गूगल हाल ही में अनावरण किया गया इसका नवीनतम क्वांटम प्रोसेसर, जिसका नाम ‘विलो’ है। इसे बनाने वाली रिसर्च टीम ने इसका परीक्षण भी किया और नतीजे आए में प्रकाशित प्रकृति.
उन्होंने क्वांटम कंप्यूटरों की वास्तविकता के बारे में बड़े स्तर पर चर्चा पैदा की जो कई व्यावहारिक समस्याओं से निपट सकते हैं।
परिणामों ने क्वांटम सूचना प्रसंस्करण की शक्ति को समझाने और वे उन समस्याओं को कैसे हल कर सकते हैं, जिनसे सबसे शक्तिशाली शास्त्रीय कंप्यूटर भी जूझते हैं, के बारे में दिलचस्प बहस छेड़ दी।
बिट बनाम क्वबिट
कंप्यूटर 0s और 1s की सारणी में संग्रहीत जानकारी को संसाधित करते हैं। शास्त्रीय कंप्यूटरों में, इन 0 और 1 को दर्शाने के लिए दो संभावित स्थितियों वाली कुछ भौतिक प्रणाली का उपयोग किया जाता है। इन भौतिक प्रणालियों को बिट्स कहा जाता है। एक सामान्य उदाहरण एक विद्युत सर्किट है जो वोल्टेज के दो स्तरों की अनुमति देता है, एक को 0 कहा जाता है और दूसरे को 1 कहा जाता है। एक शास्त्रीय कंप्यूटर बिट्स का एक संग्रह है, और बिट्स के अंदर और बाहर बहने वाली जानकारी को भौतिक संचालन द्वारा नियंत्रित और हेरफेर किया जाता है जिसे कहा जाता है गेट संचालन. उदाहरण के लिए, एक AND गेट दो इनपुट स्वीकार करता है, प्रत्येक या तो 0 या 1, और आउटपुट 1 यदि इनपुट के किसी अन्य संयोजन के लिए दोनों इनपुट 1 और 0 हैं।
एक क्वांटम बिट, या क्विबिट में 0 और 1 का प्रतिनिधित्व करने वाली दो अलग-अलग अवस्थाएँ होती हैं। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि एक क्विबिट उन अवस्थाओं में हो सकती है जो 0 और 1 का संयोजन भी हैं। इस सुविधा को क्वांटम सुपरपोज़िशन कहा जाता है। शास्त्रीय बिट्स ऐसा नहीं कर सकते. इस क्षमता के कारण, प्रत्येक क्वबिट को क्वबिट की स्थिति में क्रमशः 0 और 1 के योगदान को दर्शाने के लिए दो अलग-अलग संख्याओं की आवश्यकता होती है। यदि हमारे पास दो बिट हैं, तो हमें संग्रह की स्थिति का प्रतिनिधित्व करने के लिए दो संख्याओं की आवश्यकता है, प्रत्येक बिट के लिए एक। दो क्वांटम बिट्स के साथ, हमें राज्य का प्रतिनिधित्व करने के लिए चार संख्याओं की आवश्यकता होती है। 10 बिट्स के लिए, हमें संग्रह की स्थिति दर्शाने के लिए 10 संख्याओं की आवश्यकता है। दस क्यूबिट के लिए, हमें 2 की आवश्यकता है10 (1,024) संख्याएँ।
क्वबिट्स की स्थिति और राज्यों की सुपरपोजिशन का प्रतिनिधित्व करने के लिए आवश्यक जानकारी में यह तेजी से वृद्धि प्रमुख कारण है कि क्वांटम कंप्यूटर शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में अधिक कुशल और शक्तिशाली हो सकते हैं। एक शास्त्रीय कंप्यूटर की तरह, एक क्वांटम कंप्यूटर भी क्वैबिट्स और क्वांटम गेट्स नामक कई भौतिक संचालन का एक संग्रह है जो गणना करने के लिए क्वैबिट्स की स्थिति को बदलता है।
अलग करना मुश्किल
क्वांटम कंप्यूटर को साकार करने में एक बड़ी बाधा क्वांटम अवस्थाओं की नाजुक प्रकृति है। विशेष रूप से, जबकि क्लासिकल बिट्स मजबूत और लंबे समय तक चलने वाले होते हैं, क्वैबिट नाजुक होते हैं और थोड़ी सी गड़बड़ी पर जल्दी से ढह जाते हैं। यह बदले में उस समय की मात्रा को सीमित करता है जिसके लिए क्वैब जानकारी रख सकता है, क्वांटम कंप्यूटर अपनी गणनाओं को त्रुटियों से कैसे मुक्त रख सकता है, और क्वांटम कंप्यूटर को कितनी अच्छी तरह से स्केल किया जा सकता है।
बाहरी शोर के कारण होने वाली गड़बड़ी से बचने के लिए किसी भौतिक गैजेट को अलग करना मुश्किल है। इसलिए, गणना में त्रुटियां होने की संभावना रहती है। उदाहरण के लिए, जब किसी बिट से 0 का प्रतिनिधित्व करने की उम्मीद की जाती है, तो इसकी बहुत कम संभावना होती है कि वह 1 का प्रतिनिधित्व करने वाली स्थिति में हो। इसे बिट फ्लिप त्रुटि कहा जाता है। इन त्रुटियों को पहचानने और ठीक करने के तरीकों को त्रुटि-सुधार प्रोटोकॉल कहा जाता है।
एक एकल 0 को राज्य 000 में तीन बिट्स द्वारा दर्शाया जाता है (राज्य 0 में प्रत्येक बिट के अनुरूप)। यदि बिट-फ़्लिप त्रुटि है, तो परिणामी स्थिति 100, 010 या 001 हो सकती है (यह इस पर निर्भर करता है कि पहला, दूसरा या तीसरा बिट फ़्लिप किया गया है या नहीं)। इसी प्रकार, 1 को 111 के रूप में दर्शाया जाता है। यदि हमें 01 को मूल जानकारी के रूप में एन्कोड करने की आवश्यकता है, तो इसका वास्तविक प्रतिनिधित्व 000111 है। तीन बिट्स के समूहों में संयोजित अनुक्रम को देखते हुए, 100, 010, 001, 011,101 या 110 की घटना का मतलब होगा एक त्रुटि आ गई है। जब तीन भौतिक बिट एक तार्किक अंक का प्रतिनिधित्व करते हैं, तो यह पता लगाना आसान होता है कि कौन सा बिट फ़्लिप हो गया है और गणना के अगले चरण से पहले इसे उचित रूप से ठीक कर लें।
इसी तरह, क्वांटम कंप्यूटर में त्रुटियों के प्रभाव को कम करने का एक तरीका अतिरिक्त क्वैबिट का उपयोग करके उन्हें ठीक करना है जो गणना के दौरान होने वाली त्रुटियों पर नज़र रखते हैं। यह त्रुटि समस्या का एक तार्किक उत्तर है, हालाँकि यह सुपरपोज़्ड अवस्थाओं में क्वैबिट के लिए अनुपयुक्त है। अज्ञात सुपरपोज़्ड अवस्थाओं की सटीक प्रतियां बनाना क्वांटम भौतिकी के नो-क्लोनिंग प्रमेय द्वारा निषिद्ध है। दूसरी ओर, त्रुटि सुधार के लिए अक्सर अतिरेक की आवश्यकता होती है, अर्थात जानकारी को एन्कोड करने के लिए जितनी आवश्यकता होती है उससे अधिक क्वैबिट प्रदान करना। इससे यह स्पष्ट हो जाता है कि एकल तार्किक क्वबिट का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक से अधिक भौतिक क्वबिट की आवश्यकता होती है। (क्यूबिट्स में एक अन्य प्रकार की त्रुटि भी होती है जिसे चरण फ्लिप त्रुटि कहा जाता है, जो त्रुटि सुधार के समान चुनौतियां प्रस्तुत करती है।)
नो-क्लोनिंग प्रमेय का उल्लंघन किए बिना क्वांटम कंप्यूटर में त्रुटियों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने की एक प्रभावी विधि को सतह कोड कहा जाता है। यहां, इंजीनियर एक ग्रिड पर क्वैबिट की एक श्रृंखला की व्यवस्था करते हैं। क्वैब को दो श्रेणियों में बांटा गया है, अर्थात् डेटा क्वबिट और माप क्वबिट। जबकि डेटा क्वैबिट में त्रुटि वह है जिसे हम पहचानना और ठीक करना चाहते हैं, उन्हें मापने का कोई भी प्रयास उन्हें सुपरपोजिशन से बाहर कर देगा और जो भी जानकारी वे एन्कोड करेंगे वह खो जाएगी।
इससे बचने के लिए, सतह कोड विधि माप क्वैबिट का सेट प्रदान करती है। ये क्वैब उपयुक्त गेट ऑपरेशंस के माध्यम से डेटा क्वबिट के साथ उलझे हुए हैं। (यदि दो क्वबिट उलझे हुए हैं, तो एक कण का कोई भी माप तुरंत दूसरे कण को अपनी सुपरपोजिशन स्थिति खो देगा।) इस सेटअप में, डेटा क्वबिट में त्रुटियों की उपस्थिति का अनुमान माप क्वबिट के उपयुक्त माप करके लगाया जाता है, जबकि इसका उपयोग किया जाता है। डेटा क्वैबिट को प्रभावित होने से रोकने के लिए गेट, और इस प्रकार डेटा क्वैबिट में विसंगतियों को ठीक किया जाता है।
त्रुटि दर
Google के अनुसार, उसके नए क्वांटम प्रोसेसर विलो में त्रुटि सुधार काफी बेहतर है और इस प्रकार यह अन्य क्वांटम कंप्यूटरों की तुलना में काफी तेज है, शास्त्रीय कंप्यूटरों का तो जिक्र ही नहीं किया गया है। इसे विकसित करने वाले शोधकर्ताओं ने कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन समस्या को हल करने के लिए इसका उपयोग करके इसका परीक्षण किया।
विलो में 105 भौतिक क्वबिट हैं और यह सैद्धांतिक रूप से संभव न्यूनतम तापमान (0 K, -273.15° C) के करीब तापमान पर संचालित होता है। इनमें से लगभग आधे डेटा क्वैबिट हैं और शेष माप क्वैबिट हैं। सुपरकंडक्टिंग क्वैबिट कड़ाई से दो-राज्य प्रणाली नहीं हैं। गेट संचालन करते समय, भौतिक प्रणाली उत्तेजित हो सकती है या 0 और 1 के अलावा अन्य स्थितियों में ‘रिसाव’ कर सकती है। ये उत्तेजित अवस्थाएँ बाद में गणना में हस्तक्षेप कर सकती हैं और त्रुटियाँ उत्पन्न कर सकती हैं। तो कुछ क्वैबिट्स – यानी माप क्वैबिट्स – ऐसी रिसाव त्रुटियों को ठीक करने के लिए आरक्षित हैं।
सुसंगतता समय वह अवधि है जिसके दौरान एक क्वबिट की इच्छित स्थिति (आमतौर पर, सुपरपोजिशन) पर्यावरण के साथ या कंप्यूटर के अन्य हिस्सों के साथ बातचीत के कारण बदले बिना जीवित रह सकती है। विलो पर डेटा क्वैबिट का सुसंगतता समय लगभग 100 माइक्रोसेकंड है, जो भौतिक क्वैबिट्स के सुसंगतता समय से अधिक है। यह प्रयुक्त त्रुटि सुधार प्रोटोकॉल का परिणाम है। यह अपने आप में एक दिलचस्प परिणाम है क्योंकि इसका मतलब है कि बाहरी पैंतरेबाजी से सूचना-धारण समय में सुधार किया जा सकता है।
शोधकर्ताओं के लिए अगला मील का पत्थर त्रुटि दर को कम करना है – जिसकी गणना गेट ऑपरेशंस की संख्या के लिए क्वैबिट त्रुटियों की संख्या के अनुपात के रूप में की जाती है – क्योंकि वे अधिक भौतिक क्वैबिट और अधिक त्रुटि सुधार संचालन के साथ बड़े क्वांटम कंप्यूटर का निर्माण करते हैं। अकेले Google ने डेटा क्वैबिट के 3-बाय-3 से 5-बाय-5 से 7-बाय-7 एरे तक प्रगति की है, और प्रत्येक चरण में त्रुटि दर आधे से अधिक कम हो गई है।
किसी सर्किट पर क्वैबिट के संग्रह के लिए कोई यह उम्मीद करता है कि त्रुटि दर या तो वही रहेगी या क्वैबिट की संख्या बढ़ने पर बढ़ जाएगी। जैसे-जैसे अधिक क्यूबिट जोड़े जाते हैं, त्रुटि दर छोटी होती जाती है, यह विलो की वास्तुकला और संचालन की सीमा से नीचे की क्षमता है। क्वांटम प्रोसेसर को पर्याप्त क्वैबिट के साथ प्राप्त करना महत्वपूर्ण है जो व्यावहारिक प्रासंगिकता की समस्याओं की लगभग त्रुटि मुक्त गणना करता है – अंतिम लक्ष्य।
कोई गतिरोध नहीं
विशेष कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन कार्य जिसके साथ Google ने विलो का परीक्षण किया, उसे रैंडम सर्किट सैंपलिंग (आरसीएस) कहा जाता है। आरसीएस कार्य में, विलो को आउटपुट में 0s और 1s की संभावित स्ट्रिंग्स की घटना की संभावना की गणना करनी होती है, जब क्वैबिट पर कार्य करने वाले क्वांटम गेट्स को यादृच्छिक रूप से चुना जाता है। यदि कोई शोर नहीं है, तो आरसीएस एक कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन कार्य है, जिसका अर्थ है कि भविष्यवाणी करने के लिए आवश्यक गणनाओं की संख्या इनपुट आकार के साथ तेजी से बढ़ जाती है।
विलो ने कुछ ही मिनटों में विलो पर प्राप्त होने वाले यादृच्छिक गेट संचालन के लिए आरसीएस कार्य पूरा कर लिया। शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया कि आज उपलब्ध सबसे शक्तिशाली शास्त्रीय कंप्यूटर पर एक ही कार्य में 10 सेप्टिलियन वर्ष लगेंगे (यानी 1 के बाद 24 शून्य)। तुलना करने के लिए, ब्रह्मांड की आयु वर्षों में लगभग 1 है और उसके बाद 10 शून्य हैं। यह प्रशंसनीय है कि बेहतर एल्गोरिदम चलाने वाले शास्त्रीय कंप्यूटर अंततः विलो की उपलब्धि से मेल खा सकते हैं, हालांकि शोधकर्ताओं को आज ऐसे सुधारों के बारे में पता नहीं है।
व्यावहारिक संदर्भों में उपयोगी होने के लिए उचित आकार के क्वांटम प्रोसेसर को समझने से शोधकर्ता अभी भी बहुत दूर हैं। इसने कहा, यह स्वाभाविक है कि विलो ने इस तरह की चर्चा पैदा की: इसने दिखाया है कि एक विश्वसनीय क्वांटम कंप्यूटर को साकार करने में प्रमुख मुद्दों को संबोधित किया जा सकता है और उन पर काबू पाया जा सकता है, कि वे अंतिम बिंदु नहीं हैं। Google टीम का काम आशा प्रदान करता है कि क्वांटम कंप्यूटर जल्द ही हमें प्रकृति के रहस्यों को सुलझाने में मदद कर सकते हैं और दवा डिजाइन, सामग्री विज्ञान, जलवायु मॉडलिंग और अनुकूलन में कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन समस्याओं को भी हल कर सकते हैं – सभी गहरे सामाजिक प्रभाव के साथ।
एस. श्रीनिवासन क्रेया विश्वविद्यालय में भौतिकी के प्रोफेसर हैं।
प्रकाशित – 31 दिसंबर, 2024 08:00 पूर्वाह्न IST
