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पृथ्वी पर सबसे महंगी तकनीकद्वारा@maken8
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पृथ्वी पर सबसे महंगी तकनीक

द्वारा M-Marvin Ken7m2024/01/06
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बहुत लंबा; पढ़ने के लिए

क्वांटम कंप्यूटर पृथ्वी पर सबसे महंगी तकनीक है। उनकी सफलता इस बात का प्रत्यक्ष माप होगी कि हमारी तकनीकी सभ्यता कितनी समृद्ध है। प्रयोग करने योग्य, कार्बन-निष्क्रिय ऊर्जा में मापी गई समृद्धि के साथ। (यदि हम अभी कार्बन की गिनती नहीं करते हैं तो हमें इसे बाद में भी गिनना होगा)।
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क्वांटम कंप्यूटर पृथ्वी पर सबसे महंगी तकनीक है। मेरा मानना है कि उनकी सफलता इस बात का प्रत्यक्ष माप है कि कोई तकनीकी सभ्यता कितनी समृद्ध है।


प्रयोग करने योग्य, कार्बन-निष्क्रिय ऊर्जा में मापी गई समृद्धि के साथ। (यदि हम अभी कार्बन की गिनती नहीं करते हैं तो हमें बाद में भी इसकी गिनती करनी होगी)।

मूर का नियम क्वांटम कंप्यूटर के लिए काम नहीं करेगा

यह विचार मुझे क्वांटम भौतिक विज्ञानी, अनुप्रयुक्त गणितज्ञ और उद्यमी - गिलाउम वेरडन के साथ लेक्स फ्रिडमैन के पॉडकास्ट की एक क्लिप देखने के बाद आया।


ईमानदारी से कहें तो क्लासिकल कंप्यूटर का आविष्कार ईसा से पहले प्राचीन काल में हुआ था। लेकिन व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए वे वास्तव में 1947 में बेल लैब्स में ट्रांजिस्टर के आविष्कार के साथ वैश्विक परिदृश्य पर उभरे। ट्रांजिस्टर के आविष्कार के साथ मूर का नियम सामने आया।


" मूर का नियम यह अवलोकन है कि एक एकीकृत सर्किट (आईसी) में ट्रांजिस्टर की संख्या हर दो साल में दोगुनी हो जाती है " - विकिपीडिया। यह कानून 1965 में गॉर्डन मूर द्वारा प्रस्तुत किया गया था और 1975 से आज तक सटीक है।


यह वास्तव में एक कानून है. लेकिन शास्त्रीय कंप्यूटर के लिए.


क्यों?


कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तरह, मानव उपयोगकर्ता वाला एक शास्त्रीय कंप्यूटर एक ऐसी प्रणाली है जो ब्रह्मांड में एन्ट्रोपिक प्रक्रियाओं के प्रमुख विवरणों को यथासंभव छोटे एन्ट्रोपिक मॉडल के साथ एन्कोड करने का प्रयास करती है।


गणना करने का अर्थ ब्रह्मांड में राज्यों का प्रतिनिधित्व करना है (चाहे वे स्वाभाविक रूप से घटित हों या अमूर्त गणितीय दुनिया में या कहीं भी घटित हों) और उनकी एक प्रक्रिया में परिवर्तन को एक सिमुलेशन में चलाएं और ऐसा करने के लिए हम जितनी कम ऊर्जा का उपयोग कर सकते हैं, उतना बेहतर होगा।


छोटे ट्रांजिस्टर कम ऊर्जा का उपयोग करते हैं और शुक्र है कि, मूर के नियम ने गणना की इन बुनियादी इकाइयों, ट्रांजिस्टर को नीचे दिए गए प्रकाश-बल्ब के आकार के क्लंकी सेटअप से जबरदस्त रूप से सिकुड़ते हुए देखा है।

स्रोत - https://en.wikipedia.org/wiki/Transistor#/media/File:Replication-of-first-transistor.jpg


आईबीएम की 2-नैनोमीटर चिप प्रौद्योगिकी की इस अत्यधिक आवर्धित छवि के लिए। यह किसी अजीब जानवर के दंत फार्मूले के एक्स-रे जैसा दिखता है।

स्रोत - https://time.com/collection/best-inventions-2022/6228819/ibm-two-nanimeter-chip/


उपरोक्त छवि में प्रत्येक ट्रांजिस्टर लगभग 5 परमाणुओं के आकार का है और चिप में 50 अरब ट्रांजिस्टर एक नाखून पर फिट हो सकते हैं।


यह सब लघुकरण इसलिए संभव हो सका क्योंकि हमें बुनियादी स्तर पर थोड़ी सी जानकारी प्रस्तुत करने के लिए बहुत अधिक ऊर्जा या सामग्री की आवश्यकता नहीं थी। हम यह नहीं जानते थे कि 49 वर्ष पहले जब गॉर्डन मूर ने अपना कानून प्रतिपादित किया था। हम अब करते हैं.


हालाँकि, हमें जानकारी की तार्किक मात्रा का प्रतिनिधित्व करने के लिए बहुत अधिक ऊर्जा और सामग्री की आवश्यकता होती है। और यही कारण है कि क्वांटम कंप्यूटर मूर के नियम के अनुसार स्केल नहीं करेंगे।


जैसे-जैसे हमें आवश्यक क्वैबिट की संख्या बढ़ती है, इन क्वांटम संगणनाओं को चलाने की लागत के लिए आवश्यक ऊर्जा पूरे ग्रह के लिए वास्तविक, कार्बन-तटस्थ सकल घरेलू उत्पाद की वृद्धि से मेल खाने के लिए बढ़ने की संभावना है।

लेकिन क्वैबिट ठंडे हैं। आपका क्या मतलब है कि उन्हें बहुत अधिक ऊर्जा की आवश्यकता है?

सैद्धांतिक रूप से, क्वांटम गणना शास्त्रीय गणना की तुलना में कम ऊर्जा की खपत करती है। क्योंकि ऊर्जा परिवर्तन प्रतिवर्ती हैं, सैद्धांतिक रूप से, हम शून्य ऊर्जा पर क्वांटम संगणना चला सकते हैं!


क्योंकि सैद्धांतिक रूप से अभी भी, हम जो भी ऊर्जा इनपुट करते हैं वह कभी भी आउटपुट नहीं होती है। उदाहरण के लिए, शास्त्रीय गणनाओं में मौलिक तार्किक गेट, जिसे NAND गेट कहा जाता है, नीचे जैसा दिखता है।


नंद द्वार


आप देख सकते हैं कि जानकारी के 2 बिट, ए और बी, अंदर जाते हैं, लेकिन केवल एक बिट जानकारी बाहर जाती है।


चूंकि लैंडौएर ने दिखाया कि सूचना ऊर्जा है, इससे पता चलता है कि शास्त्रीय कंप्यूटर ऊर्जा की बर्बादी करते हैं।


NAND गेट के क्वांटम संस्करण को टोफोली गेट कहा जाता है और इसे नीचे देखा गया है।

टोफोली गेट


ऊर्जा के 3 इनपुट ऊर्जा के 3 आउटपुट देते हैं।


कोई ऊर्जा बर्बाद नहीं हुई.


लेकिन रुकिए, आपको 3 क्विबिट इनपुट की आवश्यकता है जबकि शास्त्रीय मामले में, आपको केवल 2 बिट्स की आवश्यकता है। पहले से ही, हम देख सकते हैं कि हमें सामान्य से अधिक की आवश्यकता है।

प्रकृति का अनुकरण करना भौतिक और ऊर्जावान रूप से बहुत महंगा है

क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग करते समय हमारे इनपुट के लिए अधिक ऊर्जा पल्स की आवश्यकता हमारे ऊर्जा बजट की सतह पर एक खरोंच भी नहीं है। बात यह है कि, हम कृत्रिम प्रकृति का उपयोग करके प्रकृति का अनुकरण कर रहे हैं, जो कि हम जो अनुकरण कर रहे हैं उससे लाखों गुना बड़ा है।


सुपरकंडक्टिंग क्वैबिट लें। जबकि "घूमने वाले" इलेक्ट्रॉनों जैसी प्राकृतिक क्वैबिट बेहद छोटी चीजें हैं जो अपनी क्वांटम अवस्थाओं को अधिकांश ब्रह्मांडीय किरणों की चपेट में आने से बचाने के लिए काफी छोटी हैं, सुपरकंडक्टिंग क्वैबिट कृत्रिम घूमने वाले इलेक्ट्रॉनों की तरह व्यवहार करते हैं जिन्हें हम आसानी से नियंत्रित कर सकते हैं। नकारात्मक पक्ष यह है कि लाखों ब्रह्मांडीय किरणें उन्हें बहुत स्पष्ट रूप से देखती हैं। और उन्होंने उन्हें मारा.


वह बाहरी शोर का ही एक रूप है। इसकी कीमत हमें चुकानी पड़ती है और यह हमें चुकाती रहेगी।


हमें अपने क्वांटम सिस्टम से ब्रह्मांडीय किरणों जैसे ऊर्जावान शोर को दूर रखने के लिए बहुत अधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती रहेगी।


जैसा कि श्री गुइलाउम बताते हैं, हमारी आस्तीन में चाल शोर प्रणाली के कोड के कोड के त्रुटि-सुधार कोड का निर्माण करना है, जो अंततः हमें एक शोर-रहित प्रणाली (औसत मामले में) देता है। लेकिन इससे सिस्टम बड़ा हो जाता है इसलिए कूल डाउन के लिए बड़ा बजट लगता है।


गर्मी बाहरी शोर का दूसरा रूप है। सबसे पहले जिसके बारे में हम बात करते हैं वह होना चाहिए था। फिर से घूमते हुए इलेक्ट्रॉन की सादृश्यता लेते हुए, अपनी कक्षा में आराम से बैठे हुए, गर्मी ले जाने वाले अवरक्त सिग्नल शायद ही कभी इलेक्ट्रॉन को इतना टकराते हैं कि उसकी स्पिन को बाधित कर सकें।


इलेक्ट्रॉन इलेक्ट्रोस्टैटिक रूप से नाभिक से बंधा होता है और यदि वह इलेक्ट्रॉन किसी अन्य इलेक्ट्रॉन के साथ कक्षा साझा कर रहा है, तो दोनों अनिवार्य रूप से उलझ जाते हैं और फिर से, उनके स्थिर विन्यास के स्पिन-आउट से परेशान होना कठिन होता है।


तीसरा, हम ऊर्जा लागत में इतना अधिक पीड़ित क्यों हैं क्योंकि हमारे माप के साथ क्वांटम स्थितियों पर नज़र रखने के लिए बहुत बड़ी मात्रा में ऊर्जा की आवश्यकता होती है।


प्रकृति माप नहीं करती, हम करते हैं। इस प्रकार हम प्रकृति के अपने अनुकरण में जानकारी (एक माप) जोड़ रहे हैं। इसलिए अधिक ऊर्जा (लैंडौएर को याद रखें)।


मापन क्वांटम प्रणाली में अनावश्यक ऊर्जा भी लाता है जो हाइजेनबर्ग के अनिश्चितता सिद्धांत की तरह हमारे कणों की स्थिति और गति को प्रभावित करता है। यह भी मदद नहीं करता है कि एक सुपरपोज़्ड क्वांटम राज्य के तरंग फ़ंक्शन को कई राज्यों में से एक में संक्षिप्त करना, यादृच्छिक रूप से, हमें उस राज्य के छिपे हुए चर के बारे में बिल्कुल शून्य जानकारी देता है।


यह सच्ची यादृच्छिकता है, न कि वह जो शास्त्रीय कंप्यूटर छद्म यादृच्छिकता की नकल करते हैं। हमारे शास्त्रीय यादृच्छिकीकरण एल्गोरिदम सभी छद्म यादृच्छिक हैं।


आइंस्टाइन ने इसकी शिकायत की .


इसलिए हमें आमतौर पर अपने क्वांटम राज्यों की संभाव्यता वितरण का पता लगाने के लिए कई बार माप करने पड़ते हैं, चाहे यह सीखना हो कि उन्हें कैसे नियंत्रित किया जाए या त्रुटियों को कम किया जाए, इन बार-बार आरंभीकरण प्लस मापों को "शॉट्स" कहा जाता है और हमें आम तौर पर हजारों की संख्या में उनकी आवश्यकता होती है . वे सभी बहुत अधिक ऊर्जा की खपत करते हैं। इसलिए पैसा.

हमें बड़ा बजट चाहिए

यहाँ आपके लिए एक कानून है,


"अगर हम अगले 2 दशकों तक हर 2 साल में जांच करें, तो गणना के लिए ट्रांजिस्टर की तुलना में क्विबिट अधिक महंगा होता रहेगा"


फंडिंग तेजी से बढ़ रही है लेकिन अब तक हम इसके लिए जो सर्वश्रेष्ठ दिखा सकते हैं वह है 433 क्यूबिट । हालाँकि, हम धीमा होने का जोखिम नहीं उठा सकते, हम करीब हैं।

अगर हम यह उत्साह बरकरार रखें तो हम कहीं न कहीं पहुंच जाएंगे।' अधिक पैसा अधिक क्विट के बराबर होता है।


अभी के लिए, क्वांटम कंप्यूटरों में प्रगति क्वांटम गणना के लिए बढ़ती फंडिंग के बराबर बढ़ती रहेगी, लेकिन शून्य लाभ के साथ, और यह उसी तरह से ब्रेक ईवन नहीं होगा जिस तरह से शास्त्रीय कंप्यूटिंग टूट गई है। आप जानते हैं, क्वैबिट के लिए कुछ प्रकार के मूर के नियम के साथ।


निश्चित रूप से, ऐसे सीखने के चरण हैं जो हमें खराब क्वैबिट से बेहतर क्वैबिट की ओर ले जाते हैं और यह वक्र ऊर्जा लागत को कम करता है इसलिए बजटीय बाधाएं आती हैं। लेकिन सबसे निचली सीमा पर, प्राकृतिक मॉडलों का सही सिमुलेशन चलाने में हमारा बड़ा समय खर्च होने वाला है और सामूहिक रूप से शास्त्रीय गणना से सस्ता कभी नहीं होगा।


शास्त्रीय कंप्यूटर प्रकृति का अनुमान हो सकते हैं, लेकिन वे हमें दिखाते हैं कि हम प्रकृति का अनुमान लगाकर बहुत दूर तक जा सकते हैं।


हालाँकि, चूँकि हमें कभी-कभी उन अनुमानों से बाहर निकलने के लिए वास्तविकता पर आलोचनात्मक नज़र डालने की ज़रूरत होती है जो अपनी सीमा तक पहुँच रहे हैं, तो हमें इसके लिए भुगतान करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। LIGO जैसी बड़ी क्वांटम कम्प्यूटेशनल प्रणालियों की लागत 1.1 बिलियन डॉलर है, लेकिन अगर आप रात के साफ आसमान को देखना चाहते हैं और गुरुत्वाकर्षण तरंगों को देखना चाहते हैं तो इसके लिए भुगतान करना होगा। कोई भी शास्त्रीय कम्प्यूटेशनल सिस्टम, चाहे कितनी भी चतुराई से बनाया गया हो, LIGO में चल रही हर चीज़ को एनकोड करने में सक्षम नहीं होगा।


ई/एसीसी आंदोलन सही है, मानवता को कार्दशेव पैमाने की सीढ़ी पर और अधिक चढ़ने की जरूरत है। हमें आज की तुलना में सैकड़ों गुना अधिक उपयोगी, कार्बन-मुक्त ऊर्जा का उपभोग करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। यह ऊर्जा वास्तव में क्वांटम गणनाओं सहित हर चीज के लिए भुगतान करती है और जबकि प्रौद्योगिकी लाभदायक डेस्कटॉप-क्वांटम-पीसी बनाने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकती है, क्वांटम कंप्यूटर, हर समय एक बार, हमें वास्तविकता का एक दृश्य देंगे जिसकी हमें उम्मीद नहीं थी। एक ऐसा दृष्टिकोण जो दुनिया में हमारी रुचि को फिर से प्रज्वलित करता है।


इसलिए मानवता और उसके शास्त्रीय कम्प्यूटेशनल सन्निकटनकर्ताओं को अधिक सच्ची महानता के करीब लाने में मदद करें, अगर हमने कभी उस शक्ति की खोज नहीं की होती जो क्वांटम कम्प्यूटेशनल मॉडल के साथ प्रकृति का अनुकरण कर रही है।


भले ही यह पृथ्वी पर सबसे महंगी तकनीक हो।


***


पुनश्च >> क्योंकि क्वांटम संगणना चलाना इतना महंगा है कि भविष्य के क्वांटम कंप्यूटरों द्वारा हमारे ईमेल को हैक करने की हमारी आशंकाएं निराधार हैं। सोशल हैकिंग आपके ईमेल, क्वांटम कंप्यूटर को हैक करने का एक सस्ता तरीका रहेगा, इतना नहीं। और यदि आपका पासवर्ड पासवर्ड है तो कृपया क्वांटम कंप्यूटर को दोष न दें।