মার্ভেল-লাউস ইংলিশে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর অসীম সম্ভাবনা ব্যাখ্যা করা (কোন গণিত নয়)

কোয়ান্টাম গভীর, অন্ধকার, রহস্যময় জিনিস... শুধু মজা করছি। এটি অ্যাভেঞ্জার্স এন্ডগেমের পরে খ্যাতি অর্জন করে। আরে যে ছড়া!

আমি আপনাকে এই প্রতিশ্রুতি - কোন সূত্র! শুধু কিছু সংখ্যা.

বিষয়বস্তু ওভারভিউ

• কোয়ান্টাম ওয়ার্ল্ড
• কোয়ান্টাম মেকানিক্স আসলেই কোয়ান্টাম ম্যানিয়া - কোন অপরাধ নয়, মার্ভেল!
• চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন
• কোয়ান্টাম কম্পিউটিং পদ্ধতি
• সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিটস
• আটকা পড়া আয়ন কোয়ান্টাম কম্পিউটার
• ফোটোনিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার
• কোয়ান্টাম অ্যানিলার
• ভবিষ্যতের পূর্বরূপ
• একটি ভবিষ্যত 100,000 Qubit কম্পিউটার কি করতে সক্ষম হবে?
• উপসংহার

কোয়ান্টাম ওয়ার্ল্ড

প্ল্যাঙ্ক সীমা।

1.616255×10^(−35) মি।

যে দৈর্ঘ্যে ধ্রুপদী পদার্থবিদ্যা কোয়ান্টাম পদার্থবিজ্ঞানে পরিণত হয়।

যেখানে আমাদের সমস্ত সাধারণ অন্তর্দৃষ্টি ভেঙ্গে যায়।

নিলস বোর, একজন অগ্রণী কোয়ান্টাম পদার্থবিদ বিখ্যাতভাবে বলেছিলেন:

যদি কোয়ান্টাম মেকানিক্স আপনাকে গভীরভাবে বিস্মিত না করে, আপনি এটি সঠিকভাবে বুঝতে পারেননি।

সে অধিকার ছিল! (মজা করি না, সিরিয়াসলি আমি কখনই এটা বিশ্বাস করতাম না, মানে সবাই জানে কোয়ান্টাম রিয়েলম সহজ জিনিস। টনি স্টার্ক এটি খুঁজে বের করেছেন। এবং তিনি একজন অভিনেতা। শুধু একজন অভিনেতা!)

কোয়ান্টাম পদার্থবিজ্ঞানের ক্ষেত্রে, সীমাহীনভাবে ছোট প্ল্যাঙ্ক স্কেলে, আমরা একটি চিত্তাকর্ষক এবং মন-বিস্ময়কর বাস্তবতার মুখোমুখি হই যা আমাদের প্রচলিত বোঝাপড়াকে চ্যালেঞ্জ করে।

আসুন এই স্কেলটির কিছু মূল দিক নিয়ে আলোচনা করা যাক। হ্যান্ডেল এবং মোকাবেলা করার জন্য অনেকগুলি ধারণা রয়েছে যা আমরা একে একে যাব।

কোয়ান্টাম মেকানিক্স আসলেই কোয়ান্টাম ম্যানিয়া - কোন অপরাধ নয়, মার্ভেল!

প্ল্যাঙ্ক সীমাতে, আমাদের নিম্নলিখিত সমস্যাগুলি রয়েছে:

সমন্বয়

কোয়ান্টাম অবস্থার স্থায়িত্ব এবং অখণ্ডতা উল্লেখ করে প্ল্যাঙ্ক স্কেলে সমন্বয় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি নির্ধারণ করে কতক্ষণ কোয়ান্টাম ঘটনা চলতে থাকে। যখন একটি রাষ্ট্র হওয়ার সময় 10 ^(-25) সেকেন্ডের কম (0.0000000000000000000000000001 সেকেন্ড) আপনি কীভাবে এটিকে স্থিতিশীল রাখবেন এবং এটির সাথে কাজ করবেন? (^ হল সূচকের প্রতীক, যেমন 10^5 = 100,000 এবং 10^(-5) = 0.00001)

এনট্যাঙ্গলমেন্ট

এনট্যাঙ্গলমেন্ট, একটি অসাধারণ ঘটনা, যখন কণার কোয়ান্টাম অবস্থা জটিলভাবে সংযুক্ত হয়ে যায়, তাদের শারীরিক বিচ্ছেদ নির্বিশেষে। এটি আইনস্টাইনের মতো ভয়ঙ্কর এবং বিস্মিত মহান মন। প্ল্যাঙ্ক স্কেলে, জট একটি ভিত্তিপ্রস্তর হিসাবে কাজ করে, অ-স্থানীয় পারস্পরিক সম্পর্কের জন্ম দেয় এবং ধ্রুপদী যোগাযোগের প্রয়োজন ছাড়াই আটকানো কণাগুলির মধ্যে তাত্ক্ষণিক তথ্য স্থানান্তরকে সহজ করে। অন্য কথায়, তথ্য মহাবিশ্বের এক অংশ থেকে অন্য অংশে তাৎক্ষণিকভাবে ভ্রমণ করে! (আলোর চেয়ে দ্রুত!) এবং তবুও এটি সত্য, একটি ঘটনা যা ব্যাখ্যাকে অস্বীকার করে। (আমি আপনাকে পরবর্তী নিবন্ধে আরও গভীরভাবে দেখার প্রতিশ্রুতি দিব।)

সুপারপজিশন

সুপারপজিশন হল কোয়ান্টাম সিস্টেমের একটি চিত্তাকর্ষক বৈশিষ্ট্য, যা একযোগে একাধিক অবস্থায় কণাকে বিদ্যমান থাকতে সক্ষম করে। প্ল্যাঙ্ক স্কেলে, কণাগুলি বিভিন্ন অবস্থার সুপারপজিশন ধরে নিতে পারে, যা নির্দেশ করে যে অবস্থান, ভরবেগ বা ঘূর্ণনের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি পরিমাপ না হওয়া পর্যন্ত ভালভাবে সংজ্ঞায়িত হয় না। এই নীতিটি কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন এবং কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের বিকাশকে অন্তর্নিহিত করে। আমি এই সত্যটি আরও জোরালোভাবে জোর দিতে পারি না।

অনিশ্চয়তার নীতি

ওয়ার্নার হাইজেনবার্গ দ্বারা প্রণীত অনিশ্চয়তার নীতি, দৃঢ়ভাবে দাবি করে যে নির্দিষ্ট জোড়া ভৌত বৈশিষ্ট্য, যেমন অবস্থান এবং ভরবেগ, সীমাহীন নির্ভুলতার সাথে একই সাথে সঠিকভাবে পরিমাপ করা যায় না। প্ল্যাঙ্ক স্কেলে, অনিশ্চয়তা নীতি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা গ্রহণ করে, কোয়ান্টাম সিস্টেমের অন্তর্নিহিত অনিশ্চয়তা এবং সম্ভাব্য প্রকৃতিকে হাইলাইট করে। এটিকে সহজ করার জন্য, আপনি হয় গাড়ির গতি বা একটি গাড়ির বর্তমান অবস্থান জানতে পারেন, যখন আপনি কোয়ান্টাম স্তরে এটি পর্যবেক্ষণ করেন তখন আপনি উভয়ই জানতে পারবেন না (একটি খুব রুক্ষ এবং অশোধিত উপমা)।

কণা-তরঙ্গ দ্বৈততা

কণা-তরঙ্গ দ্বৈততা কোয়ান্টাম পদার্থবিজ্ঞানের একটি মৌলিক ধারণা হিসাবে দাঁড়িয়েছে। প্লাঙ্ক স্কেলে, কণাগুলি তরঙ্গের মতো আচরণ প্রদর্শন করে, যখন তরঙ্গগুলি কণার মতো বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদর্শন করতে পারে। এই দ্বৈততা আমাদের শাস্ত্রীয় অন্তর্দৃষ্টিকে চ্যালেঞ্জ করে, কারণ কণাগুলি হস্তক্ষেপের ধরণ, বিচ্ছুরণ এবং তরঙ্গের মতো প্রচার প্রদর্শন করে। এটি সমস্ত যুক্তিকে অস্বীকার করে। তাহলে কি পদার্থ, শক্তি? নাকি শক্তি, পদার্থ? ভর নিজেই ধারণা কি? এটি সরাসরি আইনস্টাইনের ভর-শক্তি সমতুল্যতার দিকে নিয়ে যায়।

দূরত্বে অ্যাকশন

দূরত্বে ক্রিয়া বলতে বোঝায় জট থাকা কণার মধ্যে লক্ষ্য করা উল্লেখযোগ্য অ-স্থানীয় প্রভাব। একটি কণার উপর সঞ্চালিত পরিমাপ বা হেরফেরগুলি তাত্ক্ষণিকভাবে তার আটকে থাকা অংশীদারকে প্রভাবিত করে, তাদের মধ্যে স্থানিক বিচ্ছেদ নির্বিশেষে। এই ঘটনাটি শাস্ত্রীয় ধারণাকে অস্বীকার করে, যেখানে তথ্য স্থানান্তর আলোর গতি দ্বারা সীমিত। কোয়ান্টাম মেকানিক্স সম্পর্কে আইনস্টাইনকে বিরক্ত করার জন্য আমি এটিকেই উল্লেখ করেছি। একটি 'লুকানো ভেরিয়েবল' তত্ত্ব রয়েছে যা একটি সম্ভাব্য ব্যাখ্যা। পরে যে আরো.

সম্ভাব্য পদার্থবিদ্যা

কোয়ান্টাম পদার্থবিদ্যা সহজাত সম্ভাব্য উপাদানগুলিকে আলিঙ্গন করে, বিভিন্ন ফলাফলের সম্ভাবনা বর্ণনা করার জন্য সম্ভাব্যতা প্রশস্ততা নিয়োগ করে। প্ল্যাঙ্ক স্কেলে, কোয়ান্টাম মেকানিক্সের সম্ভাব্য প্রকৃতি বিশিষ্ট হয়ে ওঠে, পরিমাপ নির্ধারক ফলাফলের পরিবর্তে সম্ভাব্যতা প্রদান করে। গাণিতিক সরঞ্জাম যেমন তরঙ্গ ফাংশন এবং ম্যাট্রিক্স এই সম্ভাব্য কাঠামোটি ক্যাপচার করে। এবং এটি একটি খুব কোয়ান্টাম ঘটনা। 43% সম্ভাব্যতা সহ সেই অবস্থানে একটি কণা কিভাবে আছে? নাকি এটা একটা তরঙ্গ? এটা এমনকি কোন অর্থে?

শ্রোডিঙ্গার সমীকরণ

শ্রোডিঙ্গার সমীকরণটি কোয়ান্টাম মেকানিক্সের একটি কেন্দ্রীয় সমীকরণ হিসাবে দাঁড়িয়েছে, যা কোয়ান্টাম সিস্টেমের সময় বিবর্তনকে নির্দেশ করে। এটি একটি সিস্টেমের তরঙ্গ ফাংশন, শক্তি এবং অপারেটরদের মধ্যে একটি সম্পর্ক স্থাপন করে। প্ল্যাঙ্ক স্কেলে, শ্রোডিঙ্গার সমীকরণ কোয়ান্টাম সিস্টেমের আচরণ এবং গতিশীলতা বোঝার জন্য একটি গাণিতিক কাঠামো প্রদান করে।

আমি কোন সূত্র বলেছিলাম না, এবং আমি আমার প্রতিশ্রুতিতে আছি। আপনি আগ্রহী হলে Google Schrödinger সমীকরণ .

তাই মূলত, কোয়ান্টাম স্তরের জিনিসগুলি সাধারণ যুক্তি এবং বাস্তব-জগতের অন্তর্দৃষ্টি দিয়ে ব্যাখ্যা করা যায় না। তবুও মানুষ কোয়ান্টাম কম্পিউটারে কোয়ান্টাম/ক্ল্যাসিকাল প্রোগ্রাম ডিজাইন এবং এক্সিকিউট করেছে। চলুন দেখে নেই তারা কোন কোন বাধার সম্মুখীন হয়েছিল।

চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন

কোয়ান্টাম বিট (কিউবিট) গুণমান এবং স্থিতিশীলতা

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর ভিত্তি কিউবিটগুলিতে রয়েছে, যা ক্লাসিক্যাল বিটের কোয়ান্টাম প্রতিরূপ। নির্ভরযোগ্য কোয়ান্টাম গণনার জন্য কিউবিটগুলির গুণমান এবং স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। প্রতিটি পরমাণুর শক্তি আছে - কারণ এর একটি তাপমাত্রা রয়েছে। তাপমাত্রা হল পরমাণুর কম্পন শক্তি। এবং এটা oscillates. আপনি কিভাবে এটি এক জায়গায় থাকার পেতে? এটিকে -273 ডিগ্রি সেলসিয়াসে হিমায়িত করুন - পরম শূন্য তাপমাত্রা, যা সমস্ত গতি বন্ধ করে দেয়। দুর্ভাগ্যবশত, কিউবিটগুলি তাপমাত্রার ওঠানামা এবং ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক শব্দের মতো বাহ্যিক ব্যাঘাতের জন্য অত্যন্ত সংবেদনশীল, যা ত্রুটি এবং ডিকোহেরেন্সের দিকে পরিচালিত করে। বর্ধিত সময়ের জন্য কিউবিট সমন্বয় এবং স্থিতিশীলতা সংরক্ষণ করা একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ যা গবেষকরা সক্রিয়ভাবে মোকাবেলা করছেন।

ডিকোহেরেন্স এবং ত্রুটি সংশোধন

ডিকোহেরেন্স কোয়ান্টাম সিস্টেমে একটি উল্লেখযোগ্য বাধা সৃষ্টি করে। এটি ঘটে যখন qubits তাদের চারপাশের সাথে যোগাযোগ করে, যার ফলে তারা তাদের কোয়ান্টাম অবস্থা হারায় এবং ক্লাসিকভাবে আচরণ করে। এই সীমাবদ্ধতা সেই সময়কে সীমাবদ্ধ করে যে সময়ে কোয়ান্টাম অপারেশনগুলি নির্ভরযোগ্যভাবে সঞ্চালিত হতে পারে। ত্রুটিগুলি প্রশমিত করার জন্য শক্তিশালী ত্রুটি সংশোধন কৌশল বিকাশ করা একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ। গবেষকরা qubits রক্ষা করতে এবং নির্ভরযোগ্য গণনা নিশ্চিত করতে কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন কোডের মতো ত্রুটি সংশোধন কোডগুলি অন্বেষণ করছেন। এক সেকেন্ডের 10^(-25) বিদ্যমান বলতে আমি এটাই বুঝিয়েছি।

পরিমাপযোগ্যতা

জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য কোয়ান্টাম কম্পিউটারে প্রচুর সংখ্যক কিউবিট প্রয়োজন। যাইহোক, কোয়ান্টাম সিস্টেমগুলিকে স্কেল করা উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে। কিউবিটের সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে তাদের সমন্বয় বজায় রাখা এবং ত্রুটিগুলি হ্রাস করা দ্রুতগতিতে আরও চ্যালেঞ্জিং হয়ে ওঠে। অধিকন্তু, কিউবিটগুলিকে সঠিকভাবে আন্তঃসংযোগ করা এবং প্রচুর পরিমাণে কিউবিটগুলির মধ্যে মিথস্ক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করা যথেষ্ট প্রকৌশল এবং প্রযুক্তিগত অসুবিধা সৃষ্টি করে। শুধু উল্লেখযোগ্য নয়, অসম্ভবের পাশে। আপনি কীভাবে এমন জিনিসগুলিকে সংযুক্ত করবেন যা সম্পূর্ণরূপে অন্য কিছুর সাথে সংযুক্ত হলে পরিবর্তন হয়? আমরা ক্লাসিক্যাল বিট যেভাবে কোয়ান্টাম বিটগুলিকে ম্যানিপুলেট করতে পারি না। এবং কোয়ান্টাম ইন্টারনেট সম্ভবত তাদের সবার মধ্যে সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ। ( একটি পরিবর্তনের জন্য প্রকৃতপক্ষে একজন বুদ্ধিমান POTUS মনোনীত হওয়া ছাড়া।)

উত্পাদন এবং নিয়ন্ত্রণ

ব্যতিক্রমী নিয়ন্ত্রণ সহ সঠিকভাবে কোয়ান্টাম ডিভাইস তৈরি করা একটি বড় চ্যালেঞ্জ। কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার প্রায়ই বিশেষ উত্পাদন কৌশল এবং সুপারকন্ডাক্টিং সার্কিট বা আয়ন ফাঁদের মতো উপকরণের উপর নির্ভর করে। নির্ভরযোগ্য এবং মাপযোগ্য কোয়ান্টাম সিস্টেম নির্মাণের জন্য উত্পাদন প্রক্রিয়াতে প্রয়োজনীয় নির্ভুলতা এবং পুনরুত্পাদনযোগ্যতা অর্জন করা অপরিহার্য। এবং এই ধরণের নির্ভুলতা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে একটি নতুন জলাশয় হবে যদি এটি কখনও অর্জন করা হয়। আমাদের এখানে 10^(-35) নির্ভুলতার অনুরূপ কপি তৈরি করতে হবে। এমনকি আশাবাদী লোকেরাও এই বিষয়ে আলোচনা করা কঠিন বলে মনে করেন!

উপরন্তু, কোয়ান্টাম সিস্টেমের উপর সুনির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ অর্জন করা সর্বাগ্রে। সঠিক কোয়ান্টাম গণনার জন্য উচ্চ বিশ্বস্ততার সাথে কিউবিট অবস্থা, গেট অপারেশন এবং পরিমাপ নিয়ন্ত্রণ করার ক্ষমতা প্রয়োজনীয়। কোয়ান্টাম ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য প্রয়োজনীয় জটিলতা এবং গতি পরিচালনা করতে সক্ষম নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা বিকাশ করা একটি শক্তিশালী ইঞ্জিনিয়ারিং চ্যালেঞ্জ। এতটাই শক্তিশালী যে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ে প্রথম পথিকৃৎ IBM ছাড়া অন্য কেউ এখনও 400 qubit+ সাধারণ-উদ্দেশ্য কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করতে পারেনি। (ডি-ওয়েভ গণনা করে না কারণ এটি সাধারণ উদ্দেশ্য নয়, এটির শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট ফাংশন রয়েছে - অ্যানিলিং। ব্যাখ্যা আসছে!)

কোয়ান্টাম ইন্টারকানেক্টস এবং কমিউনিকেশন

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্রায়ই শারীরিক সিস্টেম জুড়ে বিতরণ করা একাধিক কিউবিট জড়িত। এই কিউবিটগুলির মধ্যে নির্ভরযোগ্য এবং দক্ষ কোয়ান্টাম আন্তঃসংযোগ এবং যোগাযোগ স্থাপন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কোয়ান্টাম কমিউনিকেশন এনট্যাঙ্গলমেন্টের উপর নির্ভর করে, যা পরিবেশগত শব্দের প্রতি অত্যন্ত সংবেদনশীল এবং গুরুত্বপূর্ণ দূরত্বে জট বন্টন এবং সংরক্ষণের প্রয়োজন। কোয়ান্টাম ইন্টারকানেক্ট প্রযুক্তির বিকাশ করা যা কিউবিটগুলির মধ্যে এনট্যাঙ্গলমেন্ট-ভিত্তিক যোগাযোগকে সহজতর করতে পারে একটি চলমান চ্যালেঞ্জ। অনেকে বলেন এটা অসম্ভব। এবং এটা অবশ্যই এই ভাবে মনে হয়. কিন্তু আমরা সবসময় আশা করতে পারি...

মানুষের মন যা ধারণ করতে পারে, ঈশ্বরের হাত তা অর্জন করতে পারে।

টমাস চেরিকাল

( দেখুন, এটাই আমি, জ্ঞানী লোক। হুমম - মনে করুন আমি জ্ঞানী ব্যক্তিকে বুঝিয়েছি। যাইহোক এটি উভয় ক্ষেত্রেই ভুল!)

ক্রায়োজেনিক পরিবেশ

অনেক কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম, যেমন সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিট, পরম শূন্যের কাছাকাছি অত্যন্ত কম তাপমাত্রায় কাজ করে। এই ক্রায়োজেনিক তৈরি এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা (Cryogenic - শাস্ত্রীয় পদার্থবিজ্ঞানে পরম শূন্যের কাছাকাছি তাপমাত্রাকে বোঝায় - Google it) পরিবেশগুলি একটি শক্তিশালী ইঞ্জিনিয়ারিং কাজ উপস্থাপন করে। কুলিং সিস্টেমগুলিকে অবশ্যই সতর্কতার সাথে ডিজাইন করা উচিত যাতে শব্দ এবং তাপীয় ওঠানামা কম করা যায় যা কিউবিট সমন্বয়কে ব্যাহত করতে পারে (মূলত, তারা তাপমাত্রা বাড়াতে পারে এবং আবার চলতে শুরু করতে পারে)। ক্রায়োজেনিক সিস্টেমের নির্ভরযোগ্যতা এবং দক্ষতা নিশ্চিত করা কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার উন্নয়নের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। পরম শূন্য (-273 ডিগ্রী সেলসিয়াস) বলতে আমি এটাই বুঝিয়েছি।

ইন্টিগ্রেশন এবং হাইব্রিড সিস্টেম

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং হার্ডওয়্যারকে প্রায়ই নিয়ন্ত্রণ, রিডআউট এবং ত্রুটি সংশোধনের উদ্দেশ্যে ক্লাসিক্যাল কম্পিউটিং সিস্টেমের সাথে একীভূত করা প্রয়োজন। শাস্ত্রীয় এবং কোয়ান্টাম সিস্টেমের মধ্যে ব্যবধান পূরণ করা এবং হাইব্রিড পদ্ধতির বিকাশ করা যা উভয় প্রযুক্তির শক্তিকে কাজে লাগায় তা যথেষ্ট চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। ইন্টিগ্রেশন একটি সুসংগত কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মে নিয়ন্ত্রণ ইলেকট্রনিক্সের মতো হার্ডওয়্যার উপাদানগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্যও প্রসারিত। মাইক্রোসফ্ট এই বিষয়ে কিছু ভাল কাজ করেছে। তারা তাদের কোয়ান্টাম সফ্টওয়্যারটিকে সমৃদ্ধ .NET কোর ইকোসিস্টেমের বিশাল স্ট্যাকের সাথে একীভূত করেছে এবং এটিকে ওপেন সোর্স করেছে। কোয়ান্টাম কোডের সাথে আর আন্তঃঅপারেবিলিটি সমস্যা নেই!

খরচ এবং সম্পদ

কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার বিকাশের জন্য উল্লেখযোগ্য আর্থিক এবং প্রযুক্তিগত সংস্থান প্রয়োজন। বিল্ডিং এবং অপারেটিং কোয়ান্টাম সিস্টেমগুলি প্রায়শই ব্যয়বহুল অবকাঠামো জড়িত থাকে, যার মধ্যে রয়েছে বিশেষায়িত উত্পাদন সুবিধা, ক্রায়োজেনিক সরঞ্জাম এবং সুনির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা। গবেষণা প্রতিষ্ঠান এবং কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারে বিনিয়োগকারী সংস্থাগুলি প্রযুক্তিগত অগ্রগতির সীমানা ঠেলে খরচ এবং সম্পদ বরাদ্দের ভারসাম্য বজায় রাখার চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়। খরচ শুধু অনেক বেশি! সেখানে চীন সত্যিই একটি প্রান্ত আছে. চীনা সরকার তার কোয়ান্টাম কম্পিউটিং বিভাগে বিলিয়ন বিলিয়ন ঢালাচ্ছে, এবং আমরা এখনই ফলাফল দেখতে পাচ্ছি। তারা পৃথিবী থেকে স্যাটেলাইটে টেলিপোর্টেশন অর্জন করেছে। তাৎক্ষণিক ভ্রমণ। ( তবে তারা এখনও করোনার গুজব থেকে মুক্তি পাবে না - দুঃখজনক!)

মৌলিক শারীরিক এবং তাত্ত্বিক সীমাবদ্ধতা

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার ভৌত আইন এবং কোয়ান্টাম মেকানিক্সের নীতি দ্বারা আরোপিত মৌলিক সীমাবদ্ধতার বিষয়। আমাদের কাছে এখন যে কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি রয়েছে সেগুলিকে প্রায়শই নয়জি ইন্টারমিডিয়েট-স্কেল কোয়ান্টাম (NISQ) ডিভাইস বলা হয়, বিশেষত, কিউবিট কোহেরেন্স, গেট ফিডেলিটি এবং ত্রুটির হার সম্পর্কিত সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন হয়। এই সীমাবদ্ধতাগুলি অতিক্রম করার জন্য উপকরণ বিজ্ঞান, পদার্থবিদ্যা এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের মতো ক্ষেত্রে উদ্ভাবনী পদ্ধতি এবং সাফল্যের প্রয়োজন।

এই সমস্ত কিছু বলার পরে, বেশ কয়েকটি সংস্থা কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করতে শুরু করেছে।

চলুন তাদের কয়েক তাকান আছে.

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং পদ্ধতি

সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিটস

সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিটগুলি অতিপরিবাহী পদার্থ দিয়ে তৈরি ক্ষুদ্র সার্কিট ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয়। এই সার্কিটগুলি অতিপরিবাহীতার ঘটনাকে কাজে লাগানোর জন্য অত্যন্ত নিম্ন তাপমাত্রায় শীতল করা হয়, যেখানে বৈদ্যুতিক প্রতিরোধের অদৃশ্য হয়ে যায়। আইবিএম এবং গুগল সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিট নিয়ে কাজ করা দুটি বিশিষ্ট কোম্পানি। IBM এর IBM Q সিস্টেমগুলি IBM কোয়ান্টাম এক্সপেরিয়েন্সের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য, ব্যবহারকারীদের কোয়ান্টাম পরীক্ষা চালানোর এবং অত্যাধুনিক হার্ডওয়্যার অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেয়। এটি একটি অনন্য কৃতিত্ব কারণ এটি নতুনদের এবং অপেশাদারদের ক্লাউডের উপর SOTA IBM কোয়ান্টাম কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার অ্যাক্সেস করতে এবং ক্লাউডে তাদের সিস্টেমে পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং প্রোগ্রাম চালানোর অনুমতি দেয়।

Google Quantum AI তাদের গবেষণা এবং উন্নয়ন প্রচেষ্টার জন্য সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিট নিয়োগ করে। তাদের দুটি প্রধান উদ্যোগকে বলা হয় OpenFermion এবং TensorFlow Quantum, উভয়ই তাদের কোয়ান্টাম কম্পিউটিং SDK Google Cirq-এ চলে। OpenFermion কোয়ান্টাম রসায়ন সিমুলেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেখানে TensorFlow কোয়ান্টাম হল ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং এবং কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং এর একটি কোয়ান্টাম হাইব্রিড, যা ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য অনেক নমনীয়তা প্রদান করে। এখন পর্যন্ত, এই দুটি কোম্পানিই কোয়ান্টাম আধিপত্যের প্রতি দৌড়ে নেতৃত্ব দিচ্ছে - যেখানে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটার এমন কিছু করে যা একটি ধ্রুপদী কম্পিউটার করতে পারে না এবং এটি একটি কঠিন ব্যবহারের ক্ষেত্রেও একটি কার্যকর অ্যাপ্লিকেশন। উভয় সংস্থাই ইতিমধ্যে এটি অর্জন করেছে বলে দাবি করেছে, তবে আইবিএমের অ্যাপ্লিকেশনটি গুগলের চেয়ে অনেক বেশি চিত্তাকর্ষক।

আটকা পড়া আয়ন কোয়ান্টাম কম্পিউটার

আটকা পড়া আয়ন কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কোয়ান্টাম তথ্য সংরক্ষণ এবং ম্যানিপুলেট করার জন্য ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক ফিল্ড ব্যবহার করে আটকে থাকা পৃথক আয়নগুলিকে ব্যবহার করে। এই আয়নগুলি সাধারণত কিউবিট যা দীর্ঘ সুসংগত সময় এবং উচ্চ-বিশ্বস্ততার ক্রিয়াকলাপ রয়েছে। IonQ এই ক্ষেত্রে একটি নেতৃস্থানীয় কোম্পানি, তার ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে তার আটকে পড়া-আয়ন কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিতে অ্যাক্সেস প্রদান করে। হানিওয়েল কোয়ান্টাম সলিউশন হল আরেকটি কোম্পানী যেটি তার নিজস্ব ট্র্যাপড-আয়ন-ভিত্তিক কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার তৈরি করেছে, যার লক্ষ্য আটকে থাকা আয়ন সিস্টেমের সক্ষমতা বাড়ানো। উভয়েরই প্রতিশ্রুতি রয়েছে এবং সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিট সিস্টেমের উপর বিভিন্ন সুবিধা রয়েছে, যার মধ্যে প্রধানটি হল ক্রায়োজেনিক তাপমাত্রা প্রয়োজনীয় নয়।

টপোলজিক্যাল কোয়ান্টাম কম্পিউটার

টপোলজিক্যাল কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি Anyons নামক কণার উপর ভিত্তি করে তৈরি, যা বহিরাগত বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদর্শন করে, প্রধানটি হল যে তারা তাদের নিজস্ব অ্যান্টি-কণা (শুধু বিবৃতিটি মনে রাখবেন, আমি পরে ব্যাখ্যা করব)। মাইক্রোসফ্টের কোয়ান্টাম কম্পিউটিং বিভাগ টপোলজিক্যাল কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার বিকাশের অগ্রভাগে রয়েছে। তারা সক্রিয়ভাবে একটি মেজোরানা ফার্মিয়ন নামে পরিচিত একটি কণার উপর ভিত্তি করে একটি টপোলজিকাল কিউবিট নিয়ে গবেষণা করছে। মেজোরানা-ভিত্তিক কিউবিটগুলি ত্রুটি-সহনশীল কোয়ান্টাম কম্পিউটেশনের জন্য তাদের প্রতিশ্রুতিশীল প্রার্থী হিসাবে বর্ধিত ত্রুটি প্রতিরোধের প্রদান করবে বলে আশা করা হচ্ছে। এটি একটি অসাধারণ অভিনব পন্থা, এবং মাইক্রোসফ্ট তার কোয়ান্টাম প্রোগ্রামিং ভাষা (Q#.NET) এর ধ্রুপদী কম্পিউটিং লাইব্রেরি এবং ফাংশনগুলির সমৃদ্ধ .NET ইকোসিস্টেমে একীভূত করার জন্য একটি স্মার্ট পদক্ষেপ নিয়েছে। এইভাবে Q# আন্তঃকার্যযোগ্যতা সম্পর্কে উদ্বেগ ছাড়াই ক্লাসিক্যাল কম্পিউটিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি বিশাল সেট অ্যাক্সেস করেছে, যা অবশ্যই একটি উল্লেখযোগ্য অর্জন।

ফোটোনিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার

ফোটোনিক কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কোয়ান্টাম তথ্য এনকোড এবং প্রক্রিয়া করার জন্য ফোটন, আলোর কণা ব্যবহার করে। Xanadu, PsiQuantum, এবং LightMatter হল ফোটোনিক কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারে কাজ করা উল্লেখযোগ্য কোম্পানি। Xanadu Xanadu কোয়ান্টাম ক্লাউড নামে একটি ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে তার ফোটোনিক কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিতে অ্যাক্সেস অফার করে। PsiQuantum একটি ফল্ট-সহনশীল, মিলিয়ন-কিউবিট ফোটোনিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যার লক্ষ্য ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সক্ষম করা। লাইটম্যাটার বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ফোটোনিক প্রসেসর তৈরিতে বিশেষজ্ঞ। ফটোনিক কম্পিউটার হল আরেকটি পদ্ধতি যা অনেক প্রতিশ্রুতি দেখায়। তারা কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং-এর বর্তমান নেতাদের মধ্যে রয়েছেন, তাদের কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি পেনিলেন এবং তাদের ফটোনিক কোয়ান্টাম লাইব্রেরি স্ট্রবেরিফিল্ডসকে ধন্যবাদ।

কোয়ান্টাম অ্যানিলারস

কোয়ান্টাম অ্যানিলারগুলি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধানের জন্য ডিজাইন করা বিশেষ কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার। ডি-ওয়েভ সিস্টেম এই স্থানের একটি বিশিষ্ট কোম্পানি। প্রথম তথাকথিত কোয়ান্টাম কম্পিউটার যেটিতে '2,000 কিউবিট' ছিল ডি-ওয়েভ দ্বারা নির্মিত হয়েছিল। যাইহোক, তাদের সিস্টেমটি কোয়ান্টাম অ্যানিলিং নামক একটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধানের দিকে বিশেষভাবে প্রস্তুত। তাই বেশিরভাগ কোয়ান্টাম গবেষকরা তাদের সিস্টেমটিকে একটি কাস্টম-ভিত্তিক একক-উদ্দেশ্য মেশিন হিসাবে মনে করেন এবং এই তালিকার অন্যান্য আর্কিটেকচারের মতো একটি সাধারণ-উদ্দেশ্য কোয়ান্টাম কম্পিউটার নয়। তাদের কোয়ান্টাম অ্যানিলিং প্রযুক্তি সর্বোত্তম সমাধানগুলির সাথে সম্পর্কিত নিম্ন-শক্তির অবস্থাগুলি খুঁজে পেতে সুপারকন্ডাক্টিং কিউবিটগুলির একটি নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। এই বলে যে, ডি-ওয়েভের সিস্টেমগুলি বিভিন্ন সংস্থা এবং গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি দ্বারা শিল্প জুড়ে জটিল অপ্টিমাইজেশন চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার জন্য ব্যবহার করা হয়েছে।

ভবিষ্যতের পূর্বরূপ

এটি বর্তমান SOTA (স্টেট-অফ-দ্য-আর্ট) যতদূর হার্ডওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলি যায়৷ কিন্তু আমরা তাদের সাথে কি আশা করি? এর পরের যে ভেঙ্গে দেওয়া যাক.

একটি ভবিষ্যত 100,000 Qubit কম্পিউটার কি করতে সক্ষম হবে?

কোয়ান্টাম কম্পিউটারের দুটি গুণ রয়েছে যা তাদের অনন্য করে তোলে এবং উচ্চ-পারফরম্যান্স অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উচ্চ প্রতিশ্রুতি দেয়। তারা হল:

সুপারপজিশন

একটি ক্লাসিক্যাল কম্পিউটার একবারে একটি মাত্র মান নিতে পারে। বিপরীতে, সুপারপজিশনে একটি কোয়ান্টাম সুপারকম্পিউটার 2^N উপস্থাপনার সমস্ত সম্ভাব্য কনফিগারেশন একক তাত্ক্ষণিকভাবে গ্রহণ করতে পারে, যা ব্যাপক সমান্তরালতাকে সক্ষম করে। বিশেষজ্ঞরা বিশ্বাস করেন যে, যখন সঠিকভাবে ডিজাইন করা হয়, তখন কোয়ান্টাম কম্পিউটার একই সময়ে, একই সাথে সমস্ত 2^N কনফিগারেশন মূল্যায়ন করতে সক্ষম হবে।

এখন 2^100 মহাবিশ্বের তুলনায় অনেক বেশি পরমাণু। একটি 2^(100,000) কোয়ান্টাম কম্পিউটার কী অর্জন করবে? আমি খুঁজে বের করার জন্য অপেক্ষা করতে পারি না!

এনট্যাঙ্গলমেন্ট

এনট্যাঙ্গলমেন্ট আমাদের দুটি কিউবিটের মধ্যে তাৎক্ষণিকভাবে যোগাযোগ করতে দেয়, তারা যত দূরেই থাকুক না কেন। এই ঘটনাটি এমনকি মহাবিশ্বের বেশিরভাগ শক্তির আলোর সীমার গতিকে উপেক্ষা করে। এটি অসীম সম্ভাবনার একটি গুপ্ত ধন। আমরা যোগাযোগ অর্জন করতে পারি এবং এমনকি একদিন, এমনভাবে পদার্থের টেলিপোর্টেশন যাতে আলোর গতি সীমাবদ্ধকারী ফ্যাক্টর প্রযোজ্য না হয়।

ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে, যেখানে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং 100,000 কিউবিট স্কেলে অগ্রসর হয়েছে, যুগান্তকারী অগ্রগতির সম্ভাবনাগুলি আরও কৌতূহলী হয়ে উঠেছে। আসুন কিছু সম্ভাব্য ক্ষেত্র অন্বেষণ করি যেখানে এই ধরনের একটি শক্তিশালী কোয়ান্টাম কম্পিউটার একটি রূপান্তরমূলক প্রভাব ফেলতে পারে:

1. বড়-স্কেল কোয়ান্টাম সিমুলেশন

কোয়ান্টাম সিমুলেশন হল কোয়ান্টাম কম্পিউটারের একটি অ্যাপ্লিকেশন যার লক্ষ্য হল ক্লাসিক্যাল কম্পিউটার ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা কঠিন কোয়ান্টাম সিস্টেমগুলিকে সিমুলেট করা এবং অধ্যয়ন করা। কোয়ান্টাম সিস্টেম, যেমন অণু, পদার্থ এবং এমনকি সম্পূর্ণ শারীরিক প্রক্রিয়া, জটিল আচরণ প্রদর্শন করে যা কোয়ান্টাম মেকানিক্সের আইন দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়। এই সিস্টেমগুলির আচরণ বোঝা এবং সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা রসায়ন, পদার্থবিদ্যা, পদার্থ বিজ্ঞান এবং ওষুধ আবিষ্কার সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে।

যদিও ধ্রুপদী কম্পিউটারগুলি সাধারণ কোয়ান্টাম সিস্টেমগুলিকে অনুকরণ করতে পারে, কোয়ান্টাম সিস্টেমের আকার এবং জটিলতা বৃদ্ধির সাথে সাথে তাদের গণনা শক্তি দ্রুত হ্রাস পায়। এটি একটি কোয়ান্টাম সিস্টেমের অবস্থাকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করার জন্য প্রয়োজনীয় গণনামূলক সংস্থানগুলির সূচকীয় বৃদ্ধির কারণে। বিপরীতে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি এই জটিল কোয়ান্টাম সিস্টেমগুলিকে দক্ষতার সাথে অনুকরণ এবং অন্বেষণ করতে কোয়ান্টাম মেকানিক্সের নীতিগুলিকে কাজে লাগায়।

কোয়ান্টাম সিমুলেশন কোয়ান্টাম কম্পিউটারের কোয়ান্টাম অবস্থা যেমন কিউবিট, সুপারপজিশন এবং এনট্যাঙ্গলমেন্টের মতো ক্রিয়াকলাপগুলির মাধ্যমে ম্যানিপুলেট এবং নিয়ন্ত্রণ করার ক্ষমতার সুবিধা নেয়। qubits ব্যবহার করে আগ্রহের কোয়ান্টাম সিস্টেমের প্রতিনিধিত্ব করে, গবেষকরা কোয়ান্টাম কম্পিউটারের কম্পিউটেশনাল শক্তিকে সিমুলেশন সঞ্চালনের জন্য ব্যবহার করতে পারেন যা ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের জন্য অসম্ভাব্য হবে।

একটি কোয়ান্টাম সিমুলেশন সঞ্চালনের জন্য, বেশ কয়েকটি ধাপ সাধারণত জড়িত থাকে:

1. সিস্টেম এনকোডিং: প্রথম ধাপ হল কোয়ান্টাম কম্পিউটারের কিউবিটগুলিতে সিমুলেটেড কোয়ান্টাম সিস্টেমের বৈশিষ্ট্যগুলি ম্যাপ করা। এই এনকোডিং কোয়ান্টাম কম্পিউটারকে সিমুলেশনের সাথে প্রাসঙ্গিক কোয়ান্টাম স্টেটগুলিকে সঠিকভাবে উপস্থাপন করতে এবং ম্যানিপুলেট করতে দেয়।

   
   

2. সিমুলেশন অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন: সিমুলেশন অ্যালগরিদম লক্ষ্য কোয়ান্টাম সিস্টেমের আচরণ অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি কোয়ান্টাম মেকানিক্সের আইন অনুযায়ী কোয়ান্টাম গেট এবং ক্রিয়াকলাপগুলির একটি সিরিজ নিয়ে গঠিত যা কিউবিটগুলির অবস্থাকে বিকশিত করে। টার্গেট সিস্টেমের পছন্দসই মিথস্ক্রিয়া এবং গতিশীলতা অনুকরণ করার জন্য এই গেটগুলি কিউবিটগুলিতে রূপান্তরগুলি সম্পাদন করে, যেমন ঘূর্ণন এবং এনট্যাংলিং অপারেশনগুলি।

   
   

3. সিমুলেশন কার্যকর করা: সিমুলেশন অ্যালগরিদমটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারে কার্যকর করা হয়, যা কিউবিটগুলিতে প্রয়োজনীয় কোয়ান্টাম অপারেশনগুলি সম্পাদন করে। কোয়ান্টাম কম্পিউটারের কোয়ান্টাম গেটগুলি কিউবিটগুলির অবস্থাকে ম্যানিপুলেট করে, যা সিমুলেটেড কোয়ান্টাম সিস্টেমের মধ্যে বিভিন্ন পরিস্থিতি এবং আগ্রহের পরিমাপের অন্বেষণের অনুমতি দেয়।

   
   

4. ফলাফল বের করা: সিমুলেশন সম্পূর্ণ হওয়ার পরে, কোয়ান্টাম কম্পিউটার কিউবিটগুলির চূড়ান্ত অবস্থা প্রদান করে, যা কোয়ান্টাম সিস্টেমের সিমুলেটেড অবস্থার প্রতিনিধিত্ব করে। সিমুলেটেড সিস্টেমের মধ্যে নির্দিষ্ট পর্যবেক্ষণযোগ্য বা আগ্রহের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে তথ্য বের করতে কিউবিটগুলিতে পরিমাপ করা যেতে পারে। এই পরিমাপগুলি কোয়ান্টাম সিস্টেমের আচরণের অন্তর্দৃষ্টি পেতে বা তাত্ত্বিক মডেলগুলিকে বৈধ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

   
   

কোয়ান্টাম সিমুলেশনে বিভিন্ন ক্ষেত্রে বৈপ্লবিক পরিবর্তন আনার সম্ভাবনা রয়েছে, বিশেষ করে নতুন উপাদান বোঝা এবং ডিজাইন করা, রাসায়নিক বিক্রিয়া অপ্টিমাইজ করা এবং জটিল কোয়ান্টাম সমস্যা সমাধান করা।

2. অপ্টিমাইজেশান এবং গ্লোবাল চ্যালেঞ্জ

লজিস্টিকস এবং ফিনান্স থেকে মেশিন লার্নিং এবং ক্রিপ্টোগ্রাফি পর্যন্ত বিভিন্ন ক্ষেত্রে অপ্টিমাইজেশন একটি মৌলিক সমস্যা। অপ্টিমাইজেশনের লক্ষ্য হল সম্ভাব্য বিকল্পগুলির একটি বিশাল সেট থেকে সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে বের করা যা একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যকে অপ্টিমাইজ করে বা সীমাবদ্ধতার একটি সেটকে সন্তুষ্ট করে। ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারগুলি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধানের জন্য বিভিন্ন অ্যালগরিদম নিয়োগ করে, কিন্তু সমস্যার আকার এবং জটিলতা বাড়ার সাথে সাথে একটি সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে পাওয়া ক্রমশ চ্যালেঞ্জিং এবং সময়সাপেক্ষ হয়ে ওঠে।

কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি অপ্টিমাইজেশান সমস্যার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম ব্যবহারের মাধ্যমে অপ্টিমাইজেশান কাজগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে গতি বাড়ানোর সম্ভাবনা অফার করে৷ এই অ্যালগরিদমগুলি কোয়ান্টাম মেকানিক্সের নীতিগুলি, যেমন সুপারপজিশন এবং কোয়ান্টাম প্যারালেলিজম, একই সাথে একাধিক সম্ভাব্য সমাধানগুলি অন্বেষণ করতে, ক্লাসিক্যাল পদ্ধতির তুলনায় একটি সম্ভাব্য সূচকীয় গতির দিকে পরিচালিত করে।

1. বিশিষ্ট কোয়ান্টাম অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে একটি হল কোয়ান্টাম আনুমানিক অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম (QAOA)। QAOA কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের সাথে ক্লাসিক্যাল অপ্টিমাইজেশান কৌশলগুলিকে একত্রিত করে যাতে কম্বিনেটরিয়াল অপ্টিমাইজেশান সমস্যার কাছাকাছি-অনুকূল সমাধান খুঁজে পাওয়া যায়। এটি একটি কোয়ান্টাম সার্কিটে অপ্টিমাইজেশান সমস্যা এনকোডিং জড়িত, কোয়ান্টাম গেট এবং কিউবিটগুলিতে প্রয়োগ করা অপারেশনগুলির একটি সিরিজ নিয়ে গঠিত এবং তারপরে সমাধানের গুণমান উন্নত করতে এই গেটগুলির পরামিতিগুলিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে সামঞ্জস্য করা। সার্কিটের শেষে কিউবিটগুলিতে পরিমাপ সম্পাদন করে, অ্যালগরিদম একটি প্রার্থী সমাধান প্রদান করে যা প্রতিটি পুনরাবৃত্তির সাথে সর্বোত্তম সমাধানের কাছে যায়।

2. আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ কোয়ান্টাম অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম হল কোয়ান্টাম অ্যানিলিং অ্যালগরিদম, ডি-ওয়েভ সিস্টেমের মতো কোয়ান্টাম অ্যানিলার দ্বারা নিযুক্ত করা হয়। কোয়ান্টাম অ্যানিলিং অপ্টিমাইজেশান সমস্যা সমাধানের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর যা আইসিং মডেল বা চতুর্মুখী অনিয়ন্ত্রিত বাইনারি অপ্টিমাইজেশান (কিউবিও) সমস্যার সাথে ম্যাপ করা যেতে পারে। এটি কোয়ান্টাম টানেলিং এবং তাপীয় ওঠানামা ব্যবহার করে সিস্টেমকে নিম্ন-শক্তির অবস্থার দিকে পরিচালিত করতে যা ভাল সমাধানের সাথে মিলে যায়।
3. কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি সম্ভাব্যভাবে বিস্তৃত অপ্টিমাইজেশান সমস্যার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যেমন পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশান, লজিস্টিক পরিকল্পনা, প্রোটিন ভাঁজ করা এবং গ্রাফ কালারিং। এটি ইতিমধ্যেই অ্যালফাফোল্ড (গুগল ডিপমাইন্ডের অফশুট) দ্বারা দুরারোগ্য রোগের নতুন নিরাময় তৈরি করতে এবং নতুন ধরণের প্রোটিন তৈরির মডেল তৈরি করতে প্রয়োগ করেছে।

এই সমস্যাগুলি প্রায়শই একটি বৃহৎ সমাধান স্থানের মাধ্যমে সর্বোত্তম কনফিগারেশন খুঁজে বের করার জন্য অনুসন্ধান করে যা একটি উদ্দেশ্যকে অপ্টিমাইজ করে বা নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতাগুলিকে সন্তুষ্ট করে। কোয়ান্টাম সমান্তরালতার শক্তিকে কাজে লাগিয়ে এবং একই সাথে একাধিক প্রার্থীর সমাধান অন্বেষণ করে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলির সর্বোত্তম সমাধানগুলির অনুসন্ধানকে ত্বরান্বিত করার সম্ভাবনা রয়েছে।

3. ক্রিপ্টোগ্রাফি এবং নিরাপদ যোগাযোগ

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং বিদ্যমান ক্রিপ্টোগ্রাফিক স্কিমগুলি ভাঙার এবং নতুন কোয়ান্টাম-প্রতিরোধী ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যালগরিদম বিকাশের ক্ষেত্রে ক্রিপ্টোগ্রাফির ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করার সম্ভাবনা রয়েছে। এখানে ক্রিপ্টোগ্রাফিতে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের দুটি প্রধান অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে:

1. ব্রেকিং ক্রিপ্টোগ্রাফিক স্কিম: কোয়ান্টাম কম্পিউটার সম্ভাব্যভাবে কিছু বহুল ব্যবহৃত ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যালগরিদম ভেঙে দিতে পারে যা নির্দিষ্ট গাণিতিক সমস্যার অসুবিধার উপর নির্ভর করে। শোর অ্যালগরিদম, উদাহরণস্বরূপ, দক্ষতার সাথে বড় সংখ্যাকে ফ্যাক্টর করার এবং বিচ্ছিন্ন লগারিদম সমস্যা সমাধান করার ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে। এই সমস্যাগুলি অনেক পাবলিক-কী ক্রিপ্টোগ্রাফিক সিস্টেমের ভিত্তি তৈরি করে, যেমন RSA এবং Diffie-Hellman। এই গাণিতিক সমস্যাগুলি দক্ষতার সাথে সমাধান করার মাধ্যমে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি তাত্ত্বিকভাবে এই সিস্টেমগুলির নিরাপত্তা ভঙ্গ করতে পারে এবং এনক্রিপ্ট করা যোগাযোগ বা ডেটার সাথে আপস করতে পারে।

   
   

2. কোয়ান্টাম-প্রতিরোধী ক্রিপ্টোগ্রাফি: বড় আকারের কোয়ান্টাম কম্পিউটারের বিকাশের সাথে সাথে কোয়ান্টাম কম্পিউটারের আক্রমণের বিরুদ্ধে প্রতিরোধী ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যালগরিদমের প্রয়োজনীয়তা অপরিহার্য হয়ে ওঠে। পোস্ট-কোয়ান্টাম ক্রিপ্টোগ্রাফি (PQC) এর লক্ষ্য এনক্রিপশন, স্বাক্ষর, এবং কী বিনিময় অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ করা যা ক্লাসিক্যাল এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটার উভয়ের আক্রমণ থেকে সুরক্ষিত। PQC অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত বিভিন্ন গাণিতিক সমস্যার উপর নির্ভর করে যা ক্লাসিক্যাল এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটার উভয়ের জন্যই কঠিন বলে মনে করা হয়, যেমন জালি-ভিত্তিক ক্রিপ্টোগ্রাফি, কোড-ভিত্তিক ক্রিপ্টোগ্রাফি, মাল্টিভেরিয়েট পলিনমিয়াল ক্রিপ্টোগ্রাফি, এবং হ্যাশ-ভিত্তিক ক্রিপ্টোগ্রাফি। কোয়ান্টাম-প্রতিরোধী ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যালগরিদমগুলিকে চিহ্নিত ও মানসম্মত করার জন্য গবেষণার প্রচেষ্টা চলছে পোস্ট-কোয়ান্টাম যুগে সংবেদনশীল তথ্যের নিরাপত্তা নিশ্চিত করার জন্য।

4. মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম 100,000 কিউবিট সহ পরিশীলিততার অভূতপূর্ব স্তরে পৌঁছাবে। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং মেশিন লার্নিং এর বিভিন্ন দিককে প্রভাবিত করার সম্ভাবনা রাখে, কিছু নির্দিষ্ট গণনা সংক্রান্ত সমস্যা আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করার এবং নতুন অ্যালগরিদমগুলির বিকাশকে সক্ষম করার সম্ভাবনা প্রদান করে, যেমন:

1. কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম: গবেষকরা কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির উন্নয়ন অন্বেষণ করছেন যা নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং কাজগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করতে কোয়ান্টাম কম্পিউটারের শক্তিকে কাজে লাগাতে পারে। কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম, যেমন কোয়ান্টাম সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (QSVM), কোয়ান্টাম ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম এবং কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্ক, শ্রেণীবিভাগ, ক্লাস্টারিং এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতির মতো সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার জন্য প্রস্তাব করা হয়েছে। এই অ্যালগরিদমগুলির লক্ষ্য কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর অনন্য বৈশিষ্ট্যগুলিকে কাজে লাগানো, যেমন কোয়ান্টাম সমান্তরালতা এবং হস্তক্ষেপ, সম্ভাব্যভাবে ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং পদ্ধতির তুলনায় গতি বাড়ানো বা উন্নত কর্মক্ষমতা প্রদান করার জন্য।

   
   

2. কোয়ান্টাম ডেটা প্রসেসিং এবং বিশ্লেষণ: কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে বড় ডেটাসেটগুলি প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম, যেমন কোয়ান্টাম ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম এবং কোয়ান্টাম প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ, ডেটা প্রিপ্রসেসিং, মাত্রা হ্রাস, এবং বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন কাজগুলিতে সুবিধা দিতে পারে। এই কৌশলগুলি পরবর্তী ক্লাসিক্যাল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য ডেটা প্রস্তুত করতে বা উচ্চ-মাত্রিক ডেটা থেকে অর্থপূর্ণ প্যাটার্ন বের করতে সাহায্য করতে পারে।

   
   

3. মেশিন লার্নিং এর জন্য কোয়ান্টাম এনহ্যান্সড অপ্টিমাইজেশান : অপ্টিমাইজেশান হল অনেক মেশিন লার্নিং কাজের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ বা হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা। কোয়ান্টাম অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম, যেমন কোয়ান্টাম আনুমানিক অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম (QAOA) এবং কোয়ান্টাম অ্যানিলিং, ক্লাসিক্যাল অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলির তুলনায় সম্ভাব্যভাবে উন্নত অপ্টিমাইজেশন ক্ষমতা প্রদান করতে পারে। এই অ্যালগরিদমগুলি মেশিন লার্নিংয়ে সম্মুখীন জটিল অপ্টিমাইজেশন সমস্যার জন্য সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে পেতে সাহায্য করতে পারে।

   
   

4. কোয়ান্টাম ডেটা প্রাইভেসি এবং সিকিউর লার্নিং: কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষিত শেখার ক্ষেত্রেও অবদান রাখতে পারে। হোমোমরফিক এনক্রিপশন, একটি কৌশল যা এনক্রিপ্ট করা ডেটাতে গণনার অনুমতি দেয়, কোয়ান্টাম গণনা থেকে সম্ভাব্যভাবে উপকৃত হতে পারে, আরও দক্ষ সুরক্ষিত গণনা সক্ষম করে। কোয়ান্টাম কী ডিস্ট্রিবিউশন (QKD) প্রোটোকলগুলি ক্রিপ্টোগ্রাফিক কী তৈরি এবং বিনিময় করার একটি নিরাপদ উপায় প্রদান করে, নিরাপদ যোগাযোগ নিশ্চিত করে এবং সংবেদনশীল মেশিন লার্নিং মডেল এবং ডেটা রক্ষা করে।

   
   

5. কোয়ান্টাম কেমিস্ট্রি এবং ড্রাগ ডিজাইন

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্রক্রিয়াটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করে এবং আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী সক্ষম করে ওষুধ আবিষ্কারে বিপ্লব ঘটাতে পারে। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং কীভাবে ওষুধ আবিষ্কারকে প্রভাবিত করতে পারে তার কিছু মূল দিক এখানে রয়েছে:

1. কম্পিউটেশনাল পাওয়ার : কোয়ান্টাম কম্পিউটারে ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের তুলনায় অনেক দ্রুত জটিল গণনা করার ক্ষমতা রয়েছে। এই গতির সুবিধাটি ওষুধ আবিষ্কারের বিভিন্ন গণনামূলক কাজের জন্য প্রয়োজনীয় সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে, যেমন আণবিক মডেলিং, ভার্চুয়াল স্ক্রীনিং এবং আণবিক গতিবিদ্যা সিমুলেশন।

   
   

2. আণবিক মডেলিং : কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কোয়ান্টাম প্রভাবগুলি বিবেচনা করে আরও সঠিকভাবে আণবিক মিথস্ক্রিয়া অনুকরণ করতে পারে যা ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারগুলি দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে পারে না। এটি ড্রাগ-টার্গেট মিথস্ক্রিয়া, প্রোটিন ভাঁজ এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ আণবিক প্রক্রিয়াগুলির আরও সুনির্দিষ্ট মডেলিংয়ের অনুমতি দেয়। (আমরা আগে AlphaFold উল্লেখ করেছি)

   
   

3. ভার্চুয়াল স্ক্রীনিং : কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ভার্চুয়াল স্ক্রীনিংকে উন্নত করতে পারে, যা সম্ভাব্য ওষুধ প্রার্থীদের সনাক্ত করার জন্য যৌগের বৃহৎ ডাটাবেস মূল্যায়ন করার প্রক্রিয়া। কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি একটি বৃহত্তর রাসায়নিক স্থান অন্বেষণ করতে পারে এবং সম্ভাব্য ওষুধের অণুগুলির আবদ্ধতা এবং কার্যকলাপের জন্য আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করতে পারে।

   
   

4. কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং : কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি বৃহৎ জৈবিক ডেটাসেটগুলি থেকে অন্তর্দৃষ্টি বিশ্লেষণ এবং নিষ্কাশন করতে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর শক্তি ব্যবহার করতে পারে। এটি নিদর্শন সনাক্ত করতে, ওষুধের কার্যকারিতা ভবিষ্যদ্বাণী করতে, ওষুধের ফর্মুলেশন অপ্টিমাইজ করতে এবং চিকিত্সার পরিকল্পনাগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত করতে সহায়তা করতে পারে।

   
   

5. ড্রাগ প্রার্থীদের অপ্টিমাইজেশন : কোয়ান্টাম কম্পিউটিং জটিল অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধান করে ড্রাগ প্রার্থীদের অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি ওষুধের অণুর সর্বোত্তম গঠন নির্ধারণে বা সবচেয়ে দক্ষ সংশ্লেষণের পথ খুঁজে পেতে সহায়তা করতে পারে।

   
   

6. কোয়ান্টাম সিমুলেশন : কোয়ান্টাম কম্পিউটার কোয়ান্টাম সিস্টেমের আচরণকে অনুকরণ করতে পারে, যেমন জটিল জৈবিক অণু বা প্রোটিন কাঠামো। এই সিমুলেশনগুলি কীভাবে ওষুধগুলি তাদের লক্ষ্যগুলির সাথে যোগাযোগ করে সে সম্পর্কে বিশদ তথ্য সরবরাহ করতে পারে, গবেষকদের আরও কার্যকর এবং লক্ষ্যযুক্ত থেরাপি ডিজাইন করার অনুমতি দেয়।

   
   

6. কোয়ান্টাম কৃত্রিম জীবন এবং জটিল সিস্টেম

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং বিভিন্ন উপায়ে কৃত্রিম জীবন এবং জটিল সিস্টেমের গবেষণায় অবদান রাখার সম্ভাবনা রয়েছে। এখানে কিছু মূল দিক রয়েছে যেখানে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্রভাব ফেলতে পারে:

1. জটিল সিস্টেমের সিমুলেশন : কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের তুলনায় জটিল সিস্টেমগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে অনুকরণ করতে পারে, যা গবেষকদের কৃত্রিম জীবন এবং জটিল সিস্টেমগুলির আচরণ এবং গতিশীলতার গভীর অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে দেয়। কোয়ান্টাম প্রভাব এবং মিথস্ক্রিয়া মডেলিং দ্বারা, কোয়ান্টাম সিমুলেশনগুলি এই সিস্টেমগুলির অন্তর্নিহিত পদার্থবিদ্যা এবং রসায়নের আরও সঠিক উপস্থাপনা প্রদান করতে পারে।

   
   

2. কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং : জটিল সিস্টেম বিশ্লেষণ এবং বোঝার জন্য কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা যেতে পারে। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি বড় ডেটাসেটগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করতে পারে, যা কৃত্রিম জীবন এবং জটিল সিস্টেমে জটিল নিদর্শন এবং উদ্ভূত আচরণ অধ্যয়নের জন্য বিশেষভাবে মূল্যবান। কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং কৌশলগুলি লুকানো পারস্পরিক সম্পর্ক উন্মোচন করতে, সিস্টেম প্যারামিটারগুলি অপ্টিমাইজ করতে এবং সিস্টেম আচরণ সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করতে পারে।

   
   

3. অপ্টিমাইজেশান এবং অনুসন্ধান : জটিল সিস্টেমে প্রায়ই অপ্টিমাইজেশান এবং অনুসন্ধানের সমস্যা জড়িত থাকে, যেমন সর্বোত্তম কনফিগারেশন খুঁজে পাওয়া বা বিশাল প্যারামিটার স্থানের মধ্যে প্যাটার্ন অনুসন্ধান করা। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এই সমস্যাগুলি সমাধান করার ক্ষেত্রে শাস্ত্রীয় অ্যালগরিদমগুলিকে সম্ভাব্যভাবে ছাড়িয়ে যেতে পারে, দ্রুত এবং আরও দক্ষ সমাধান প্রদান করে। কোয়ান্টাম অ্যানিলিং বা কোয়ান্টাম-অনুপ্রাণিত অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমগুলির মতো কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি এই অপ্টিমাইজেশান এবং অনুসন্ধান চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

   
   

4. কোয়ান্টাম-অনুপ্রাণিত মডেলের অনুসন্ধান : কোয়ান্টাম কম্পিউটিং কৃত্রিম জীবন এবং জটিল সিস্টেমের জন্য অভিনব কম্পিউটেশনাল মডেলগুলির বিকাশকে অনুপ্রাণিত করতে পারে। কোয়ান্টাম-অনুপ্রাণিত মডেলগুলি জটিল সিস্টেমের মডেলিংয়ের জন্য নতুন পদ্ধতির বিকাশের জন্য কোয়ান্টাম ঘটনা এবং নীতিগুলি থেকে অনুপ্রেরণা গ্রহণ করে। এই মডেলগুলি কোয়ান্টাম সিস্টেমে পাওয়া অরৈখিকতা, এনট্যাঙ্গলমেন্ট এবং সুপারপজিশন প্রভাবগুলিকে ক্যাপচার করতে পারে, যা জটিল সিস্টেমের গতিশীলতা এবং আচরণ সম্পর্কে আরও সূক্ষ্ম বোঝার সক্ষম করে।

   
   

5. নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ : কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণকে উন্নত করতে পারে, যা আন্তঃসংযুক্ত সত্তা দ্বারা চিহ্নিত জটিল সিস্টেমগুলি বোঝার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি দক্ষতার সাথে গ্রাফ-ভিত্তিক সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে, যেমন কেন্দ্রীয়তা বিশ্লেষণ, ক্লাস্টারিং এবং সম্প্রদায় সনাক্তকরণ, যা জটিল সিস্টেমের গঠন এবং গতিশীলতা উন্মোচনের জন্য মৌলিক।

   
   

7. উচ্চ-শক্তি পদার্থবিদ্যা এবং মৌলিক গবেষণা

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং উচ্চ-শক্তি এবং মৌলিক গবেষণাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করার ক্ষমতা রাখে, বিশেষ করে কোয়ান্টাম ফিল্ড তত্ত্ব, কণা পদার্থবিদ্যা এবং সৃষ্টিতত্ত্বের ক্ষেত্রে, যেমন:

1. কণার মিথস্ক্রিয়াগুলির কোয়ান্টাম সিমুলেশন : কোয়ান্টাম কম্পিউটার ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের তুলনায় কোয়ান্টাম ফিল্ড তত্ত্বের আচরণকে আরও সঠিকভাবে এবং দক্ষতার সাথে অনুকরণ করতে পারে। কোয়ান্টাম ক্ষেত্র তত্ত্ব কণার মৌলিক মিথস্ক্রিয়া বর্ণনা করে, এবং এই মিথস্ক্রিয়াগুলি অনুকরণ করে সাবঅ্যাটমিক কণার আচরণ এবং উচ্চ শক্তিতে তাদের মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে। কোয়ান্টাম সিমুলেশনগুলি কণা বিক্ষিপ্তকরণ, কণার ক্ষয় এবং কণার সংঘর্ষের গতিবিদ্যার মতো ঘটনা অধ্যয়ন করতে সাহায্য করতে পারে।

   
   

2. ল্যাটিস কোয়ান্টাম ক্রোমোডাইনামিক্স (QCD) : কোয়ান্টাম ক্রোমোডাইনামিক্স হল সেই তত্ত্ব যা শক্তিশালী বলকে বর্ণনা করে, যা প্রোটন, নিউট্রন এবং অন্যান্য হ্যাড্রন গঠনের জন্য কোয়ার্ক এবং গ্লুয়নকে আবদ্ধ করে। ল্যাটিস QCD হল একটি সংখ্যাসূচক কৌশল যা একটি পৃথক স্থান-কাল জালিতে QCD অধ্যয়ন করতে ব্যবহৃত হয়। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম এবং কোয়ান্টাম সিমুলেশনগুলি ব্যবহার করে জালিযুক্ত QCD গণনার উন্নতি করতে পারে, যার ফলে হ্যাড্রোনিক বৈশিষ্ট্য এবং মিথস্ক্রিয়াগুলির আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করা যায়।

   
   

3. পরীক্ষামূলক নকশায় অপ্টিমাইজেশান সমস্যা : উচ্চ-শক্তি এবং মৌলিক গবেষণায় প্রায়ই জটিল অপ্টিমাইজেশন সমস্যা জড়িত থাকে, যেমন অপ্টিমাইজিং ডিটেক্টর ডিজাইন, ডেটা অ্যানালাইসিস অ্যালগরিদম, বা নতুন কণা বা ঘটনাগুলির জন্য অনুসন্ধান কৌশল। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং কোয়ান্টাম-অনুপ্রাণিত অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদমগুলির মাধ্যমে এই অপ্টিমাইজেশান সমস্যার দক্ষ সমাধান প্রদান করতে পারে, যেমন কোয়ান্টাম অ্যানিলিং বা ভিন্নতামূলক কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম।

   
   

4. কোয়ান্টাম তথ্য এবং এনট্যাঙ্গলমেন্ট : কোয়ান্টাম কম্পিউটিং উচ্চ-শক্তি এবং মৌলিক গবেষণায় এনট্যাঙ্গলমেন্ট এবং কোয়ান্টাম তথ্যের অধ্যয়নে অবদান রাখতে পারে। কোয়ান্টাম মেকানিক্সে এনট্যাঙ্গলমেন্ট একটি মৌলিক ধারণা, এবং কোয়ান্টাম সিস্টেম অধ্যয়নের জন্য এটির বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি কণা পদার্থবিদ্যার সাথে প্রাসঙ্গিক কোয়ান্টাম টেলিপোর্টেশন বা কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধনের মতো জটিল অবস্থা, কোয়ান্টাম পারস্পরিক সম্পর্ক এবং কোয়ান্টাম তথ্য প্রক্রিয়াকরণ কাজগুলি বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করতে পারে।

   
   

5. কোয়ান্টাম মাধ্যাকর্ষণ এবং সৃষ্টিতত্ত্ব : কোয়ান্টাম কম্পিউটিং কোয়ান্টাম মাধ্যাকর্ষণ এবং প্রাথমিক মহাবিশ্বের অধ্যয়নের অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে। কোয়ান্টাম মেকানিক্স এবং সাধারণ আপেক্ষিকতার একীকরণ তাত্ত্বিক পদার্থবিজ্ঞানের একটি বড় চ্যালেঞ্জ। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি সম্ভাব্যভাবে কোয়ান্টাম মাধ্যাকর্ষণ মডেলগুলি অন্বেষণ করতে, ব্ল্যাক হোল পদার্থবিদ্যা অনুকরণ করতে এবং প্রাথমিক মহাবিশ্বের কোয়ান্টাম প্রকৃতি তদন্ত করতে সহায়তা করতে পারে।

   
   

8. আর্থিক মডেলিং এবং অর্থনৈতিক ভবিষ্যদ্বাণী

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং বিভিন্ন উপায়ে অর্থনৈতিক মডেলিং এবং আর্থিক ভবিষ্যদ্বাণীকে প্রভাবিত করার সম্ভাবনা রয়েছে। যদিও কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি এখনও জটিল বাস্তব-বিশ্বের অর্থনৈতিক এবং আর্থিক সমস্যাগুলি সমাধান করতে সক্ষম নয়, ক্ষেত্রে চলমান গবেষণা এবং উন্নয়ন সম্ভাব্য সুবিধাগুলি অন্বেষণ করছে, যেমন:

1. পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশান এবং সম্পদ বরাদ্দ : কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশান সমস্যার জন্য আরও কার্যকর সমাধান প্রদান করতে পারে৷ এই অ্যালগরিদমগুলি একটি বৃহত্তর সমাধান স্থান অন্বেষণ করতে পারে এবং সম্পদের মধ্যে আরও জটিল মিথস্ক্রিয়া বিবেচনা করতে পারে, যার ফলে উন্নত সম্পদ বরাদ্দকরণ কৌশল হয়। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি অনেক সম্পদ সহ বৃহৎ পোর্টফোলিওগুলির অপ্টিমাইজেশন সক্ষম করতে পারে, যা আরও বহুমুখী এবং ঝুঁকি-সচেতন বিনিয়োগ কৌশলগুলির দিকে পরিচালিত করে।

   
   

2. বিকল্প মূল্য নির্ধারণ এবং ঝুঁকি বিশ্লেষণ : আর্থিক ডেরিভেটিভস, যেমন বিকল্প, গণনামূলকভাবে নিবিড় গণনা জড়িত করতে পারে, বিশেষ করে যখন একাধিক কারণ এবং ঝুঁকির পরামিতি বিবেচনা করা হয়। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি অন্তর্নিহিত সম্পদের দামের গতিবিধির দ্রুত এবং আরও সঠিক সিমুলেশন অফার করতে পারে, আরও সুনির্দিষ্ট বিকল্প মূল্যের মডেল এবং ঝুঁকি বিশ্লেষণ সক্ষম করে। এটি আর্থিক প্রতিষ্ঠান এবং বিনিয়োগকারীদের আরও ভাল-অবহিত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে।

   
   

3. মন্টে কার্লো সিমুলেশন : কোয়ান্টাম কম্পিউটিং মন্টে কার্লো সিমুলেশনকে ত্বরান্বিত করার সম্ভাবনা রয়েছে, যা আর্থিক মডেলিংয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। মন্টে কার্লো সিমুলেশনগুলি সম্ভাব্য ফলাফল বিশ্লেষণ করতে একাধিক এলোমেলো পরিস্থিতি তৈরি করে। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি সম্ভাব্যভাবে এই সিমুলেশনগুলিকে দ্রুততর করতে পারে, আরও সঠিক ঝুঁকি মূল্যায়ন, ডেরিভেটিভের মূল্য নির্ধারণ এবং অন্যান্য আর্থিক গণনার অনুমতি দেয়।

   
   

4. ক্রেডিট ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ : কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ক্রেডিট ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণের জন্য বিপুল পরিমাণ আর্থিক ডেটা বিশ্লেষণ করতে নিযুক্ত করা যেতে পারে। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি আরও দক্ষতার সাথে ডেটা প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করতে পারে, ক্রেডিট ঝুঁকি, জালিয়াতির ধরণ এবং আর্থিক লেনদেনে অসামঞ্জস্যগুলির দ্রুত এবং আরও সঠিক সনাক্তকরণ সক্ষম করে।

   
   

5. কোয়ান্টাম ক্রিপ্টোগ্রাফি এবং সুরক্ষিত লেনদেন : কোয়ান্টাম কম্পিউটিং আর্থিক সাইবার নিরাপত্তার ক্ষেত্রেও সম্ভাব্য সুবিধা প্রদান করে। কোয়ান্টাম ক্রিপ্টোগ্রাফি কোয়ান্টাম মেকানিক্সের নীতির উপর ভিত্তি করে শক্তিশালী এনক্রিপশন পদ্ধতি প্রদান করে, আর্থিক লেনদেন এবং যোগাযোগের জন্য উন্নত নিরাপত্তা প্রদান করে। কোয়ান্টাম-প্রতিরোধী ক্রিপ্টোগ্রাফিক অ্যালগরিদমগুলি ভবিষ্যতের কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলির সম্ভাব্য আক্রমণ থেকে সংবেদনশীল আর্থিক ডেটা রক্ষা করতে পারে।

উপসংহার

তাই কোয়ান্টাম কম্পিউটিং কি?

একটি নতুন যুগ।

বিজ্ঞানের একটি নতুন সীমান্ত।

এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে সম্ভাব্য অসীম সম্ভাবনা রয়েছে।

মনের জন্য অবিশ্বাস্য ধন এবং বৌদ্ধিক সম্পদের একটি ক্ষেত্র যথেষ্ট সৃজনশীল এবং তাদের অস্তিত্বে আনতে যথেষ্ট কল্পনাপ্রসূত।

এবং না, কোয়ান্টাম কম্পিউটার প্রোগ্রাম করার জন্য আপনাকে কোয়ান্টাম মেকানিক্স বা কোয়ান্টাম ফিজিক্স জানার দরকার নেই। রৈখিক বীজগণিত, জটিল সংখ্যা, ভেক্টর ক্যালকুলাস এবং অপ্টিমাইজেশান - যথেষ্ট জ্ঞান।

যাইহোক, আপনি যদি গবেষণায় যেতে চান তবে আমরা কোয়ান্টাম মেকানিক্স শেখারও সুপারিশ করি। কেউ যখন বলে, ওয়েভফাংশন তখন আপনি ইথারে হারিয়ে যাওয়া অনুভব করবেন না।

কি চ্যালেঞ্জ অপেক্ষা করছে?

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর আইনস্টাইন কে হবেন?

আমরা কি কখনও সফলভাবে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের অবিশ্বাস্য সম্ভাবনাকে পুরোপুরি কাজে লাগাতে পারব?

আমরা যদি তা করি, তাহলে আমরা বিস্ময়কর কাজ করব।

আমার প্রিয়, প্রিয়, বন্ধুরা:

ভবিষ্যৎ কোয়ান্টাম।

এবং এটা আপনার হাতে.

কোয়ান্টাম গবেষণা আগ্রহের সাথে যে কারো জন্য উন্মুক্ত!

নিজেকে অনুস্মারক - ভবিষ্যতে নিবন্ধে কিছু হাস্যরস যোগ করুন. লোকেরা আসলেই সেগুলি পড়তে পারে, শুধুমাত্র শুরু এবং শেষের সাথে একটি অতি-দ্রুত স্ক্রোল-ডাউন করে না, সে ক্ষেত্রে!