Quantum approximate optimization of population-level acetabular screw parameters on gate-based hardware
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि क्वांटम एप्रोक्सिमेट ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम (QAOA), वर्तमान IBM क्वांटम हार्डवेयर पर एसिटाबुलर स्क्रू मापदंडों के चयन में रैंडम सैंपलिंग से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है, इसकी व्यावहारिक उपयोगिता वर्तमान में शोर (noise), सीड निर्भरता और शास्त्रीय विधियों की तुलना में कार्डिनैलिटी बाधाओं को संभालने की कठिनाई के कारण रोगी-विशिष्ट योजना के लिए सीमित है।
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आधुनिक चिकित्सा की दुनिया में, सर्जन अक्सर मानव शरीर के जटिल परिदृश्य के माध्यम से अपने उपकरणों को निर्देशित करने के लिए सटीक माप पर भरोसा करते हैं। जब कूल्हे के सॉकेट में एक हड्डी, जिसे एसिटाबुलम (acetabulum) कहा जाता है, टूट जाती है, तो डॉक्टरों को टुकड़ों को एक साथ थामे रखने के लिए धातु का पेंच (स्क्रू) डालने की आवश्यकता हो सकती है। इस पेंच के लिए सही मार्ग खोजना एक नाजुक कार्य है; मार्ग इतना चौड़ा होना चाहिए कि वह हड्डी को बिना चटकाए धातु को समाहित कर सके, फिर भी इतना लंबा होना चाहिए कि मजबूत सहारा प्रदान कर सके। चूंकि हर व्यक्ति की शारीरिक संरचना थोड़ी अलग होती है, और क्योंकि ये माप विभिन्न आबादी में भिन्न हो सकते हैं, इसलिए सर्जन पारंपरिक रूप से सबसे सुरक्षित और सबसे प्रभावी पेंच के आकार और कोण को निर्धारित करने के लिए लोगों के बड़े समूहों पर आधारित कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करते हैं। दशकों से, ये गणनाएँ मानक कंप्यूटरों द्वारा की जाती रही हैं, जो विकल्पों की सूचियों में से सर्वश्रेष्ठ को खोजने के लिए अविश्वसनीय रूप से तेज़ होते हैं। हालांकि, क्वांटम कंप्यूटिंग नामक एक नए प्रकार की कंप्यूटिंग तकनीक उभरी है, जो पूरी तरह से अलग तरीकों से जटिल समस्याओं को हल करने के वादे के साथ आई है। यह तकनीक सबसे सूक्ष्म स्तर पर भौतिकी के अजीब नियमों का उपयोग करके कई संभावनाओं को एक साथ तलाशती है, जिससे कुछ लोग यह सोचने पर मजबूर हैं कि क्या यह एक दिन उन मशीनों से बेहतर प्रदर्शन कर सकती है जिनका हम आज उपयोग करते हैं, यहाँ तक कि चिकित्सा नियोजन के लिए भी।
एक हालिया अध्ययन ने इस विचार का परीक्षण करने के लिए एक बहुत ही विशिष्ट, वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में हाथ आजमाया: कूल्हे के पेंच के लिए सही मापदंड चुनना। शोधकर्ताओं ने तुर्की के पुरुषों के प्रकाशित मापों पर आधारित समस्या का एक सरलीकृत संस्करण लिया, और इसे एक क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करके हल करने का प्रयास किया। उन्होंने किसी विशिष्ट रोगी के लिए सर्जरी की योजना बनाने का प्रयास नहीं किया, बल्कि एक व्यापक प्रश्न पूछा: क्या एक क्वांटम मशीन विकल्पों की सूची में से सबसे अच्छे पेंच के आकार और लंबाई की सफलतापूर्वक पहचान कर सकती है, और यह उन मानक कंप्यूटरों की तुलना में कैसी है जिन पर हम पहले से ही भरोसा करते हैं? ऐसा करने के लिए, उन्होंने चिकित्सा निर्णय को एक ऐसी भाषा में अनुवादित किया जिसे क्वांटम कंप्यूटर समझ सके, जिससे पेंच की लंबाई, व्यास और कोण के चुनाव को बाइनरी स्विच (binary switches) की एक श्रृंखला में बदल दिया गया। इसके बाद उन्होंने इस समस्या को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध दो अलग-अलग क्वांटम प्रोसेसर पर चलाया, जिससे विकल्पों की कई संभावनाओं के बीच सही उत्तर खोजने की मशीन की क्षमता का परीक्षण किया जा सके।
इस प्रयोग के परिणाम प्रकट करने वाले थे, हालांकि शायद उस तरह से नहीं जैसा कि एक तकनीकी क्रांति के लिए आशा की जाती है। क्वांटम कंप्यूटर ने संयोगवश होने वाली संभावना से अधिक बार सर्वोत्तम समाधान खोज लिया। अपने सबसे सफल रन में, मशीन ने लगभग 41 प्रतिशत समय सही पेंच विन्यास (configuration) को चुना, जो रैंडम तरीके से सही अनुमान लगाने की लगभग 3 प्रतिशत की संभावना से काफी बेहतर है। हालांकि, जब शोधकर्ताओं ने इसकी तुलना एक मानक कंप्यूटर से की, तो अंतर स्पष्ट था। एक पारंपरिक कंप्यूटर ने ठीक उसी समस्या को एक मिलीसेकंड से भी कम समय में हल कर दिया, और हर बार सटीक उत्तर खोज निकाला। इसके विपरीत, क्वांटम कंप्यूटर ने वास्तविक प्रोसेसिंग समय में कई सेकंड लिए और आधे से अधिक समय में सही उत्तर खोजने में विफल रहा। अध्ययन ने दिखाया कि हालांकि क्वांटम मशीन वास्तव में समाधान खोज सकती थी, लेकिन यह उन उपकरणों की तुलना में न तो तेज़ थी और न ही अधिक विश्वसनीय थी जिनका सर्जन पहले से ही उपयोग करते हैं।
शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि कठिनाई स्वयं चिकित्सा समस्या से नहीं आई थी, जो वास्तव में काफी सरल है, बल्कि इस बात से आई थी कि समस्या को क्वांटम मशीन के लिए कैसे अनुवादित किया गया था। क्वांटम कंप्यूटर एक विशिष्ट प्रकार के नियम के साथ संघर्ष करता था जो उसे एक सूची से ठीक एक विकल्प चुनने के लिए मजबूर करता था, एक ऐसा प्रतिबंध जिसने समाधान के मार्ग को अस्थिर और त्रुटियों के प्रति संवेदनशील बना दिया। जब शोधकर्ताओं ने समस्या का एक अधिक पूर्ण संस्करण चलाने का प्रयास किया, जिसमें अधिक चर (variables) और विकल्पों की एक बड़ी सूची शामिल थी, तो क्वांटम मशीन का प्रदर्शन काफी गिर गया, यहाँ तक कि एक आदर्श, शोर-रहित सिमुलेशन में भी। इससे यह संकेत मिला कि चुनौती केवल हार्डवेयर की वर्तमान सीमाएं नहीं थीं, बल्कि चिकित्सा निर्णय को क्वांटम सिस्टम में एनकोड करने की विधि थी। अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि इस प्रकार के कार्य के लिए, क्वांटम दृष्टिकोण अभी तक पारंपरिक तरीकों पर कोई लाभ देने के लिए तैयार नहीं था।
गति के लाभ की कमी के बावजूद, यह प्रयोग क्षेत्र के लिए एक महत्वपूर्ण कदम था। यह पहली बार था जब एक ऑर्थोपेडिक पैरामीटर-चयन समस्या को एक वास्तविक क्वांटम कंप्यूटर पर चलाया गया था, जिससे चर्चा सैद्धांतिक अटकलों से वास्तविक हार्डवेयर परीक्षण तक पहुँच गई थी। शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि हालांकि क्वांटम कंप्यूटर इन चिकित्सा गणनाओं को संभाल सकते हैं, लेकिन वर्तमान में उनके पास स्थिरता और दक्षता में ऐसी बाधाएं हैं जो उन्हें रोगी-विशिष्ट नियोजन के लिए उपयोगी होने से रोकती हैं। अध्ययन ने रेखांकित किया कि क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए एक वास्तविक उपकरण बनने के लिए, भविष्य के कार्यों को जटिल शारीरिक समस्याओं को क्वांटम भाषा में अनुवादित करने के बेहतर तरीके खोजने पर ध्यान केंद्रित करना होगा, न कि केवल वर्तमान मशीनों को बड़ा या तेज़ बनाने पर। जब तक वे बाधाएं दूर नहीं हो जातीं, कूल्हे के पेंच की योजना बनाने का सबसे विश्वसनीय तरीका मानक कंप्यूटर ही रहेगा, जो पलक झपकते ही सटीक उत्तर प्रदान करना जारी रखता है।
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