भी रेखांकित किया। जब शोधकर्ताओं ने क्वांटम कंप्यूटर के एक आदर्श, शोर-मुक्त सिमुलेशन पर उसी समस्या को चलाया, तो परिणाम वास्तविक मशीन की तुलना में थोड़े बेहतर थे। वास्तविक हार्डवेयर ने ऐसी त्रुटियाँ पेश कीं जिन्होंने कच्चे गणितीय स्कोर को बदतर बना दिया और समाधानों को अधिक खंडित कर दिया। हालाँकि, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि इन त्रुटियों के बावजूद, अंतर्निहित विधि एक उच्च-गुणवत्ता वाले जीनोम को पुनः प्राप्त करने के लिए पर्याप्त मजबूत थी। उन्होंने पाया कि अंतिम असेंबली में रखे गए टुकड़ों की संख्या सफलता का एक मजबूत संकेतक थी: जिन समाधानों ने टुकड़ों की एक निश्चित न्यूनतम संख्या रखी, वे कच्चे स्कोर की परवाह किए बिना लगभग हमेशा एक पूर्ण जीनोम प्रदान करते थे। यह सुझाव देता है कि भविष्य में, वैज्ञानिकों को उपयोगी परिणाम प्राप्त करने के लिए पूर्ण क्वांटम कंप्यूटरों की प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं होगी; वे सही तरीके से डेटा की व्याख्या करने के लिए वर्तमान, अपूर्ण मशीनों का उपयोग कर सकते हैं।
यह कार्य सैद्धांतिक वादे और व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच एक सेतु के रूप में कार्य करता है। यह प्रदर्शित करता है कि स्मार्ट शास्त्रीय रणनीतियों के साथ क्वांटम कंप्यूटिंग को जोड़कर, वैज्ञानिक उन जैविक समस्याओं को हल करना शुरू कर सकते हैं जो पहले पहुंच से बाहर थीं। शोधकर्ताओं ने अपने कोड और डेटा को जनता के लिए उपलब्ध कराया है, जिससे अन्य लोग इन विधियों को विभिन्न जीवों और विभिन्न मशीनों पर परीक्षण कर सकें। हालांकि यह अस्पतालों और प्रयोगशालाओं में उपयोग किए जाने वाले मानक उपकरणों का प्रतिस्थापन नहीं है, लेकिन यह एक स्पष्ट प्रमाण है कि क्वांटम अनुकूलन वास्तविक दुनिया की जैविक जटिलता को संभाल सकता है। आगे का मार्ग इन विधियों को और भी बड़े जीनोमों को संभालने और उन त्रुटियों को बेहतर ढंग से छानने की दिशा में है जो वर्तमान हार्डवेयर अनिवार्य रूप से उत्पन्न करता है। फिलहाल, यह अध्ययन एक ठोस कदम है उस भविष्य की ओर जहाँ क्वांटम कंप्यूटर जीवन के सबसे जटिल निर्देशों को, एक समय में एक अंश (fragment) के रूप में डिकोड करने में मदद कर सकते हैं।
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