Co-Design of a Quantum Circuit using QGHNN for High Separate Fidelity and Maximum Grover Algorithm Accuracy
यह शोध पत्र एक क्वांटम ग्राफ हैमिल्टोनियन न्यूरल नेटवर्क (QGHNN) का उपयोग करने वाले एक हाइब्रिड भौतिकी-मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क को प्रस्तुत करता है जो सुपरकंडक्टिंग क्वांटम सर्किटों को सह-डिज़ाइन करने के लिए है, जिससे 99.4% से अधिक रीडआउट सेपरेशन फिडेलिटी और IBM के Q5 Tenerife प्रोसेसर के तुलनीय लगभग 86% ग्रोवर एल्गोरिदम सटीकता प्राप्त होती है।
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क्वांटम कंप्यूटर उन समस्याओं को हल करने का वादा करते हैं जिन्हें हल करने में साधारण मशीनों को हजारों साल लग सकते हैं, लेकिन उन्हें बनाना एक तूफान में ताश के पत्तों के घर को संतुलित करने की कोशिश करने जैसा है। ये मशीनें सूचना की नाजुक इकाइयों पर निर्भर करती हैं जिन्हें 'क्यूबिट्स' (qubits) कहा जाता है, जो एक ही समय में कई अवस्थाओं में मौजूद हो सकते हैं, जिससे वे एक साथ कई संभावनाओं को तलाश सकते हैं। हालांकि, यह नाजुक अवस्था शोर, गर्मी या इसे बहुत करीब से देखने मात्र से भी आसानी से टूट सकती है। एक क्वांटम कंप्यूटर को उपयोगी बनाने के लिए, इंजीनियरों को ऐसे सर्किट डिजाइन करने होंगे जो इन क्यूबिट्स को गणना करने के लिए पर्याप्त समय तक स्थिर रख सकें, और साथ ही यह भी सक्षम हों कि जानकारी धुंधली होने से पहले परिणामों को स्पष्ट रूप से पढ़ सकें। चुनौती यह है कि वे सेटिंग्स जो एक क्यूबिट को पढ़ने में आसान बनाती हैं, वे उसे जटिल गणित करने में कठिन बना देती हैं, और वे सेटिंग्स जो इसे अच्छी तरह से गणना करने में मदद करती हैं, वे अंतिम उत्तर को अस्पष्ट बना सकती हैं। सही संतुलन खोजने के लिए एक ऐसे परिदृश्य में नेविगेट करना आवश्यक है जहाँ सिस्टम के एक हिस्से में सुधार करने से अक्सर दूसरे हिस्से को नुकसान पहुँचता है।
एक नए अध्ययन में, ईरानी क्वांटम टेक्नोलॉजीज रिसर्च सेंटर और सहयोगी संस्थानों के शोधकर्ताओं ने सुपरकंडक्टिंग सर्किट से बने एक विशिष्ट प्रकार के क्वांटम कंप्यूटर के लिए इस संतुलन कार्य को हल करने का एक तरीका विकसित किया है। उन्होंने एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क बनाया है जो भौतिकी के नियमों को एक विशेष प्रकार के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ जोड़ता है ताकि एक दो-क्यूबिट सिस्टम को डिजाइन किया जा सके जो पिछले प्रयासों की तुलना में बेहतर काम करता है। हार्डवेयर डिजाइन और एल्गोरिदम प्रदर्शन को अलग-अलग समस्याओं के रूप में मानने के बजाय, टीम ने एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया—जो डेटा से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया एक कंप्यूटर प्रोग्राम है—ताकि उस सटीक ऑपरेटिंग पॉइंट को खोजा जा सके जहाँ माप की सटीकता और गणना की सफलता दर दोनों को अधिकतम किया जा सके। उनका कार्य यह प्रदर्शित करता है कि इस सिस्टम को डिवाइस की अंतर्निहित भौतिकी पर प्रशिक्षित करके, वे एक ऐसा 'स्वीट स्पॉट' (sweet spot) पहचान सकते हैं जहाँ मशीन उच्च सटीकता के साथ अपनी अवस्था को पढ़ सकती है और साथ ही उल्लेखनीय सफलता के साथ एक प्रसिद्ध सर्च एल्गोरिदम को निष्पादित कर सकती है।
शोधकर्ताओं ने एक सेटअप पर ध्यान केंद्रित किया जहाँ दो सुपरकंडक्टिंग क्यूबिट्स एक साझा रेज़ोनेटर (resonator) के माध्यम से जुड़े हुए हैं, जो एक घटक है जो उनके बीच के इंटरैक्शन के लिए एक पुल की तरह कार्य करता है। इस वातावरण में, क्यूबिट निरंतर शोर और ऊर्जा हानि के अधीन होते हैं, जिन्हें उन समीकरणों का उपयोग करके मॉडल किया जाता है जो बताते हैं कि ओपन सिस्टम समय के साथ कैसे विकसित होते हैं। टीम को एक साथ दो लक्ष्य प्राप्त करने के लिए कई भौतिक चरों (variables) को ट्यून करने की आवश्यकता थी, जैसे कि क्यूबिट्स की आवृत्ति और ब्रिज के साथ उनके संबंध की ताकत, ताकि: एक तो क्यूबिट की अवस्था के रीडआउट को यथासंभव स्पष्ट बनाया जा सके और दूसरा यह सुनिश्चित किया जा सके कि ग्रोवर सर्च एल्गोरिदम (Grover search algorithm), जो एक बड़ी सूची में किसी विशिष्ट आइटम को खोजने की एक विधि है, सही ढंग से काम करे। कठिनाई इस तथ्य में निहित है कि ये दोनों लक्ष्य अक्सर विपरीत दिशाओं में खींचते हैं; सिस्टम को अधिक सटीक गणनाओं के लिए धकेलने से रीडआउट सिग्नल धुंधला हो सकता है, और इसके विपरीत भी।
इस संघर्ष को नेविगेट करने के लिए, टीम ने 'क्वांटम ग्राफ हैमिल्टोनियन न्यूरल नेटवर्क' नामक एक उपकरण का उपयोग किया। मानक कंप्यूटर प्रोग्रामों के विपरीत जो डेटा को एक 'ब्लैक बॉक्स' की तरह मानते हैं, यह नेटवर्क भौतिक प्रणाली की संरचना को समझने के लिए बनाया गया है, जो क्यूबिट्स और उनके कनेक्शन को परस्पर क्रिया करने वाले हिस्सों के एक मानचित्र के रूप में देखता है। शोधकर्ताओं ने हजारों विभिन्न भौतिक स्थितियों के तहत क्वांटम सिस्टम के व्यवहार का अनुकरण (simulate) करके एक बड़ा डेटासेट तैयार किया, और रिकॉर्ड किया कि प्रत्येक परिवर्तन ने रीडआउट की गुणवत्ता और एल्गोरिदम की सफलता को कैसे प्रभावित किया। फिर उन्होंने न्यूरल नेटवर्क को भौतिक सेटिंग्स और अंतिम परिणामों के बीच जटिल, गैर-रेखीय संबंध को सीखने के लिए प्रशिक्षित किया। एक बार जब नेटवर्क ने यह मानचित्र सीख लिया, तो यह किसी भी नई सेटिंग के परिणाम का तुरंत पूर्वानुमान लगा सकता था, बिना हर बार धीमे और भारी सिमुलेशन चलाए। इसने टीम को संभावनाओं के पहाड़ पर चढ़ने और उस शिखर को खोजने के लिए एक गणितीय खोज पद्धति का उपयोग करने की अनुमति दी जहाँ दोनों प्रदर्शन मेट्रिक्स उच्च थे।
इस को-डिजाइन दृष्टिकोण के परिणाम चौंकाने वाले थे। अनुकूलन (optimization) से पहले, सिस्टम क्यूबिट की विभिन्न अवस्थाओं के बीच एक स्पष्ट अलगाव दिखाता था, लेकिन अभी भी कुछ ओवरलैप था जो त्रुटियों का कारण बन सकता था। न्यूरल नेटवर्क द्वारा मार्गदर्शन किए जाने के बाद, अलगाव अधिक स्पष्ट हो गया, जिससे मेजरमेंट फिडेलिटी (measurement fidelity) 99.4 प्रतिशत से अधिक हो गई। हालांकि यह एक छोटी संख्यात्मक छलांग लग सकती है, लेकिन क्वांटम कंप्यूटिंग की दुनिया में, एक प्रतिशत का ऐसा अंश गलत उत्तर की संभावना में भारी कमी का प्रतिनिधित्व करता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि एल्गोरिदम के प्रदर्शन में एक बड़ी छलांग देखी गई। ग्रोवर सर्च एल्गोरिदम की सफलता की संभावना, जो प्रारंभिक हार्डवेयर सेटिंग्स के कारण सीमित थी, बढ़कर लगभग 86 प्रतिशत हो गई। सटीकता का यह स्तर वर्तमान में स्थापित वाणिज्यिक क्वांटम प्रोसेसर द्वारा हासिल किए जाने वाले स्तर के बराबर है, जो सुझाव देता है कि नया डिजाइन वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए व्यवहार्य है।
अध्ययन ने एक मौलिक ट्रेड-ऑफ (trade-off) को भी उजागर किया जिसे इंजीनियरों को प्रबंधित करना होता है। जब शोधकर्ताओं ने केवल सर्च एल्गोरिदम के लिए सिस्टम को अनुकूलित किया, तो उन्होंने पाया कि तेज़ गणनाओं के लिए आवश्यक मजबूत इंटरैक्शन उन नाजुक क्वांटम कनेक्शनों को दबा देते हैं जो एंटैंगलमेंट (entanglement) के लिए आवश्यक हैं—एक ऐसा संसाधन जहाँ क्यूबिट इस तरह से आपस में जुड़ जाते हैं जो शास्त्रीय भौतिकी को चुनौती देता है। न्यूरल नेटवर्क ने सफलतापूर्वक एक मध्य मार्ग खोजा, जो उच्च एल्गोरिदम प्रदर्शन प्रदान करने के साथ-साथ पर्याप्त क्वांटम लिंक को भी बनाए रखता है। अपने निष्कर्षों को केवल सैद्धांतिक साबित करने के बजाय, टीम ने अनुकूलित मापदंडों का उपयोग किया और उन्हें पेशेवर इंजीनियरिंग सॉफ्टवेयर में एक भौतिक सर्किट लेआउट डिजाइन करने के लिए उपयोग किया। इसके बाद उन्होंने इस डिजाइन पर इलेक्ट्रोमैग्नेटिक सिमुलेशन चलाया, जिससे पुष्टि हुई कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा उत्पन्न संख्याएँ सीधे तौर पर एक निर्माण योग्य, कार्यात्मक हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन में परिवर्तित होती हैं।
यह कार्य इस बात पर प्रकाश डालता है कि क्वांटम कंप्यूटर कैसे बनाए जाते हैं, इसमें बदलाव आया है। हार्डवेयर को पहले डिजाइन करने और फिर सॉफ्टवेयर को उसके साथ काम करने के लिए प्रयास करने के बजाय, या सॉफ्टवेयर को अनुकूलित करने और उम्मीद करने के बजाय कि हार्डवेयर उसका साथ देगा, यह दृष्टिकोण दोनों को एक साथ डिजाइन करता है। भौतिकी के नियमों का सम्मान करने वाले मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि यह एक ऐसा ऑपरेटिंग पॉइंट खोजने के लिए संभव है जो कई, प्रतिस्पर्धी मांगों को एक साथ पूरा करता है। अध्ययन पुष्टि करता है कि शोर भरे, अपूर्ण संसार में भी, सावधानीपूर्वक को-डिजाइन क्वांटम सर्किट से उच्च प्रदर्शन निकाल सकता है, जो भविष्य में अधिक विश्वसनीय और शक्तिशाली मशीनों का मार्ग प्रशस्त करता है। अनुकूलित सेटिंग्स को सीधे भौतिक आयामों, जैसे कि तारों की लंबाई या कैपेसिटर के आकार में अनुवादित करने की क्षमता का अर्थ है कि कंप्यूटर सिमुलेशन से एक कामकाजी चिप तक का रास्ता छोटा और अधिक सीधा होता जा रहा है।
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