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क्वांटम अंक: आप भविष्य को कभी सचमुच नहीं जानते
एक दशक से भी अधिक समय से इस पर बहस होती रही है कि क्या कोई क्वांटम कंप्यूटर बिटकॉइन नेटवर्क के लिए एक वास्तविक ख़तरा है। 13 साल से भी पहले, जब मैंने ख़ुद पहली बार बिटकॉइन की खोज की थी, यह बातचीत का एक गंभीर विषय था।
उस बहुत पुराने समय से, जब मैं बस एक अनाड़ी बेवकूफ़ था और यह समझने की कोशिश कर रहा था कि यहाँ आख़िर हो क्या रहा है, तब से सिद्धांत और वास्तविक दुनिया की इंजीनियरिंग दोनों में काफ़ी प्रगति हुई है।
तब से दो बड़े पड़ाव पार किए जा चुके हैं, जो इस संभावना पर ठोस अंतर डालते हैं कि अगले दशक या उसके आसपास किसी समय वाक़ई एक व्यवहार्य क्वांटम कंप्यूटर बन पाएगा। इसका अपने आप यह मतलब नहीं कि यह सर्वव्यापकता तक पहुँच जाएगा, या बड़ी मात्रा में पूंजी रखने वालों के लिए भी अपेक्षाकृत आसान पहुँच में आ जाएगा।
लेकिन यह बहुत संभव है कि निकट भविष्य में कुछ व्यवहार्य मशीनें बनाई जाएँ।
त्रुटि सुधार में सुधार
पहला बड़ा सुधार त्रुटि सुधार में हुआ है। इतने सूक्ष्म पैमाने पर चीज़ों के साथ काम करने में निहित शोर की भरपाई करने के लिए, कंप्यूटेशन में व्यवहार में उपयोगी एक तार्किक क्यूबिट पाने के लिए कई अतिरिक्त भौतिक क्यूबिट का उपयोग करना पड़ता है।
इसे करने का अब तक का सबसे उन्नत तरीक़ा सरफेस कोड थे — कई भौतिक क्यूबिट को एक ग्रिड में एक साथ जोड़ने और उनमें से कुछ को जाँच क्यूबिट के रूप में इस्तेमाल करने का एक तरीक़ा, जो समय-समय पर अपने पड़ोसियों की „जाँच“ करते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि सुपरपोज़िशन में कोई आंतरिक त्रुटि नहीं हुई है (सुपरपोज़िशन को ढहाए बिना)। ग्रिड के हर ख़ाली स्थान को जाँच क्यूबिट से भरना पड़ता है।
जाँच क्यूबिट की यह आवश्यकता एक अतिरिक्त भार पैदा करती है, जो कुल मिलाकर प्रति तार्किक क्यूबिट लगभग 1,000 भौतिक क्यूबिट के क़रीब पहुँच सकता है, और बड़े पैमाने पर यह ख़राब हो जाता है क्योंकि जाँच क्यूबिट केवल अपने ठीक बगल वाले क्यूबिट की ही जाँच कर सकते हैं। इसलिए क्यूबिट के हर समूह में जाँचकर्ताओं को समान दूरी पर रखना पड़ता है।
क्वांटम लो-डेंसिटी पैरिटी-चेक (qLDPC) कोड इस अड़चन को हटा देते हैं, जिससे जाँच क्यूबिट पूरे उपकरण में बड़ी दूरियों पर मौजूद अन्य क्यूबिट की जाँच कर पाते हैं (या तो चिप के हिस्सों के बीच संचार के लिए आपस में गुँथी हुई ट्रेस के ज़रिए, या न्यूट्रल-एटम डिज़ाइन की तरह भौतिक रूप से परमाणुओं को हिलाकर)। इससे एक भरोसेमंद तार्किक क्यूबिट बनाने के लिए ज़रूरी भौतिक क्यूबिट की मात्रा में 10x की कमी संभव हो पाई है।
यह कोई मामूली बात नहीं है। भले ही यह अभी पूरी तरह कार्यशील मशीन न हो जो और अधिक दक्षता हासिल करने में प्रगति कर रही हो, फिर भी ये इंजीनियरिंग प्रक्रियाओं में ठोस दक्षता लाभ हैं, जो एक पूरी तरह कार्यशील क्वांटम कंप्यूटर के उत्पादन का आधार बनते हैं।
बुनियादी बातों को सिद्ध करने में प्रगति
दूसरा इस दावे के इर्द-गिर्द एक अधिक बुनियादी सवाल से जुड़ा है कि अधिक भौतिक क्यूबिट जोड़ने से सिस्टम में कुल शोर बढ़ने के बजाय घटता है। इस बिंदु पर यह वाक़ई अभी भी सिद्धांत ही है, और यह ध्यान में रखना होगा कि आज तक कभी कोई पूरी तरह कार्यशील क्वांटम कंप्यूटर नहीं रहा, जिसने आद्योपांत कोई ऐसा कंप्यूटेशन किया हो जो किसी क्लासिकल कंप्यूटर के बूते की बात न हो।
Google ने अधिक भौतिक क्यूबिट जोड़ने के प्रभाव को प्रयोग द्वारा सत्यापित करने के लिए अपने Sycamore (और बाद में Willow) चिप का उपयोग करते हुए एक प्रयोग किया। बिल्कुल स्पष्ट कर दूँ, यह कंप्यूटेशन करने का प्रदर्शन नहीं था, बल्कि केवल सूचना को स्मृति में बिना क्षय हुए संग्रहित करने का प्रदर्शन था।
उन्होंने 17 भौतिक क्यूबिट के एक समूह, 49 भौतिक क्यूबिट के एक समूह और 101 भौतिक क्यूबिट के एक समूह से बने तार्किक क्यूबिट के उपयोग से यह दिखाया कि तार्किक त्रुटि दर — डेटा के भ्रष्ट होने की बारंबारता — भौतिक क्यूबिट की संख्या बढ़ने के साथ घटती गई। यह परीक्षण एक महत्वपूर्ण सीमा को पार कर गया, जहाँ स्वतंत्र भौतिक क्यूबिट से बनाया गया तार्किक क्यूबिट, अपने जिन-जिन भौतिक क्यूबिट से बना था, उनमें से किसी भी एकल भौतिक क्यूबिट की तुलना में अधिक समय तक सुसंगति बनाए रखता था।
फिर कहूँगा, यह किसी ऐसे पूरी तरह कार्यशील क्वांटम कंप्यूटर की ओर छलांग नहीं है जो ऐसे कंप्यूटेशन करता हो जो क्लासिकल मशीनों के बूते की बात न हों, लेकिन यह क्वांटम कंप्यूटरों के आधार में निहित एक बुनियादी मान्यता को सिद्ध करने वाली ठोस प्रगति है।
एआई
इस समस्या-क्षेत्र में ये ही एकमात्र चीज़ें नहीं हैं जिनके लिए हम बेहतर समाधान ढूँढ़ रहे हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता इन प्रणालियों का एक बड़ा घटक बन गई है। इसका उपयोग किसी क्वांटम कंप्यूटर से सूचना पढ़ने और डिकोड करने की असल प्रक्रिया में हो रहा है, जो इसे बड़े पैमाने पर वाक़ई काम में लाने के लिए एक बड़ी अड़चन है।
एआई का उपयोग इन तरह की मशीनों के लिए अनुकूलित नए क्वांटम एल्गोरिदम के विकास में भी हो रहा है, और हाल ही में जिस तरह एआई गणित के क्षेत्र की बड़ी समस्याओं को हल करने (या मौजूदा अनुमानों को ग़लत तक साबित करने) में मदद कर रही है, उसे देखते हुए एआई द्वारा लाई गई बड़ी सफलताओं की संभावना पर विचार करना कोई इतनी बेतुकी छलांग नहीं है।
अलग-अलग आर्किटेक्चर से बनने वाले असल भौतिक क्वांटम परिपथों को डिज़ाइन करने में भी इसका वही उपयोग किया जा रहा है। दरअसल यह एक बहुत जटिल समस्या है — क्वांटम स्तर पर शोर को न्यूनतम करने के लिए किसी भौतिक स्थान में क्वांटम गेट को व्यवस्थित करने का इष्टतम तरीक़ा ढूँढ़ना, और वह भी इतनी ख़ाली जगह पैदा किए बिना कि आप विलंब, अकुशलता और हल करने के लिए और समस्याएँ ले आएँ।
यह एक ऐसा कारक है जो आवश्यक बुनियादी समस्याओं को हल करने में प्रगति को बहुत हद तक कई गुना तेज़ कर सकता है।
आगे की राह
अंततः, मेरी राय में, यह एक सवाल पर आ टिकता है: क्या यह मान्यता कि अधिक भौतिक क्यूबिट जोड़ने से शोर घटता है, तब भी टिकती है जब बात कंप्यूटेशन और क्वांटम सूचना के सक्रिय संचालन की हो?
यदि वह मान्यता टिकती है और निकट भविष्य में किसी समय प्रयोग द्वारा ग़लत साबित नहीं होती, तो मुझे लगता है कि अगले दस वर्षों में एक व्यवहार्य क्वांटम कंप्यूटर बनने का बहुत ही वास्तविक मामला बनता है।
इस समस्या पर संसाधनों की भारी मात्रा झोंकी जा रही है, समस्या के हिस्सों को हल करने में उल्लेखनीय (हालाँकि अत्यधिक नहीं) प्रगति है, और यदि किसी चीज़ को करने का बुनियादी तौर पर कोई रास्ता है, तो इंसान आमतौर पर उसे ढूँढ़ ही निकालते हैं।
मैं यह नहीं कह रहा कि घबराने का समय आ गया है, लेकिन इस संभावना को नज़रअंदाज़ मत कीजिए।
यह लेख Bitcoin Magazine के नवीनतम प्रिंट संस्करण, क्वांटम अंक में शामिल है। हम इसे यहाँ पूरे अंक में खोजे गए विचारों की एक शुरुआती झलक के रूप में साझा कर रहे हैं।
यह पोस्ट क्वांटम अंक: आप भविष्य को कभी सचमुच नहीं जानते सबसे पहले Bitcoin Magazine पर प्रकाशित हुई और इसे Shinobi ने लिखा है।
स्रोत: BitcoinMagazine
