क्वांटम कंप्यूटिंग की अनंत संभावनाओं को मज़ेदार अंग्रेजी में समझाना (कोई गणित नहीं)

क्वांटम गहरी, रहस्यमयी चीज़ है... मैं मजाक कर रहा हूँ। एवेंजर्स एंडगेम के बाद इसे प्रसिद्धि मिली। अरे वह तुकबंदी!

मैं आपसे यह वादा करता हूँ - कोई सूत्र नहीं! बस कुछ संख्याएँ।

सामग्री अवलोकन

• क्वांटम विश्व
• क्वांटम यांत्रिकी वास्तव में क्वांटम उन्माद है - कोई अपराध नहीं, चमत्कार!
• चुनौतियों का सामना करना पड़ा
• क्वांटम कंप्यूटिंग दृष्टिकोण
• सुपरकंडक्टिंग क्यूबिट्स
• ट्रैप्ड आयन क्वांटम कंप्यूटर
• फोटोनिक क्वांटम कंप्यूटर
• क्वांटम एनीलर
• भविष्य का पूर्वावलोकन
• भविष्य का 100,000 क्यूबिट कंप्यूटर क्या करने में सक्षम होगा?
• निष्कर्ष

क्वांटम विश्व

प्लैंक सीमा.

1.616255×10^(−35) मी.

वह अवधि जिस पर शास्त्रीय भौतिकी क्वांटम भौतिकी बन जाती है।

जहां हमारे सभी सामान्य अंतर्ज्ञान टूट जाते हैं।

अग्रणी क्वांटम भौतिक विज्ञानी नील्स बोह्र ने प्रसिद्ध रूप से कहा:

यदि क्वांटम यांत्रिकी आपको गहराई से आश्चर्यचकित नहीं करती है, तो आपने इसे सही ढंग से नहीं समझा है।

वह सही था! (मजाक नहीं, गंभीरता से मैंने कभी इस पर विश्वास नहीं किया होगा, मेरा मतलब है कि हर कोई जानता है कि क्वांटम क्षेत्र सरल चीज़ है। टोनी स्टार्क ने इसका पता लगा लिया। और वह एक अभिनेता है। सिर्फ एक अभिनेता!)

क्वांटम भौतिकी के क्षेत्र में, बेहद छोटे प्लैंक पैमाने पर, हम एक मनोरम और दिमाग चकरा देने वाली वास्तविकता का सामना करते हैं जो हमारी पारंपरिक समझ को चुनौती देती है।

आइए इस पैमाने के कुछ प्रमुख पहलुओं पर गौर करें। संभालने और निपटाने के लिए इतनी सारी अवधारणाएँ हैं कि हम एक-एक करके आगे बढ़ेंगे।

क्वांटम यांत्रिकी वास्तव में क्वांटम उन्माद है - कोई अपराध नहीं, चमत्कार!

प्लैंक सीमा पर, हमारे पास निम्नलिखित मुद्दे हैं:

जुटना

क्वांटम अवस्थाओं की स्थिरता और अखंडता का संदर्भ देते हुए, सुसंगतता प्लैंक पैमाने पर एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह निर्धारित करता है कि क्वांटम घटनाएँ कितने समय तक बनी रहती हैं। जब किसी अवस्था का अस्तित्व में रहने का समय 10 ^(-25) सेकंड (0.0000000000000000000001 सेकंड) से कम हो तो आप इसे कैसे स्थिर रखते हैं और इसके साथ काम करते हैं? (^ घातांक का प्रतीक है, उदाहरण के लिए 10^5 = 100,000 और 10^(-5) = 0.00001)

नाज़ुक हालत

उलझाव, एक उल्लेखनीय घटना, तब घटित होती है जब कणों की क्वांटम अवस्थाएँ उनके भौतिक पृथक्करण की परवाह किए बिना, जटिल रूप से जुड़ जाती हैं। यह आइंस्टीन जैसे महान दिमागों को डरावना और चकित करने वाला है। प्लैंक पैमाने पर, उलझाव एक आधारशिला के रूप में कार्य करता है, जो गैर-स्थानीय सहसंबंधों को जन्म देता है और शास्त्रीय संचार की आवश्यकता के बिना उलझे हुए कणों के बीच तात्कालिक सूचना हस्तांतरण की सुविधा प्रदान करता है। दूसरे शब्दों में, सूचना ब्रह्माण्ड के एक हिस्से से दूसरे हिस्से तक तुरंत पहुंच जाती है! (प्रकाश से भी तेज़!) और फिर भी यह सच है, एक ऐसी घटना जिसकी व्याख्या नहीं की जा सकती। (मैं आपको बाद के लेख में अधिक गहराई से जानकारी देने का वादा करता हूं।)

superposition

सुपरपोज़िशन क्वांटम सिस्टम की एक आकर्षक विशेषता है, जो कणों को एक साथ कई अवस्थाओं में मौजूद रहने में सक्षम बनाती है। प्लैंक स्केल पर, कण विभिन्न अवस्थाओं के सुपरपोजिशन ग्रहण कर सकते हैं, जो दर्शाता है कि स्थिति, गति या स्पिन जैसे गुण मापे जाने तक अच्छी तरह से परिभाषित नहीं हैं। यह सिद्धांत क्वांटम गणना और क्वांटम एल्गोरिदम के विकास का आधार है। मैं इस तथ्य पर अधिक जोर नहीं दे सकता.

अनिश्चितता सिद्धांत

वर्नर हाइजेनबर्ग द्वारा तैयार अनिश्चितता सिद्धांत का दावा है कि भौतिक गुणों के कुछ जोड़े, जैसे स्थिति और गति, को असीमित सटीकता के साथ एक साथ सटीक रूप से नहीं मापा जा सकता है। प्लैंक पैमाने पर, अनिश्चितता सिद्धांत एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो क्वांटम प्रणालियों की अंतर्निहित अनिश्चितता और संभाव्य प्रकृति को उजागर करता है। इसे सरल बनाने के लिए, आप या तो कार की गति या कार की वर्तमान स्थिति जान सकते हैं, जब आप इसे क्वांटम स्तर पर देखते हैं तो आप दोनों (एक बहुत ही मोटा और कच्चा सादृश्य) नहीं जान सकते।

कण-तरंग द्वैत

कण-तरंग द्वंद्व क्वांटम भौतिकी में एक मौलिक अवधारणा के रूप में खड़ा है। प्लैंक पैमाने पर, कण तरंग जैसा व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, जबकि तरंगें कण जैसी विशेषताएं प्रदर्शित कर सकती हैं। यह द्वंद्व हमारे शास्त्रीय अंतर्ज्ञान को चुनौती देता है, क्योंकि कण हस्तक्षेप पैटर्न, विवर्तन और तरंग-जैसे प्रसार का प्रदर्शन करते हैं। यह सभी तर्कों को खारिज करता है। तो क्या पदार्थ, ऊर्जा है? या ऊर्जा, पदार्थ? द्रव्यमान की अवधारणा ही क्या है? यह सीधे आइंस्टीन की द्रव्यमान-ऊर्जा तुल्यता की ओर ले जाता है।

दूरी पर कार्रवाई

दूरी पर क्रिया से तात्पर्य उलझे हुए कणों के बीच देखे गए उल्लेखनीय गैर-स्थानीय प्रभाव से है। एक कण पर किए गए माप या हेरफेर तुरंत उसके उलझे हुए साथी को प्रभावित करते हैं, भले ही उनके बीच स्थानिक अलगाव कुछ भी हो। यह घटना शास्त्रीय धारणाओं को खारिज करती है, जहां सूचना हस्तांतरण प्रकाश की गति से सीमित है। इसे मैंने क्वांटम यांत्रिकी के बारे में आइंस्टीन को परेशान करने के रूप में संदर्भित किया। एक 'छिपा हुआ चर' सिद्धांत है जो एक संभावित स्पष्टीकरण है। उस पर और बाद में।

संभाव्य भौतिकी

क्वांटम भौतिकी अंतर्निहित संभाव्य तत्वों को अपनाती है, विभिन्न परिणामों की संभावना का वर्णन करने के लिए संभाव्यता आयामों को नियोजित करती है। प्लैंक पैमाने पर, क्वांटम यांत्रिकी की संभाव्य प्रकृति प्रमुख हो जाती है, जिसमें माप नियतात्मक परिणामों के बजाय संभावनाएं उत्पन्न करते हैं। वेवफंक्शन और मैट्रिसेस जैसे गणितीय उपकरण इस संभाव्य ढांचे को पकड़ते हैं। और यह एक बहुत ही क्वांटम घटना है। 43% की संभावना के साथ उस स्थान पर एक कण कैसे है? या यह एक लहर है? क्या इसका कोई मतलब भी है?

श्रोडिंगर समीकरण

श्रोडिंगर समीकरण क्वांटम यांत्रिकी में एक केंद्रीय समीकरण के रूप में खड़ा है, जो क्वांटम प्रणालियों के समय विकास को निर्धारित करता है। यह सिस्टम के तरंग फ़ंक्शन, ऊर्जा और ऑपरेटरों के बीच संबंध स्थापित करता है। प्लैंक पैमाने पर, श्रोडिंगर समीकरण क्वांटम सिस्टम के व्यवहार और गतिशीलता को समझने के लिए एक गणितीय ढांचा प्रदान करता है।

मैंने कहा कि कोई फॉर्मूला नहीं है और मैं अपने वादे पर कायम हूं। यदि आपकी रुचि है तो Google श्रोडिंगर समीकरण ।

इसलिए मूल रूप से, क्वांटम स्तर पर चीजों को सामान्य तर्क और वास्तविक दुनिया के अंतर्ज्ञान से नहीं समझाया जा सकता है। फिर भी लोगों ने क्वांटम/शास्त्रीय प्रोग्रामों को क्वांटम कंप्यूटरों पर डिज़ाइन और क्रियान्वित भी किया है। आइए उन कुछ बाधाओं को देखें जिनका उन्हें सामना करना पड़ा।

चुनौतियों का सामना करना पड़ा

क्वांटम बिट (क्यूबिट) गुणवत्ता और स्थिरता

क्वांटम कंप्यूटिंग की नींव क्वैब में निहित है, जो शास्त्रीय बिट्स के क्वांटम समकक्ष हैं। विश्वसनीय क्वांटम गणना के लिए क्वैबिट की गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करना अत्यंत महत्वपूर्ण है। प्रत्येक परमाणु में ऊर्जा होती है - क्योंकि उसका एक तापमान होता है। तापमान परमाणु की कंपन ऊर्जा है। और यह दोलन करता है. आप इसे एक ही स्थान पर टिकने के लिए कैसे प्राप्त करते हैं? इसे -273 डिग्री सेल्सियस पर जमा दें - पूर्ण शून्य तापमान, जो सभी गति को रोक देता है। दुर्भाग्य से, क्वैबिट बाहरी गड़बड़ी जैसे तापमान में उतार-चढ़ाव और विद्युत चुम्बकीय शोर के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होते हैं, जिससे त्रुटियां और विघटन होता है। विस्तारित अवधि में क्वबिट सुसंगतता और स्थिरता को संरक्षित करना एक बड़ी चुनौती है जिससे शोधकर्ता सक्रिय रूप से निपट रहे हैं।

असंगति और त्रुटि सुधार

डिकोहेरेंस क्वांटम सिस्टम में एक महत्वपूर्ण बाधा उत्पन्न करता है। ऐसा तब होता है जब क्वैब अपने परिवेश के साथ बातचीत करते हैं, जिससे वे अपनी क्वांटम स्थिति खो देते हैं और शास्त्रीय व्यवहार करने लगते हैं। यह सीमा उस समय को प्रतिबंधित करती है जिसके दौरान क्वांटम संचालन विश्वसनीय रूप से किया जा सकता है। त्रुटियों और असंगति को कम करने के लिए मजबूत त्रुटि सुधार तकनीक विकसित करना एक महत्वपूर्ण चुनौती है। क्वैबिट की सुरक्षा और भरोसेमंद गणना सुनिश्चित करने के लिए शोधकर्ता क्वांटम त्रुटि सुधार कोड जैसे त्रुटि सुधार कोड की खोज कर रहे हैं। एक सेकंड के 10^(-25) तक मौजूद रहने से मेरा यही मतलब है।

अनुमापकता

जटिल समस्याओं को हल करने के लिए क्वांटम कंप्यूटरों को बड़ी संख्या में क्यूबिट की आवश्यकता होती है। हालाँकि, क्वांटम सिस्टम को बढ़ाना महत्वपूर्ण चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है। जैसे-जैसे क्वैबिट की संख्या बढ़ती है, उनकी सुसंगतता बनाए रखना और त्रुटियों को कम करना तेजी से अधिक चुनौतीपूर्ण हो जाता है। इसके अलावा, क्यूबिट्स को सटीक रूप से इंटरकनेक्ट करना और बड़ी मात्रा में क्यूबिट्स के बीच इंटरैक्शन को नियंत्रित करना महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग और तकनीकी कठिनाइयों का कारण बनता है। न केवल पर्याप्त, बल्कि असंभव से भी आगे। आप उन चीज़ों को कैसे जोड़ते हैं जो पूरी तरह से किसी और चीज़ से कनेक्ट होने पर बदल जाती हैं? हम क्वांटम बिट्स में उस तरह हेरफेर नहीं कर सकते जैसे हम शास्त्रीय बिट्स में करते हैं। और क्वांटम इंटरनेट शायद उन सभी में सबसे बड़ी चुनौती है। ( परिवर्तन के लिए वास्तव में बुद्धिमान POTUS नामांकित व्यक्ति प्राप्त करने के अलावा।)

विनिर्माण और नियंत्रण

असाधारण नियंत्रण के साथ क्वांटम उपकरणों का सटीक निर्माण एक बड़ी चुनौती है। क्वांटम हार्डवेयर अक्सर विशेष विनिर्माण तकनीकों और सुपरकंडक्टिंग सर्किट या आयन ट्रैप जैसी सामग्रियों पर निर्भर करता है। विश्वसनीय और स्केलेबल क्वांटम सिस्टम के निर्माण के लिए विनिर्माण प्रक्रिया में आवश्यक सटीकता और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता प्राप्त करना आवश्यक है। और उस प्रकार की सटीकता यदि कभी हासिल की जाती है तो यह इंजीनियरिंग में एक नया युग होगी। हमें यहां 10^(-35) की सटीकता के साथ समान प्रतियां बनाने की आवश्यकता है। यहां तक कि आशावादी लोगों को भी इस पर चर्चा करना कठिन लगता है!

इसके अतिरिक्त, क्वांटम सिस्टम पर सटीक नियंत्रण प्राप्त करना सर्वोपरि है। सटीक क्वांटम गणना के लिए उच्च निष्ठा के साथ क्वबिट स्थिति, गेट संचालन और माप को नियंत्रित करने की क्षमता आवश्यक है। क्वांटम संचालन के लिए आवश्यक जटिलता और गति को संभालने में सक्षम नियंत्रण प्रणाली विकसित करना एक कठिन इंजीनियरिंग चुनौती है। इतना दुर्जेय कि क्वांटम कंप्यूटिंग में प्रथम अग्रणी आईबीएम के अलावा, किसी और ने अभी तक 400 क्यूबिट+ सामान्य-उद्देश्य क्वांटम कंप्यूटर नहीं बनाया है। (डी-वेव की गिनती नहीं है क्योंकि यह सामान्य उद्देश्य नहीं है, इसका केवल एक निश्चित कार्य है - एनीलिंग। स्पष्टीकरण आ रहा है!)

क्वांटम इंटरकनेक्ट्स और संचार

क्वांटम कंप्यूटिंग में अक्सर भौतिक प्रणालियों में वितरित कई क्वैब शामिल होते हैं। इन क्वैबिट के बीच विश्वसनीय और कुशल क्वांटम इंटरकनेक्ट और संचार स्थापित करना महत्वपूर्ण है। क्वांटम संचार उलझाव पर निर्भर करता है, जो पर्यावरणीय शोर के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है और महत्वपूर्ण दूरी पर उलझाव वितरण और संरक्षण की आवश्यकता होती है। क्वांटम इंटरकनेक्ट प्रौद्योगिकियों का विकास करना जो क्वैबिट के बीच उलझाव-आधारित संचार की सुविधा प्रदान कर सकता है, एक सतत चुनौती है। कई लोग कहते हैं कि यह असंभव है. और निश्चित तौर पर ऐसा ही प्रतीत होता है. लेकिन हम हमेशा उम्मीद कर सकते हैं...

मनुष्य का मन जो सोच सकता है, ईश्वर का हाथ उसे प्राप्त कर सकता है।

थॉमस चेरिकल

(देखो, वह मैं हूं, बुद्धिमान व्यक्ति। हम्म्म - सोचो मेरा मतलब बुद्धिमान व्यक्ति था। वैसे भी यह किसी भी मामले में गलत है!)

क्रायोजेनिक वातावरण

कई क्वांटम कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म, जैसे सुपरकंडक्टिंग क्वैबिट, पूर्ण शून्य के करीब बेहद कम तापमान पर काम करते हैं। इन क्रायोजेनिक (क्रायोजेनिक - शास्त्रीय भौतिकी में पूर्ण शून्य के करीब तापमान को संदर्भित करता है - Google it) वातावरण का निर्माण और रखरखाव एक कठिन इंजीनियरिंग कार्य प्रस्तुत करता है। शीतलन प्रणालियों को शोर और थर्मल उतार-चढ़ाव को कम करने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया जाना चाहिए जो कि क्वैबिट सुसंगतता को बाधित कर सकता है (मूल रूप से, वे तापमान प्राप्त कर सकते हैं और फिर से चलना शुरू कर सकते हैं)। क्रायोजेनिक प्रणालियों की विश्वसनीयता और दक्षता सुनिश्चित करना क्वांटम हार्डवेयर विकास का एक महत्वपूर्ण पहलू है। परम शून्य (-273 डिग्री सेल्सियस) से मेरा यही मतलब है।

एकीकरण और हाइब्रिड सिस्टम

क्वांटम कंप्यूटिंग हार्डवेयर को अक्सर नियंत्रण, रीडआउट और त्रुटि सुधार उद्देश्यों के लिए शास्त्रीय कंप्यूटिंग सिस्टम के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता होती है। शास्त्रीय और क्वांटम प्रणालियों के बीच अंतर को पाटना और दोनों प्रौद्योगिकियों की ताकत का उपयोग करने वाले हाइब्रिड दृष्टिकोण विकसित करना काफी चुनौतियां खड़ी करता है। एकीकरण का विस्तार हार्डवेयर घटकों, जैसे नियंत्रण इलेक्ट्रॉनिक्स को एक सुसंगत क्वांटम कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म में शामिल करने तक भी होता है। इसको लेकर माइक्रोसॉफ्ट ने कुछ अच्छा काम किया है. उन्होंने अपने क्वांटम सॉफ़्टवेयर को समृद्ध .NET कोर पारिस्थितिकी तंत्र के विशाल ढेर में एकीकृत किया है और इसे ओपन-सोर्स किया है। क्वांटम कोड के साथ अब कोई इंटरऑपरेबिलिटी समस्या नहीं!

लागत और संसाधन

क्वांटम हार्डवेयर विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण वित्तीय और तकनीकी संसाधनों की आवश्यकता होती है। क्वांटम सिस्टम के निर्माण और संचालन में अक्सर विशेष विनिर्माण सुविधाओं, क्रायोजेनिक उपकरण और सटीक नियंत्रण प्रणालियों सहित महंगे बुनियादी ढांचे शामिल होते हैं। क्वांटम हार्डवेयर में निवेश करने वाले अनुसंधान संस्थानों और कंपनियों को तकनीकी प्रगति की सीमाओं को आगे बढ़ाते हुए लागत और संसाधन आवंटन को संतुलित करने की चुनौती का सामना करना पड़ता है। खर्चा तो बहुत ज्यादा है! यहीं पर चीन को वास्तव में बढ़त हासिल है। चीनी सरकार अपने क्वांटम कंप्यूटिंग विभाग में अरबों डॉलर डाल रही है, और हम अभी भी परिणाम देख रहे हैं। उन्होंने पृथ्वी से उपग्रह तक टेलीपोर्टेशन हासिल किया। तात्कालिक यात्रा. ( लेकिन उन्हें अभी भी कोरोना अफवाहों से छुटकारा नहीं मिलेगा - दुखद!)

मौलिक भौतिक और सैद्धांतिक सीमाएँ

क्वांटम कंप्यूटिंग हार्डवेयर भौतिक कानूनों और क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों द्वारा लगाई गई मूलभूत सीमाओं के अधीन है। हमारे पास अब जो क्वांटम कंप्यूटर हैं, उन्हें अक्सर नॉइज़ इंटरमीडिएट-स्केल क्वांटम (एनआईएसक्यू) डिवाइस कहा जाता है, विशेष रूप से, क्वबिट सुसंगतता, गेट फ़िडेलिटी और त्रुटि दर से संबंधित सीमाओं का सामना करना पड़ता है। इन सीमाओं को पार करने के लिए सामग्री विज्ञान, भौतिकी और कंप्यूटर विज्ञान जैसे क्षेत्रों में नवीन दृष्टिकोण और सफलताओं की आवश्यकता है।

यह सब कहने के बाद, कई कंपनियाँ क्वांटम कंप्यूटर बनाने के लिए तैयार हो गई हैं।

आइए उनमें से कुछ पर एक नजर डालें।

क्वांटम कंप्यूटिंग दृष्टिकोण

सुपरकंडक्टिंग क्यूबिट्स

सुपरकंडक्टिंग क्वैबिट को सुपरकंडक्टिंग सामग्रियों से बने छोटे सर्किट का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है। अतिचालकता की घटना का फायदा उठाने के लिए इन सर्किटों को बेहद कम तापमान पर ठंडा किया जाता है, जहां विद्युत प्रतिरोध गायब हो जाता है। आईबीएम और गूगल दो प्रमुख कंपनियां हैं जो सुपरकंडक्टिंग क्वैबिट के साथ काम कर रही हैं। आईबीएम के आईबीएम क्यू सिस्टम आईबीएम क्वांटम अनुभव के माध्यम से पहुंच योग्य हैं, जो उपयोगकर्ताओं को क्वांटम प्रयोग चलाने और अत्याधुनिक हार्डवेयर तक पहुंचने की अनुमति देता है। यह एक अनूठी उपलब्धि है क्योंकि यह नौसिखियों और शौकीनों को क्लाउड पर SOTA IBM क्वांटम कंप्यूटिंग हार्डवेयर तक पहुंचने और क्लाउड पर अपने सिस्टम पर प्रयोग और प्रोग्राम चलाने की अनुमति देता है।

Google क्वांटम AI अपने अनुसंधान और विकास प्रयासों के लिए सुपरकंडक्टिंग क्वैबिट का उपयोग करता है। उनकी दो मुख्य पहलों को OpenFermion और TensorFlow क्वांटम कहा जाता है, जो दोनों अपने क्वांटम कंप्यूटिंग SDK Google Cirq पर चलते हैं। ओपनफर्मियन का उपयोग क्वांटम रसायन विज्ञान सिमुलेशन के लिए किया जाता है, जबकि टेन्सरफ्लो क्वांटम क्लासिकल मशीन लर्निंग और क्वांटम मशीन लर्निंग का एक क्वांटम हाइब्रिड है, जो इंजीनियर के लिए बहुत अधिक लचीलापन प्रदान करता है। फिलहाल, ये दोनों कंपनियां क्वांटम वर्चस्व की दौड़ में अग्रणी हैं - वह बिंदु जहां एक क्वांटम कंप्यूटर कुछ ऐसा करता है जो एक शास्त्रीय कंप्यूटर नहीं कर सकता है और यह एक ठोस उपयोग-मामले के साथ एक प्रभावी अनुप्रयोग भी है। दोनों कंपनियों ने दावा किया है कि उन्होंने इसे पहले ही हासिल कर लिया है, लेकिन आईबीएम का एप्लिकेशन Google की तुलना में कहीं अधिक प्रभावशाली है।

ट्रैप्ड आयन क्वांटम कंप्यूटर

ट्रैप्ड आयन क्वांटम कंप्यूटर क्वांटम जानकारी को संग्रहीत और हेरफेर करने के लिए विद्युत चुम्बकीय क्षेत्रों का उपयोग करके फंसे हुए व्यक्तिगत आयनों का उपयोग करते हैं। ये आयन आम तौर पर क्वैबिट होते हैं जिनमें लंबे समय तक सुसंगतता समय और उच्च-निष्ठा संचालन होता है। IonQ इस क्षेत्र की एक अग्रणी कंपनी है, जो अपने क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से ट्रैप्ड-आयन क्वांटम कंप्यूटरों तक पहुंच प्रदान करती है। हनीवेल क्वांटम सॉल्यूशंस एक और कंपनी है जिसने फंसे हुए आयन सिस्टम की क्षमताओं को आगे बढ़ाने के लक्ष्य के साथ अपना खुद का ट्रैप्ड-आयन-आधारित क्वांटम हार्डवेयर विकसित किया है। दोनों में वादे हैं और सुपरकंडक्टिंग क्वबिट सिस्टम पर अलग-अलग फायदे हैं, जिनमें से मुख्य यह है कि क्रायोजेनिक तापमान आवश्यक नहीं है।

टोपोलॉजिकल क्वांटम कंप्यूटर

टोपोलॉजिकल क्वांटम कंप्यूटर एनीऑन नामक कणों पर आधारित होते हैं, जो विदेशी गुण प्रदर्शित करते हैं, मुख्य बात यह है कि वे अपने स्वयं के एंटी-कण हैं (बस कथन याद रखें, मैं इसे बाद में समझाऊंगा)। माइक्रोसॉफ्ट का क्वांटम कंप्यूटिंग डिवीजन टोपोलॉजिकल क्वांटम हार्डवेयर विकसित करने में सबसे आगे है। वे मेजराना फर्मियन नामक कण पर आधारित एक टोपोलॉजिकल क्वबिट पर सक्रिय रूप से शोध कर रहे हैं। मेजराना-आधारित क्वैबिट से बेहतर त्रुटि प्रतिरोध प्रदान करने की उम्मीद की जाती है, जिससे वे दोष-सहिष्णु क्वांटम गणना के लिए आशाजनक उम्मीदवार बन जाते हैं। यह एक उल्लेखनीय नवीन दृष्टिकोण है, और माइक्रोसॉफ्ट ने अपनी क्वांटम प्रोग्रामिंग भाषा (Q#.NET) को क्लासिकल कंप्यूटिंग लाइब्रेरी और फ़ंक्शंस के समृद्ध .NET पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत करने के लिए एक स्मार्ट कदम भी उठाया है। इस प्रकार Q# के पास इंटरऑपरेबिलिटी की चिंता किए बिना शास्त्रीय कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के विशाल सेट तक पहुंच है, जो निश्चित रूप से एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है।

फोटोनिक क्वांटम कंप्यूटर

फोटोनिक क्वांटम कंप्यूटर क्वांटम जानकारी को एनकोड करने और संसाधित करने के लिए फोटॉन, प्रकाश के कणों का उपयोग करते हैं। Xanadu, PsiQuantum, और LightMatter फोटोनिक क्वांटम हार्डवेयर पर काम करने वाली उल्लेखनीय कंपनियां हैं। Xanadu, Xanadu क्वांटम क्लाउड नामक क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से अपने फोटोनिक क्वांटम कंप्यूटरों तक पहुंच प्रदान करता है। PsiQuantum व्यावहारिक अनुप्रयोगों को सक्षम करने के लक्ष्य के साथ एक दोष-सहिष्णु, मिलियन-क्यूबिट फोटोनिक क्वांटम कंप्यूटर विकसित करने पर केंद्रित है। लाइटमैटर अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए फोटोनिक प्रोसेसर विकसित करने में माहिर है। फोटोनिक कंप्यूटर एक और दृष्टिकोण है जो बहुत अधिक संभावनाएं दिखाता है। वे क्वांटम मशीन लर्निंग में मौजूदा नेताओं में से हैं, उनकी क्वांटम मशीन लर्निंग लाइब्रेरी पेनीलेन और उनकी फोटोनिक क्वांटम लाइब्रेरी स्ट्रॉबेरीफील्ड्स को धन्यवाद।

क्वांटम एनीलर

क्वांटम एनीलर विशेष क्वांटम हार्डवेयर हैं जिन्हें अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डी-वेव सिस्टम्स इस क्षेत्र की एक प्रमुख कंपनी है। पहला तथाकथित क्वांटम कंप्यूटर जिसमें '2,000 क्यूबिट' था, डी-वेव द्वारा बनाया गया था। हालाँकि, उनका सिस्टम विशेष रूप से क्वांटम एनीलिंग नामक प्रक्रिया के माध्यम से अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए तैयार है। इसलिए अधिकांश क्वांटम शोधकर्ता अपने सिस्टम को एक कस्टम-आधारित एकल-उद्देश्यीय मशीन के रूप में सोचते हैं, न कि इस सूची के अन्य आर्किटेक्चर की तरह एक सामान्य-उद्देश्य वाले क्वांटम कंप्यूटर के रूप में। उनकी क्वांटम एनीलिंग तकनीक इष्टतम समाधानों के अनुरूप कम ऊर्जा वाले राज्यों को खोजने के लिए सुपरकंडक्टिंग क्वैबिट के नेटवर्क का उपयोग करती है। ऐसा कहने के बाद, डी-वेव के सिस्टम का उपयोग विभिन्न संगठनों और अनुसंधान संस्थानों द्वारा उद्योगों में जटिल अनुकूलन चुनौतियों से निपटने के लिए किया गया है।

भविष्य का पूर्वावलोकन

जहां तक हार्डवेयर अनुप्रयोगों का सवाल है, यह वर्तमान SOTA (अत्याधुनिक) है। लेकिन हम उनसे क्या करने की उम्मीद करते हैं? आइए इसे आगे तोड़ें।

भविष्य का 100,000 क्यूबिट कंप्यूटर क्या करने में सक्षम होगा?

क्वांटम कंप्यूटर में दो गुण होते हैं जो उन्हें अद्वितीय बनाते हैं और उन्हें उच्च-प्रदर्शन अनुप्रयोगों के लिए उच्च वादा देते हैं। वे हैं:

superposition

एक क्लासिकल कंप्यूटर एक समय में केवल एक ही मान ले सकता है। इसके विपरीत, सुपरपोज़िशन में एक क्वांटम सुपरकंप्यूटर एक ही पल में 2^N अभ्यावेदन के सभी संभावित कॉन्फ़िगरेशन को ले सकता है, जो बड़े पैमाने पर समानता को सक्षम बनाता है। विशेषज्ञों का मानना है कि, जब ठीक से डिज़ाइन किया जाता है, तो क्वांटम कंप्यूटर एक ही समय में, एक साथ सभी 2^एन कॉन्फ़िगरेशन का मूल्यांकन करने में सक्षम होंगे।

अब 2^100 ब्रह्मांड में मौजूद परमाणुओं से अधिक है। 2^(100,000) क्वांटम कंप्यूटर क्या हासिल करेगा? मैं इसका पता लगाने के लिए इंतजार नहीं कर सकता!

नाज़ुक हालत

एन्टैंगलमेंट हमें दो क्वैबिट के बीच तुरंत संवाद करने की अनुमति देता है, भले ही वे कितनी भी दूर क्यों न हों। यह घटना ब्रह्मांड में अधिकांश बलों पर प्रकाश की गति की सीमा को भी नजरअंदाज करती है। यह अनंत संभावनाओं का छिपा हुआ खजाना है। हम संचार प्राप्त कर सकते हैं और शायद एक दिन भी, पदार्थ का टेलीपोर्टेशन इस तरह से कर सकते हैं कि प्रकाश की गति को सीमित करने वाला कारक लागू न हो।

भविष्य की ओर देखते हुए, जहां क्वांटम कंप्यूटिंग 100,000 क्यूबिट के पैमाने तक उन्नत हो गई है, अभूतपूर्व प्रगति की संभावनाएं और भी दिलचस्प हो जाती हैं। आइए कुछ संभावित क्षेत्रों का पता लगाएं जहां इतना शक्तिशाली क्वांटम कंप्यूटर परिवर्तनकारी प्रभाव डाल सकता है:

1. बड़े पैमाने पर क्वांटम सिमुलेशन

क्वांटम सिमुलेशन क्वांटम कंप्यूटरों का एक अनुप्रयोग है जिसका उद्देश्य जटिल क्वांटम प्रणालियों का अनुकरण और अध्ययन करना है जिनका शास्त्रीय कंप्यूटरों का उपयोग करके विश्लेषण करना मुश्किल है। क्वांटम प्रणालियाँ, जैसे अणु, सामग्री और यहां तक कि संपूर्ण भौतिक प्रक्रियाएं, जटिल व्यवहार प्रदर्शित करती हैं जो क्वांटम यांत्रिकी के नियमों द्वारा नियंत्रित होती हैं। इन प्रणालियों के व्यवहार को समझने और सटीक भविष्यवाणी करने से रसायन विज्ञान, भौतिकी, सामग्री विज्ञान और दवा खोज सहित विभिन्न क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकते हैं।

जबकि शास्त्रीय कंप्यूटर सरल क्वांटम सिस्टम का अनुकरण कर सकते हैं, क्वांटम सिस्टम का आकार और जटिलता बढ़ने के साथ उनकी कम्प्यूटेशनल शक्ति तेजी से कम हो जाती है। यह क्वांटम प्रणाली की स्थिति को सटीक रूप से प्रस्तुत करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधनों में तेजी से वृद्धि के कारण है। इसके विपरीत, क्वांटम कंप्यूटर इन जटिल क्वांटम प्रणालियों का कुशलतापूर्वक अनुकरण और अन्वेषण करने के लिए क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों का उपयोग करते हैं।

क्वांटम सिमुलेशन सुपरपोज़िशन और उलझाव जैसे संचालन के माध्यम से क्वांटम स्थितियों, जैसे कि क्वैबिट, में हेरफेर और नियंत्रण करने की क्वांटम कंप्यूटर की क्षमता का लाभ उठाता है। क्वैब का उपयोग करके रुचि की क्वांटम प्रणाली का प्रतिनिधित्व करके, शोधकर्ता सिमुलेशन करने के लिए क्वांटम कंप्यूटर की कम्प्यूटेशनल शक्ति का लाभ उठा सकते हैं जो शास्त्रीय कंप्यूटरों के लिए संभव नहीं होगा।

क्वांटम सिमुलेशन करने के लिए, आम तौर पर कई चरण शामिल होते हैं:

1. सिस्टम को एन्कोड करना: पहला कदम क्वांटम सिस्टम के गुणों को क्वांटम कंप्यूटर के क्वैबिट पर मैप करना है। यह एन्कोडिंग क्वांटम कंप्यूटर को सिमुलेशन के लिए प्रासंगिक क्वांटम राज्यों का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व और हेरफेर करने की अनुमति देती है।

   
   

2. सिमुलेशन एल्गोरिथ्म को लागू करना: सिमुलेशन एल्गोरिदम को लक्ष्य क्वांटम प्रणाली के व्यवहार की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसमें क्वांटम गेट्स और ऑपरेशन्स की एक श्रृंखला शामिल है जो क्वांटम यांत्रिकी के नियमों के अनुसार क्विबिट्स की स्थिति को विकसित करती है। ये द्वार लक्ष्य प्रणाली की वांछित अंतःक्रियाओं और गतिशीलता को अनुकरण करने के लिए, घूर्णन और उलझाने वाले संचालन जैसे क्वैबिट पर परिवर्तन करते हैं।

   
   

3. सिमुलेशन निष्पादित करना: सिमुलेशन एल्गोरिदम को क्वांटम कंप्यूटर पर निष्पादित किया जाता है, जो क्वैबिट पर आवश्यक क्वांटम संचालन करता है। क्वांटम कंप्यूटर के क्वांटम गेट्स क्वैबिट्स की स्थिति में हेरफेर करते हैं, जिससे सिम्युलेटेड क्वांटम सिस्टम के भीतर विभिन्न परिदृश्यों की खोज और रुचि के माप की अनुमति मिलती है।

   
   

4. परिणाम निकालना: सिमुलेशन पूरा होने के बाद, क्वांटम कंप्यूटर क्वैबिट की अंतिम स्थिति प्रदान करता है, जो क्वांटम प्रणाली की सिम्युलेटेड स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है। सिम्युलेटेड सिस्टम के भीतर विशिष्ट अवलोकन योग्य वस्तुओं या रुचि के गुणों के बारे में जानकारी निकालने के लिए क्वैबिट पर मापन किया जा सकता है। इन मापों का उपयोग क्वांटम प्रणाली के व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने या सैद्धांतिक मॉडल को मान्य करने के लिए किया जा सकता है।

   
   

क्वांटम सिमुलेशन में विभिन्न क्षेत्रों में क्रांति लाने की क्षमता है, विशेष रूप से नई सामग्रियों को समझने और डिजाइन करने, रासायनिक प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित करने और जटिल क्वांटम समस्याओं को हल करने में।

2. अनुकूलन और वैश्विक चुनौतियाँ

लॉजिस्टिक्स और फाइनेंस से लेकर मशीन लर्निंग और क्रिप्टोग्राफी तक विभिन्न क्षेत्रों में अनुकूलन एक मूलभूत समस्या है। अनुकूलन का लक्ष्य संभावित विकल्पों के विशाल सेट से सबसे अच्छा समाधान ढूंढना है जो किसी विशिष्ट उद्देश्य को अनुकूलित करता है या बाधाओं के एक सेट को संतुष्ट करता है। शास्त्रीय कंप्यूटर अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, लेकिन जैसे-जैसे समस्या का आकार और जटिलता बढ़ती है, एक इष्टतम समाधान ढूंढना तेजी से चुनौतीपूर्ण और समय लेने वाला हो जाता है।

क्वांटम कंप्यूटर विशेष रूप से अनुकूलन समस्याओं के लिए डिज़ाइन किए गए क्वांटम एल्गोरिदम के उपयोग के माध्यम से अनुकूलन कार्यों को महत्वपूर्ण रूप से तेज़ करने की क्षमता प्रदान करते हैं। ये एल्गोरिदम एक साथ कई संभावित समाधानों का पता लगाने के लिए सुपरपोजिशन और क्वांटम समानता जैसे क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों का लाभ उठाते हैं, जिससे शास्त्रीय दृष्टिकोण की तुलना में संभावित घातीय गति बढ़ जाती है।

1. प्रमुख क्वांटम अनुकूलन एल्गोरिदम में से एक क्वांटम अनुमानित अनुकूलन एल्गोरिदम (क्यूएओए) है। क्यूएओए कॉम्बिनेटरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं के निकट-इष्टतम समाधान खोजने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ शास्त्रीय अनुकूलन तकनीकों को जोड़ती है। इसमें अनुकूलन समस्या को क्वांटम सर्किट में एन्कोड करना शामिल है, जिसमें क्वांटम गेट्स की एक श्रृंखला और क्वैबिट पर लागू संचालन शामिल है, और फिर समाधान की गुणवत्ता में सुधार के लिए इन गेट्स के मापदंडों को पुनरावृत्त रूप से समायोजित करना शामिल है। सर्किट के अंत में क्वैबिट पर माप करके, एल्गोरिदम एक उम्मीदवार समाधान प्रदान करता है जो प्रत्येक पुनरावृत्ति के साथ इष्टतम समाधान तक पहुंचता है।

2. एक अन्य महत्वपूर्ण क्वांटम अनुकूलन एल्गोरिदम क्वांटम एनीलिंग एल्गोरिदम है, जिसे डी-वेव सिस्टम जैसे क्वांटम एनीलर द्वारा नियोजित किया जाता है। क्वांटम एनीलिंग अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिसे आइसिंग मॉडल या द्विघात अप्रतिबंधित बाइनरी अनुकूलन (क्यूबीओ) समस्या में मैप किया जा सकता है। यह सिस्टम को अच्छे समाधानों के अनुरूप कम ऊर्जा वाले राज्यों की ओर निर्देशित करने के लिए क्वांटम टनलिंग और थर्मल उतार-चढ़ाव का लाभ उठाता है।
3. क्वांटम कंप्यूटर को संभावित रूप से अनुकूलन समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू किया जा सकता है, जैसे पोर्टफोलियो अनुकूलन, लॉजिस्टिक्स योजना, प्रोटीन फोल्डिंग और ग्राफ रंग। असाध्य रोगों के नए इलाज और नए प्रकार के प्रोटीन के निर्माण के मॉडल के लिए इसे अल्फाफोल्ड (Google डीपमाइंड की शाखा) द्वारा पहले ही लागू किया जा चुका है।

इन समस्याओं में अक्सर सबसे अच्छे कॉन्फ़िगरेशन को खोजने के लिए एक बड़े समाधान स्थान की खोज शामिल होती है जो किसी उद्देश्य को अनुकूलित करता है या कुछ बाधाओं को पूरा करता है। क्वांटम समानता की शक्ति का उपयोग करके और एक साथ कई उम्मीदवार समाधानों की खोज करके, क्वांटम कंप्यूटर इष्टतम समाधानों की खोज में तेजी लाने की क्षमता रखते हैं।

3. क्रिप्टोग्राफी और सुरक्षित संचार

क्वांटम कंप्यूटिंग में मौजूदा क्रिप्टोग्राफ़िक योजनाओं को तोड़ने और नए क्वांटम-प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफ़िक एल्गोरिदम विकसित करने के संदर्भ में, क्रिप्टोग्राफी के क्षेत्र को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करने की क्षमता है। क्रिप्टोग्राफी में क्वांटम कंप्यूटिंग के दो मुख्य अनुप्रयोग यहां दिए गए हैं:

1. क्रिप्टोग्राफ़िक योजनाओं को तोड़ना: क्वांटम कंप्यूटर संभावित रूप से कुछ व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले क्रिप्टोग्राफ़िक एल्गोरिदम को तोड़ सकते हैं जो विशिष्ट गणितीय समस्याओं की कठिनाई पर निर्भर करते हैं। उदाहरण के लिए, शोर के एल्गोरिदम ने बड़ी संख्याओं का कुशलतापूर्वक गुणनखंड करने और असतत लघुगणक समस्या को हल करने की क्षमता प्रदर्शित की है। ये समस्याएँ कई सार्वजनिक-कुंजी क्रिप्टोग्राफ़िक प्रणालियों का आधार बनती हैं, जैसे आरएसए और डिफी-हेलमैन। इन गणितीय समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करके, क्वांटम कंप्यूटर सैद्धांतिक रूप से इन प्रणालियों की सुरक्षा को तोड़ सकते हैं और एन्क्रिप्टेड संचार या डेटा से समझौता कर सकते हैं।

   
   

2. क्वांटम-प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफी: जैसे-जैसे बड़े पैमाने पर क्वांटम कंप्यूटरों का विकास आगे बढ़ रहा है, क्वांटम कंप्यूटरों के हमलों के प्रति प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफ़िक एल्गोरिदम की आवश्यकता आवश्यक हो जाती है। पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी (पीक्यूसी) का लक्ष्य एन्क्रिप्शन, हस्ताक्षर और कुंजी विनिमय एल्गोरिदम विकसित करना है जो शास्त्रीय और क्वांटम कंप्यूटर दोनों के हमलों के खिलाफ सुरक्षित हैं। पीक्यूसी एल्गोरिदम आम तौर पर विभिन्न गणितीय समस्याओं पर निर्भर करते हैं जिन्हें शास्त्रीय और क्वांटम कंप्यूटर दोनों के लिए कठिन माना जाता है, जैसे कि जाली-आधारित क्रिप्टोग्राफी, कोड-आधारित क्रिप्टोग्राफी, बहुभिन्नरूपी बहुपद क्रिप्टोग्राफी और हैश-आधारित क्रिप्टोग्राफी। पोस्ट-क्वांटम युग में संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए क्वांटम-प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफ़िक एल्गोरिदम की पहचान और मानकीकरण के लिए अनुसंधान प्रयास चल रहे हैं।

4. मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम 100,000 क्यूबिट के साथ परिष्कार के अभूतपूर्व स्तर तक पहुंच जाएगा। क्वांटम कंप्यूटिंग में मशीन लर्निंग के विभिन्न पहलुओं को प्रभावित करने की क्षमता है, जो कुछ कम्प्यूटेशनल समस्याओं को अधिक कुशलता से हल करने और नए एल्गोरिदम के विकास को सक्षम करने की संभावना प्रदान करता है, जैसे:

1. क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम: शोधकर्ता क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विकास की खोज कर रहे हैं जो विशिष्ट मशीन लर्निंग कार्यों को अधिक कुशलता से हल करने के लिए क्वांटम कंप्यूटर की शक्ति का लाभ उठा सकते हैं। वर्गीकरण, क्लस्टरिंग और पैटर्न पहचान जैसी समस्याओं से निपटने के लिए क्वांटम एल्गोरिदम, जैसे क्वांटम सपोर्ट वेक्टर मशीन (क्यूएसवीएम), क्वांटम क्लस्टरिंग एल्गोरिदम और क्वांटम न्यूरल नेटवर्क प्रस्तावित किए गए हैं। इन एल्गोरिदम का उद्देश्य क्वांटम कंप्यूटिंग के अद्वितीय गुणों, जैसे क्वांटम समानता और हस्तक्षेप का फायदा उठाना है, ताकि संभावित रूप से शास्त्रीय मशीन लर्निंग दृष्टिकोण पर स्पीडअप या बेहतर प्रदर्शन प्रदान किया जा सके।

   
   

2. क्वांटम डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण: क्वांटम कंप्यूटर का उपयोग बड़े डेटासेट को अधिक कुशलता से संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। क्वांटम एल्गोरिदम, जैसे क्वांटम फूरियर ट्रांसफॉर्म और क्वांटम प्रमुख घटक विश्लेषण, डेटा प्रीप्रोसेसिंग, आयामी कमी और फीचर निष्कर्षण कार्यों में लाभ प्रदान कर सकते हैं। ये तकनीकें बाद के शास्त्रीय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए डेटा तैयार करने या उच्च-आयामी डेटा से सार्थक पैटर्न निकालने में मदद कर सकती हैं।

   
   

3. मशीन लर्निंग के लिए क्वांटम उन्नत अनुकूलन : कई मशीन सीखने के कार्यों में अनुकूलन एक महत्वपूर्ण घटक है, जैसे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना या हाइपरपैरामीटर को अनुकूलित करना। क्वांटम अनुकूलन एल्गोरिदम, जैसे क्वांटम अनुमानित अनुकूलन एल्गोरिदम (क्यूएओए) और क्वांटम एनीलिंग, संभावित रूप से शास्त्रीय अनुकूलन तकनीकों की तुलना में बेहतर अनुकूलन क्षमताओं की पेशकश कर सकते हैं। ये एल्गोरिदम मशीन लर्निंग में आने वाली जटिल अनुकूलन समस्याओं के लिए इष्टतम समाधान खोजने में मदद कर सकते हैं।

   
   

4. क्वांटम डेटा गोपनीयता और सुरक्षित शिक्षण: क्वांटम कंप्यूटिंग डेटा गोपनीयता और सुरक्षित शिक्षण को बढ़ाने में भी योगदान दे सकता है। होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन, एक तकनीक जो एन्क्रिप्टेड डेटा पर गणना की अनुमति देती है, संभावित रूप से क्वांटम गणना से लाभ उठा सकती है, जिससे अधिक कुशल सुरक्षित गणना सक्षम हो सकती है। क्वांटम कुंजी वितरण (क्यूकेडी) प्रोटोकॉल क्रिप्टोग्राफ़िक कुंजी उत्पन्न करने और आदान-प्रदान करने, सुरक्षित संचार सुनिश्चित करने और संवेदनशील मशीन लर्निंग मॉडल और डेटा की सुरक्षा करने का एक सुरक्षित तरीका प्रदान करते हैं।

   
   

5. क्वांटम रसायन विज्ञान और औषधि डिजाइन

क्वांटम कंप्यूटिंग में प्रक्रिया को काफी तेज करके और अधिक सटीक भविष्यवाणियों को सक्षम करके दवा की खोज में क्रांति लाने की क्षमता है। यहां कुछ प्रमुख पहलू दिए गए हैं कि क्वांटम कंप्यूटिंग दवा की खोज को कैसे प्रभावित कर सकती है:

1. कम्प्यूटेशनल शक्ति : क्वांटम कंप्यूटरों में शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में जटिल गणनाएँ बहुत तेजी से करने की क्षमता होती है। यह गति लाभ दवा की खोज में विभिन्न कम्प्यूटेशनल कार्यों, जैसे आणविक मॉडलिंग, वर्चुअल स्क्रीनिंग और आणविक गतिशीलता सिमुलेशन के लिए आवश्यक समय को काफी कम कर सकता है।

   
   

2. आणविक मॉडलिंग : क्वांटम कंप्यूटर उन क्वांटम प्रभावों पर विचार करके अधिक सटीक रूप से आणविक इंटरैक्शन का अनुकरण कर सकते हैं जिन्हें शास्त्रीय कंप्यूटर कुशलता से संभाल नहीं सकते हैं। यह दवा-लक्षित इंटरैक्शन, प्रोटीन फोल्डिंग और अन्य महत्वपूर्ण आणविक प्रक्रियाओं के अधिक सटीक मॉडलिंग की अनुमति देता है। (हमने पहले अल्फ़ाफ़ोल्ड का उल्लेख किया था)

   
   

3. वर्चुअल स्क्रीनिंग : क्वांटम कंप्यूटिंग वर्चुअल स्क्रीनिंग को बढ़ा सकती है, जो संभावित दवा उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए यौगिकों के बड़े डेटाबेस का मूल्यांकन करने की प्रक्रिया है। क्वांटम एल्गोरिदम का लाभ उठाकर, क्वांटम कंप्यूटर एक बड़े रासायनिक स्थान का पता लगा सकते हैं और संभावित दवा अणुओं की बाध्यकारी आत्मीयता और गतिविधि के लिए अधिक सटीक भविष्यवाणियां प्रदान कर सकते हैं।

   
   

4. क्वांटम मशीन लर्निंग : क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बड़े जैविक डेटासेट से अंतर्दृष्टि का विश्लेषण और निकालने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग की शक्ति का लाभ उठा सकता है। यह पैटर्न की पहचान करने, दवा की प्रभावकारिता की भविष्यवाणी करने, दवा फॉर्मूलेशन को अनुकूलित करने और उपचार योजनाओं को निजीकृत करने में मदद कर सकता है।

   
   

5. दवा उम्मीदवारों का अनुकूलन : क्वांटम कंप्यूटिंग का उपयोग जटिल अनुकूलन समस्याओं को हल करके दवा उम्मीदवारों को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यह किसी दवा अणु की इष्टतम संरचना निर्धारित करने या सबसे कुशल संश्लेषण मार्ग खोजने में सहायता कर सकता है।

   
   

6. क्वांटम सिमुलेशन : क्वांटम कंप्यूटर जटिल जैविक अणुओं या प्रोटीन संरचनाओं जैसे क्वांटम सिस्टम के व्यवहार का अनुकरण कर सकते हैं। ये सिमुलेशन इस बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान कर सकते हैं कि दवाएं अपने लक्ष्यों के साथ कैसे संपर्क करती हैं, जिससे शोधकर्ताओं को अधिक प्रभावी और लक्षित उपचार तैयार करने की अनुमति मिलती है।

   
   

6. क्वांटम कृत्रिम जीवन और जटिल प्रणालियाँ

क्वांटम कंप्यूटिंग में कई तरीकों से कृत्रिम जीवन और जटिल प्रणालियों के अध्ययन में योगदान करने की क्षमता है। यहां कुछ प्रमुख पहलू दिए गए हैं जहां क्वांटम कंप्यूटिंग का प्रभाव पड़ सकता है:

1. जटिल प्रणालियों का अनुकरण : क्वांटम कंप्यूटर शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में जटिल प्रणालियों का अधिक कुशलता से अनुकरण कर सकते हैं, जिससे शोधकर्ताओं को कृत्रिम जीवन और जटिल प्रणालियों के व्यवहार और गतिशीलता में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति मिलती है। क्वांटम प्रभावों और इंटरैक्शन को मॉडलिंग करके, क्वांटम सिमुलेशन इन प्रणालियों के अंतर्निहित भौतिकी और रसायन विज्ञान का अधिक सटीक प्रतिनिधित्व प्रदान कर सकता है।

   
   

2. क्वांटम मशीन लर्निंग : क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को जटिल प्रणालियों का विश्लेषण और समझने के लिए लागू किया जा सकता है। क्वांटम कंप्यूटर बड़े डेटासेट को अधिक कुशलता से संसाधित और विश्लेषण कर सकते हैं, जो कृत्रिम जीवन और जटिल प्रणालियों में जटिल पैटर्न और उभरते व्यवहार का अध्ययन करने के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है। क्वांटम मशीन लर्निंग तकनीक छिपे हुए सहसंबंधों को उजागर करने, सिस्टम मापदंडों को अनुकूलित करने और सिस्टम व्यवहार के बारे में भविष्यवाणियां करने में मदद कर सकती है।

   
   

3. अनुकूलन और खोज : जटिल प्रणालियों में अक्सर अनुकूलन और खोज समस्याएं शामिल होती हैं, जैसे कि इष्टतम कॉन्फ़िगरेशन ढूंढना या विशाल पैरामीटर स्थान के भीतर पैटर्न की खोज करना। क्वांटम कंप्यूटिंग इन समस्याओं को हल करने में संभावित रूप से शास्त्रीय एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन कर सकती है, जो तेज और अधिक कुशल समाधान पेश करती है। क्वांटम एल्गोरिदम, जैसे क्वांटम एनीलिंग या क्वांटम-प्रेरित अनुकूलन एल्गोरिदम, इन अनुकूलन और खोज चुनौतियों से निपटने के लिए लागू किए जा सकते हैं।

   
   

4. क्वांटम-प्रेरित मॉडल की खोज : क्वांटम कंप्यूटिंग कृत्रिम जीवन और जटिल प्रणालियों के लिए नए कम्प्यूटेशनल मॉडल के विकास को प्रेरित कर सकती है। क्वांटम-प्रेरित मॉडल जटिल प्रणालियों के मॉडलिंग के लिए नए दृष्टिकोण विकसित करने के लिए क्वांटम घटना और सिद्धांतों से प्रेरणा लेते हैं। ये मॉडल क्वांटम प्रणालियों में पाए जाने वाले गैर-रैखिकता, उलझाव और सुपरपोजिशन प्रभावों को पकड़ सकते हैं, जिससे जटिल प्रणालियों की गतिशीलता और व्यवहार की अधिक सूक्ष्म समझ सक्षम हो सकती है।

   
   

5. नेटवर्क विश्लेषण : क्वांटम एल्गोरिदम नेटवर्क विश्लेषण को बढ़ा सकता है, जो परस्पर जुड़ी संस्थाओं की विशेषता वाली जटिल प्रणालियों को समझने के लिए महत्वपूर्ण है। क्वांटम कंप्यूटर ग्राफ-आधारित समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल कर सकते हैं, जैसे केंद्रीयता विश्लेषण, क्लस्टरिंग और समुदाय का पता लगाना, जो जटिल प्रणालियों की संरचना और गतिशीलता को जानने के लिए मौलिक हैं।

   
   

7. उच्च-ऊर्जा भौतिकी और मौलिक अनुसंधान

क्वांटम कंप्यूटिंग में उच्च-ऊर्जा और मौलिक अनुसंधान को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करने की क्षमता है, विशेष रूप से क्वांटम क्षेत्र सिद्धांत, कण भौतिकी और ब्रह्मांड विज्ञान के क्षेत्र में, जैसे:

1. कण अंतःक्रियाओं का क्वांटम सिमुलेशन : क्वांटम कंप्यूटर शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में क्वांटम क्षेत्र सिद्धांतों के व्यवहार का अधिक सटीक और कुशलता से अनुकरण कर सकते हैं। क्वांटम क्षेत्र सिद्धांत कणों की मूलभूत अंतःक्रियाओं का वर्णन करता है, और इन अंतःक्रियाओं का अनुकरण उप-परमाणु कणों के व्यवहार और उच्च ऊर्जा पर उनकी अंतःक्रियाओं में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। क्वांटम सिमुलेशन कण बिखरने, कण क्षय और कण टकराव की गतिशीलता जैसी घटनाओं का अध्ययन करने में मदद कर सकता है।

   
   

2. लैटिस क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स (क्यूसीडी) : क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स वह सिद्धांत है जो मजबूत बल का वर्णन करता है, जो प्रोटॉन, न्यूट्रॉन और अन्य हैड्रॉन बनाने के लिए क्वार्क और ग्लूऑन को बांधता है। लैटिस क्यूसीडी एक संख्यात्मक तकनीक है जिसका उपयोग अलग-अलग स्पेस-टाइम लैटिस पर क्यूसीडी का अध्ययन करने के लिए किया जाता है। क्वांटम कंप्यूटर संभावित रूप से क्वांटम एल्गोरिदम और क्वांटम सिमुलेशन का लाभ उठाकर जाली क्यूसीडी गणना में सुधार कर सकते हैं, जिससे हैड्रॉनिक गुणों और इंटरैक्शन की अधिक सटीक भविष्यवाणियां हो सकती हैं।

   
   

3. प्रयोगात्मक डिजाइन में अनुकूलन समस्याएं : उच्च-ऊर्जा और मौलिक अनुसंधान में अक्सर जटिल अनुकूलन समस्याएं शामिल होती हैं, जैसे डिटेक्टर डिजाइन, डेटा विश्लेषण एल्गोरिदम, या नए कणों या घटनाओं के लिए खोज रणनीतियों का अनुकूलन। क्वांटम कंप्यूटिंग क्वांटम-प्रेरित अनुकूलन एल्गोरिदम, जैसे क्वांटम एनीलिंग या वेरिएबल क्वांटम एल्गोरिदम के माध्यम से इन अनुकूलन समस्याओं का कुशल समाधान प्रदान कर सकता है।

   
   

4. क्वांटम जानकारी और उलझाव : क्वांटम कंप्यूटिंग उच्च-ऊर्जा और मौलिक अनुसंधान में उलझाव और क्वांटम जानकारी के अध्ययन में योगदान दे सकती है। एंटैंगलमेंट क्वांटम यांत्रिकी में एक मौलिक अवधारणा है, और इसकी समझ क्वांटम सिस्टम का अध्ययन करने के लिए महत्वपूर्ण है। क्वांटम कंप्यूटर उलझी हुई स्थितियों, क्वांटम सहसंबंधों और कण भौतिकी से संबंधित क्वांटम सूचना प्रसंस्करण कार्यों, जैसे क्वांटम टेलीपोर्टेशन या क्वांटम त्रुटि सुधार का विश्लेषण करने में मदद कर सकते हैं।

   
   

5. क्वांटम गुरुत्व और ब्रह्मांड विज्ञान : क्वांटम कंप्यूटिंग क्वांटम गुरुत्व और प्रारंभिक ब्रह्मांड के अध्ययन में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। क्वांटम यांत्रिकी और सामान्य सापेक्षता का एकीकरण सैद्धांतिक भौतिकी में बड़ी चुनौतियों में से एक है। क्वांटम कंप्यूटर संभावित रूप से क्वांटम गुरुत्व मॉडल का पता लगाने, ब्लैक होल भौतिकी का अनुकरण करने और प्रारंभिक ब्रह्मांड की क्वांटम प्रकृति की जांच करने में मदद कर सकते हैं।

   
   

8. वित्तीय मॉडलिंग और आर्थिक भविष्यवाणियाँ

क्वांटम कंप्यूटिंग में आर्थिक मॉडलिंग और वित्तीय भविष्यवाणी को कई तरह से प्रभावित करने की क्षमता है। जबकि क्वांटम कंप्यूटर अभी तक जटिल वास्तविक दुनिया की आर्थिक और वित्तीय समस्याओं को हल करने में सक्षम नहीं हैं, क्षेत्र में चल रहे अनुसंधान और विकास संभावित लाभों की खोज कर रहे हैं, जैसे:

1. पोर्टफोलियो अनुकूलन और परिसंपत्ति आवंटन : क्वांटम एल्गोरिदम संभावित रूप से पोर्टफोलियो अनुकूलन समस्याओं के लिए अधिक कुशल समाधान प्रदान कर सकता है। ये एल्गोरिदम एक बड़े समाधान स्थान का पता लगा सकते हैं और परिसंपत्तियों के बीच अधिक जटिल इंटरैक्शन पर विचार कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप परिसंपत्ति आवंटन रणनीतियों में सुधार होगा। क्वांटम कंप्यूटर कई संपत्तियों के साथ बड़े पोर्टफोलियो के अनुकूलन को सक्षम कर सकते हैं, जिससे अधिक विविध और जोखिम-जागरूक निवेश रणनीतियां बन सकती हैं।

   
   

2. विकल्प मूल्य निर्धारण और जोखिम विश्लेषण : वित्तीय डेरिवेटिव, जैसे विकल्प, में कम्प्यूटेशनल रूप से गहन गणना शामिल हो सकती है, खासकर जब कई कारकों और जोखिम मापदंडों पर विचार किया जाता है। क्वांटम कंप्यूटर अंतर्निहित परिसंपत्तियों के मूल्य आंदोलनों के तेज़ और अधिक सटीक सिमुलेशन की पेशकश कर सकते हैं, जिससे अधिक सटीक विकल्प मूल्य निर्धारण मॉडल और जोखिम विश्लेषण सक्षम हो सकते हैं। इससे वित्तीय संस्थानों और निवेशकों को बेहतर जानकारी वाले निर्णय लेने में मदद मिल सकती है।

   
   

3. मोंटे कार्लो सिमुलेशन : क्वांटम कंप्यूटिंग में मोंटे कार्लो सिमुलेशन में तेजी लाने की क्षमता है, जिसका व्यापक रूप से वित्तीय मॉडलिंग में उपयोग किया जाता है। मोंटे कार्लो सिमुलेशन में संभावित परिणामों का विश्लेषण करने के लिए कई यादृच्छिक परिदृश्य उत्पन्न करना शामिल है। क्वांटम कंप्यूटर संभावित रूप से इन सिमुलेशन को गति दे सकते हैं, जिससे अधिक सटीक जोखिम मूल्यांकन, डेरिवेटिव के मूल्य निर्धारण और अन्य वित्तीय गणना की अनुमति मिलती है।

   
   

4. क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन और धोखाधड़ी का पता लगाना : क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए बड़ी मात्रा में वित्तीय डेटा का विश्लेषण करने के लिए नियोजित किया जा सकता है। क्वांटम कंप्यूटर डेटा को अधिक कुशलता से संसाधित और विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे क्रेडिट जोखिमों, धोखाधड़ी के पैटर्न और वित्तीय लेनदेन में विसंगतियों की तेज़ और अधिक सटीक पहचान संभव हो पाती है।

   
   

5. क्वांटम क्रिप्टोग्राफी और सुरक्षित लेनदेन : क्वांटम कंप्यूटिंग वित्तीय साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में भी संभावित लाभ प्रदान करती है। क्वांटम क्रिप्टोग्राफी क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों के आधार पर मजबूत एन्क्रिप्शन विधियां प्रदान करती है, जो वित्तीय लेनदेन और संचार के लिए बढ़ी हुई सुरक्षा प्रदान करती है। क्वांटम-प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफ़िक एल्गोरिदम संवेदनशील वित्तीय डेटा को भविष्य के क्वांटम कंप्यूटरों द्वारा संभावित हमलों से बचा सकते हैं।

निष्कर्ष

तो क्वांटम कंप्यूटिंग क्या है?

एक नया युग।

विज्ञान में एक नई सीमा.

एक ऐसा क्षेत्र जिसमें संभावित रूप से अनंत संभावनाएं हैं।

उन्हें अस्तित्व में लाने के लिए पर्याप्त रचनात्मक और कल्पनाशील दिमागों के लिए अविश्वसनीय खजाने और बौद्धिक संपदा का एक क्षेत्र।

और नहीं, क्वांटम कंप्यूटर को प्रोग्राम करने के लिए आपको क्वांटम यांत्रिकी या क्वांटम भौतिकी जानने की आवश्यकता नहीं है। रैखिक बीजगणित, जटिल संख्याएँ, वेक्टर कैलकुलस और अनुकूलन - पर्याप्त ज्ञान।

हालाँकि, यदि आप शोध में जाना चाहते हैं, तो हम क्वांटम यांत्रिकी सीखने की भी सलाह देते हैं। सिर्फ इसलिए ताकि जब कोई कहे, वेवफ़ंक्शन, तो आप ईथर में खोए हुए महसूस न करें।

कौन सी चुनौतियाँ इंतज़ार कर रही हैं?

क्वांटम कंप्यूटिंग के आइंस्टीन कौन होंगे?

क्या हम कभी क्वांटम कंप्यूटिंग की अविश्वसनीय क्षमता का सफलतापूर्वक दोहन कर पाएंगे?

यदि हम ऐसा करेंगे तो हम चमत्कार कर दिखायेंगे।

मेरे प्रिय, प्रिय, मित्रो:

भविष्य क्वांटम है।

और यह आपके हाथ में है.

क्वांटम अनुसंधान रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए खुला है!

स्वयं को अनुस्मारक - भविष्य के लेखों में कुछ हास्य जोड़ें। उस स्थिति में, लोग वास्तव में उन्हें पढ़ सकते हैं, न कि केवल शुरुआत और अंत के साथ एक अल्ट्रा-फास्ट स्क्रॉल-डाउन कर सकते हैं!