Dual Validation of Discord Features: Simulation and Hardware Evidence on IBM Quantum

क्वांटम भौतिकी की विचित्र और अंतर्निहित विरोधाभासी दुनिया में, कणों को ऐसे तरीकों से जोड़ा जा सकता है जो हमारे रोजमर्रा के अनुभवों को चुनौती देते हैं। दशकों तक, वैज्ञानिकों का मानना था कि 'एंटैंगलमेंट' (entanglement) नामक एक विशिष्ट प्रकार का संबंध ही भविष्य के क्वांटम कंप्यूटरों को चलाने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली संसाधन है। हालांकि, शोधकर्ताओं ने खोजा है कि जब कण इतने शोर वाले या अव्यवस्थित होते हैं कि वे एंटैंगल्ड नहीं हो पाते, तब भी वे एक अलग, सूक्ष्म प्रकार के संबंध को साझा कर सकते हैं। यह संबंध, जिसे 'क्वांटम डिस्कॉर्ड' (quantum discord) के रूप में जाना जाता है, एक छिपी हुई सूचना की परत की तरह कार्य करता है जो मजबूत बंधनों के टूटने के बाद भी बनी रहती है। यह समझना कि क्या इस सूक्ष्म लिंक का वास्तव में डेटा संसाधित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है, क्वांटम मशीनों की वर्तमान पीढ़ी के लिए एक महत्वपूर्ण प्रश्न है, जो शक्तिशाली तो हैं लेकिन त्रुटियों और उनके वातावरण से होने वाले हस्तक्षेप के प्रति संवेदनशील भी हैं।

सना विश्वविद्यालय (Sana'a University) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस प्रश्न का उत्तर देने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है, जिसमें उन्होंने यह परीक्षण किया कि क्या डिस्कॉर्ड-आधारित कनेक्शन मशीन लर्निंग के लिए विश्वसनीय उपकरण के रूप में काम कर सकते हैं। उन्होंने मापने के एक नए तरीके पर ध्यान केंद्रित किया, जिसे वे 'मेजरमेंट-इंड्यूस्ड कोहेरेंस-थ्रेशोल्ड डिस्कॉर्ड' (measurement-induced coherence-threshold discord) कहते हैं। सरल शब्दों में, यह अवधारणा एक विशिष्ट प्रश्न पूछती है: एक कण में कितनी आंतरिक व्यवस्था, या 'कोहेरेंस' (coherence), होनी चाहिए कि एक साधारण माप एक छिपे हुए क्वांटम संबंध को जगा सके? शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या इस विशिष्ट थ्रेशोल्ड (सीमा) का उपयोग पैटर्न पहचानने के लिए कंप्यूटर को प्रशिक्षित करने हेतु एक विशेषता (feature) के रूप में किया जा सकता है, ठीक वैसे ही जैसे कोई मनुष्य बादलों के विभिन्न प्रकारों को उनके आकार को देखकर पहचानना सीखता है।

यह पता लगाने के लिए, टीम ने एक व्यापक परीक्षण ढांचा तैयार किया जिसमें दो अलग-अलग दृष्टिकोणों को जोड़ा गया। सबसे पहले, उन्होंने आदर्श स्थितियों में और विभिन्न प्रकार के शोर (noise) के तहत ये क्वांटम अवस्थाएँ कैसे व्यवहार करेंगी, इसका मॉडल बनाने के लिए एक शक्तिशाली क्लासिकल कंप्यूटर पर हजारों सिमुलेशन चलाए। इसके बाद, वे वास्तविक दुनिया में चले गए, और IBM पर स्थित एक भौतिक क्वांटम प्रोसेसर पर अपने प्रयोग किए। यह मशीन, जिसे 'ibm fez' के रूप में जाना जाता है, में 156 क्यूबिट्स (qubits) शामिल हैं, जो क्वांटम कंप्यूटर के सूचना के बुनियादी इकाइयाँ हैं। सिमुलेशन और वास्तविक हार्डवेयर दोनों पर एक ही परीक्षण चलाकर, शोधकर्ता अपने सैद्धांतिक अनुमानों की तुलना एक कार्यात्मक क्वांटम डिवाइस की जटिल वास्तविकता से कर सके।

परिणाम उत्साहजनक थे। टीम ने पाया कि क्वांटम डिस्कॉर्ड से प्राप्त विशेषताएं कंप्यूटर को सीखने में मदद करने के लिए अत्यधिक प्रभावी थीं। उन्होंने दो अलग-अलग प्रकार के क्वांटम लर्निंग मॉडल का परीक्षण किया, एक जो पैटर्न खोजने के लिए अपनी सेटिंग्स को समायोजित करता है और दूसरा जो डेटा समूहों के बीच सीमाएं खींचने के लिए एक गणितीय दृष्टिकोण का उपयोग करता है। दोनों मॉडल अच्छा प्रदर्शन करते हैं, लेकिन समायोज्य मॉडल, जिसे 'वेरिएशनल क्वांटम क्लासिफायर' (variational quantum classifier) कहा जाता है, ने विशेष मजबूती दिखाई। यह उच्च सटीकता के साथ क्वांटम डेटा द्वारा बनाई गई जटिल ज्यामितीय आकृतियों को पहचानने में सक्षम था, जो सिमुलेशन में अक्सर 90 प्रतिशत से अधिक था। महत्वपूर्ण रूप से, मॉडल ने उन विशिष्ट कोणों और सीमाओं को पहचानना सीखा जहाँ क्वांटम संबंध सक्रिय होता है, जिससे यह सिद्ध हुआ कि मशीन केवल अनुमान नहीं लगा रही थी बल्कि वास्तव में डेटा की अंतर्निहित संरचना को समझ रही थी।

शायद सबसे महत्वपूर्ण खोज यह थी कि ये सिस्टम शोर के प्रति कितने सक्षम रहे। क्वांटम कंप्यूटर स्वभाव से नाजुक होते हैं; गर्मी या विद्युत चुम्बकीय क्षेत्रों से होने वाला मामूली व्यवधान भी गणना को खराब कर सकता है। शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए जानबूझकर अपने सिमुलेशन में विभिन्न प्रकार का शोर डाला कि उनके मॉडल विफल होने से पहले कितना सहन कर सकते हैं। उन्होंने पाया कि क्वांटम डिस्कॉर्ड की विशेषताएं काफी उच्च शोर स्तरों के बावजूद भी उपयोगी बनी रहीं। मॉडल तुरंत ध्वस्त नहीं हुए; इसके बजाय, वे धीरे-धीरे कम हुए (degradeed gracefully), और पर्यावरण के पूर्ण रूप से अनुकूल न होने पर भी डेटा को सही ढंग से वर्गीकृत करने की अपनी क्षमता बनाए रखी। यह सुझाव देता है कि डिस्कॉर्ड एक मजबूत संसाधन है जो वर्तमान तकनीक की अपूर्ण स्थितियों में भी जीवित रह सकता है।

जब टीम अपने प्रयोगों को वास्तविक IBM हार्डवेयर पर ले गई, तो परिणामों ने वही पुष्टि की जो उनके सिमुलेशन ने भविष्यवाणी की थी। भौतिक मशीन, वास्तविक दुनिया की सीमाओं और उसके सुपरकंडक्टिंग घटकों में निहित शोर के बावजूद, ने परिणाम दिए जो सिम्युलेटेड डेटा के काफी करीब थे। दो-क्यूबिट अवस्था से जुड़े एक विशिष्ट परीक्षण में, हार्डवेयर ने 93.5 प्रतिशत की सटीकता प्राप्त की। वर्चुअल मॉडल और भौतिक मशीन के बीच यह करीबी तालमेल इस बात का प्रबल संकेत है कि सैद्धांतिक ढांचा वास्तव में यह पकड़ता है कि वास्तविक क्वांटम प्रोसेसर कैसे व्यवहार करते हैं। यह प्रदर्शित करता है कि डिस्कॉर्ड द्वारा मापे गए सूक्ष्म संबंध केवल गणितीय अमूर्तता नहीं हैं, बल्कि मूर्त, मापने योग्य संसाधन हैं जिन्हें आज की मशीनों पर उपयोग किया जा सकता है।

अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि क्वांटम डिस्कॉर्ड केवल एक सैद्धांतिक जिज्ञासा नहीं है; यह क्वांटम कंप्यूटिंग के वर्तमान युग के लिए एक व्यावहारिक उपकरण है। यह दिखाकर कि इन विशेषताओं को मशीनों द्वारा सीखा जा सकता है और वास्तविक शोर के तहत भी प्रभावी बना रहता है, शोधकर्ताओं ने क्वांटम मशीन लर्निंग के लिए एक नया मार्ग प्रशस्त किया है। त्रुटि-मुक्त क्वांटम कंप्यूटरों की प्रतीक्षा करने के बजाय, वैज्ञानिक अब आज के उपलब्ध शोर वाले उपकरणों पर उपयोगी अनुप्रयोग बनाने के लिए इन डिस्कॉर्ड-आधारित विधियों का उपयोग कर सकते हैं। यह कार्य अमूर्त सिद्धांत और प्रयोगात्मक वास्तविकता के बीच के अंतर को पाटता है, जो क्वांटम प्रणालियों की अनूठी क्षमताओं का निदान करने और उपयोग करने का एक विश्वसनीय तरीका प्रदान करता है क्योंकि वे विकसित हो रही हैं।