A.I. क्वांटम कंप्यूटर के निर्माण के लिए गुप्त रखती है

क्वांटम कंप्यूटर आज के पारंपरिक कंप्यूटिंग सिस्टम के साथ जो असंभव माना जाता है उसे प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है। जबकि पूरी तरह कार्यात्मक एक को अभी तक बनाया जाना है, क्वांटम सिमुलेटर - या छोटे सिस्टम विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए हैं - पहले से ही कुछ कार्यों में आधुनिक सुपर कंप्यूटर को बेहतर बनाने की क्षमता प्रदर्शित कर चुके हैं।

ये क्वांटम संरचनाएं बहुत तेज़ गति से संचालन की असंख्य मात्रा में चल सकती हैं। यह केवल एक लाभ की तरह लग सकता है, लेकिन न्यूयॉर्क के फ्लैटिरॉन इंस्टीट्यूट में कम्प्यूटेशनल क्वांटम भौतिकी केंद्र से डॉ। ग्यूसेप कार्लेओ बताते हैं कि क्वांटम कंप्यूटर की सबसे बड़ी संपत्ति वास्तव में एक प्रमुख सड़क है।

"जाँच कर रहा है कि आपका लैपटॉप सही ढंग से काम कर रहा है, बिल्कुल सीधा है, क्वांटम कंप्यूटर के लिए ऐसा करना अधिक जटिल है," कार्सियो बताता है श्लोक में । “हर बार जब आप उन पर एक कार्यक्रम चलाते हैं तो आउटपुट नॉनडेटर्मिनिस्टिक होता है, जिसके परिणामस्वरूप एक प्रश्न के कई उत्तर मिलते हैं। यह वही है जो क्वांटम कंप्यूटर को इतना शक्तिशाली बनाता है, लेकिन इसका अर्थ यह भी है कि यह आकलन करना कठिन है कि क्या वे परिणाम पूरी तरह यादृच्छिक हैं या यदि वे सही हैं।"

लेकिन कार्लो और अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ताओं के एक समूह ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके जटिल क्वांटम सिस्टम को जल्दी से ऑडिट करने का एक तरीका निकाला है। उनका अध्ययन, जो पत्रिका में प्रकाशित हुआ था प्रकृति भौतिकी 26 फरवरी को, एक तकनीक प्रदान करता है जो यह दिखाने के लिए आवश्यक होगा कि भविष्य के क्वांटम कंप्यूटर वास्तव में काम कर रहे हैं।

जिस तरह से क्वांटम सिस्टम जानकारी को स्टोर करता है, वह वैरीफाई करना मुश्किल बनाता है।

कंप्यूटर में डेटा की सबसे छोटी इकाई एक बिट होती है, जो एक होनी चाहिए या एक शून्य। क्वांटम कंप्यूटिंग सिस्टम "क्वाइबेट्स" का उपयोग करते हैं, जो दोनों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं तथा एक साथ शून्य। यह छोटा सा परिवर्तन इन कंप्यूटरों को अकल्पनीय कार्यों से निपटने में सक्षम बनाता है। ५० क्वैब्स की एक श्रृंखला १०,०००,०००,०००,०००,००० नंबरों का प्रतिनिधित्व कर सकती है, यह एक पारंपरिक कंप्यूटर में अंतरिक्ष की पेटाबाइट्स ले जाएगा और वैज्ञानिकों के लिए वापस जाने और जांच करने के लिए पूरी तरह से असंभव होगा।

कार्लो और उनके कॉलेजों ने क्वांटम सिस्टम के काम की जांच करने के लिए मशीन सीखने की तकनीक का इस्तेमाल किया, जो कि पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके संभव नहीं है।

"ये मशीनें बहुत कॉम्पैक्ट तरीके से क्वांटम सिस्टम के सार को पकड़ने में सक्षम हैं," कार्लो ने कहा। “तंत्रिका नेटवर्क इन अत्यंत जटिल प्रणालियों में प्रासंगिक विशेषताओं को कम या ज्यादा स्वचालित रूप से समझते हैं। वे इस जटिलता को समझ सकते हैं और इसे अपनी मूलभूत संरचनाओं को समझने में बदल सकते हैं। ”

यह पहली बार नहीं है जब शोधकर्ताओं ने ए.आई. ऐसा कुछ करने के लिए, लेकिन कार्लो के कार्य उस शोध से अधिक विस्तृत प्रणालियों का विश्लेषण करने में सक्षम हैं जो इससे पहले हुए थे।

विभिन्न समस्याओं को हल करने के लिए क्यूबिट्स को विभिन्न आकारों में व्यवस्थित किया जाता है। पिछले तंत्रिका जाल केवल एक आयामी प्रणाली का ऑडिट करने में सक्षम थे, इसलिए एक सीधी रेखा में क्वाइट्स। यह अध्ययन सफलतापूर्वक "दो आयामी" और "लटके के आकार" के क्वेट की सरणियों की जांच करने में सक्षम था।

"अधिक सामान्य क्वांटम कार्यक्रमों को चिह्नित करने के लिए, हमें इस क्वैब की एक आयामी संरचनाओं से परे जाने की जरूरत है," कार्लो ने कहा। "हमारी तकनीक इस दिशा में एक कदम आगे है ताकि हम मनमाने ढंग से मध्यस्थों के आघात से निपट सकें।"

यह शोध बताता है कि पूरी तरह कार्यात्मक क्वांटम कंप्यूटर का निर्माण मशीन लर्निंग पर पूरी तरह निर्भर करेगा। इन प्रकार के गहन शिक्षण एल्गोरिदम के बिना, चाहे कितनी भी क्वांटम प्रणाली वैज्ञानिक इकट्ठा हो, वास्तव में यह साबित करने का कोई तरीका नहीं होगा कि वे काम करते हैं।

A.I. आधुनिक समय की कंप्यूटिंग के पवित्र ग्रिल की कुंजी है।