क्वांटम क्लॉबरिंग के बाद, वन एप्रोच अनसैचुरेटेड बच जाता है

क्वांटम कंप्यूटरों को बहुत अधिक प्रचार मिलता है, लेकिन सच्चाई यह है कि हम अभी भी निश्चित नहीं हैं कि वे किस लिए अच्छे होंगे। ये उपकरण उप-परमाण्विक दुनिया के अजीबोगरीब भौतिकी का लाभ उठाते हैं और उन गणनाओं को करने की क्षमता रखते हैं जो नियमित, शास्त्रीय कंप्यूटर बस नहीं कर सकते। लेकिन स्पष्ट "क्वांटम लाभ" के साथ किसी भी एल्गोरिदम के उदाहरणों को खोजना मुश्किल साबित हुआ है जो शास्त्रीय मशीनों की पहुंच से परे प्रदर्शन को सक्षम बनाता है।

2010 के अधिकांश समय के लिए, कई कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने महसूस किया कि अनुप्रयोगों के एक विशेष समूह के पास इस लाभ को खोजने का अच्छा मौका था। कुछ डेटा-विश्लेषण गणनाएँ घातीय रूप से तेज़ होंगी जब उन्हें क्वांटम कंप्यूटर द्वारा क्रंच किया गया था।

फिर साथ आया इविन टैंग। 18 में एक 2018 वर्षीय हाल ही में कॉलेज ग्रेड के रूप में, उसने इन समस्याओं को हल करने के लिए शास्त्रीय कंप्यूटरों के लिए एक नया तरीका खोजा, नीचे मारना क्वांटम एल्गोरिदम ने जिस लाभ का वादा किया था। क्वांटम कंप्यूटर पर काम करने वाले कई लोगों के लिए, झंकारका काम हिसाब था। "एक के बाद एक, ये सुपर रोमांचक उपयोग के मामले बस मारे गए," कहा क्रिस कैड, डच क्वांटम कंप्यूटिंग रिसर्च सेंटर QuSoft में एक सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक।

लेकिन एक एल्गोरिथ्म बच गया: डेटा के "आकार" का अध्ययन करने के लिए एक आला गणितीय दृष्टिकोण पर एक क्वांटम मोड़, जिसे टोपोलॉजिकल डेटा विश्लेषण (TDA) कहा जाता है। सितंबर में कागजों की झड़ी लगने के बाद, शोधकर्ता अब मानते हैं कि ये TDA गणना शास्त्रीय कंप्यूटरों की समझ से परे हैं, शायद क्वांटम भौतिकी के एक छिपे हुए संबंध के कारण। लेकिन यह क्वांटम लाभ केवल अत्यधिक विशिष्ट परिस्थितियों में ही हो सकता है, इसकी व्यावहारिकता पर सवाल उठा रहा है।

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में एक क्वांटम मैकेनिकल इंजीनियर सेठ लॉयड, जिन्होंने क्वांटम टीडीए एल्गोरिथ्म का सह-निर्माण किया, इसकी उत्पत्ति को विशद रूप से याद करते हैं। वह और साथी भौतिक विज्ञानी पाओलो ज़ानार्डी 2015 में पाइरेनीज पहाड़ों के एक रमणीय शहर में एक क्वांटम भौतिकी कार्यशाला में भाग ले रहे थे। सम्मेलन के कुछ दिनों के बाद, वे होटल के आंगन में घूमने के लिए बातचीत छोड़ रहे थे क्योंकि उन्होंने एक "पागल सार" गणितीय तकनीक के चारों ओर अपने सिर लपेटने की कोशिश की थी। उन्होंने डेटा के विश्लेषण के बारे में सुना था।

ज़ानार्डी को TDA के अंतर्निहित गणित से प्यार हो गया था, जिसकी जड़ थी टोपोलॉजी, गणित की एक शाखा जो उन विशेषताओं से संबंधित है जो तब बनी रहती हैं जब आकृतियों को कुचला जाता है, फैलाया जाता है या मुड़ा जाता है। "यह गणित की उन शाखाओं में से एक है जो सब कुछ बस रिसता है," कहा वेदरन डंजेकोलीडेन विश्वविद्यालय में क्वांटम कंप्यूटिंग शोधकर्ता। "यह सर्वत्र है।" क्षेत्र के केंद्रीय प्रश्नों में से एक वस्तु में छिद्रों की संख्या है, जिसे बेट्टी संख्या कहा जाता है।

टोपोलॉजी हमारे परिचित तीन आयामों से आगे बढ़ सकती है, जिससे शोधकर्ताओं को चार-, 10- और यहां तक ​​कि 100-आयामी वस्तुओं में बेट्टी संख्याओं की गणना करने की अनुमति मिलती है। यह टोपोलॉजी को बड़े डेटा सेट के आकार के विश्लेषण के लिए एक आकर्षक उपकरण बनाता है, जिसमें सहसंबंध और कनेक्शन के सैकड़ों आयाम भी शामिल हो सकते हैं।

वर्तमान में, शास्त्रीय कंप्यूटर लगभग चार आयामों तक ही बेट्टी संख्याओं की गणना कर सकते हैं। उस पाइरेनियन होटल के आँगन पर, लॉयड और ज़ानार्डी ने उस बाधा को तोड़ने का प्रयास किया। लगभग एक सप्ताह की चर्चा और घिसे-पिटे समीकरणों के बाद, उनके पास क्वांटम एल्गोरिथम की नंगी हड्डियां थीं जो बहुत उच्च आयामों के डेटा सेट में बेट्टी संख्याओं का अनुमान लगा सकती थीं। वे प्रकाशित यह 2016 में, और शोधकर्ताओं ने डेटा विश्लेषण के लिए क्वांटम अनुप्रयोगों के समूह में इसका स्वागत किया, उनका मानना ​​​​था कि इसका अर्थपूर्ण क्वांटम लाभ था।

दो वर्षों के भीतर, केवल TDA ही ऐसा था जो टैंग के काम से प्रभावित नहीं हुआ था। जबकि तांग स्वीकार करते हैं कि टीडीए "दूसरों से वास्तव में अलग है," वह और अन्य शोधकर्ता आश्चर्यचकित रह गए थे कि इसका बचना किस हद तक एक अस्थायी हो सकता है।

डंज्को और उनके सहयोगियों ने टीडीए के लिए शास्त्रीय एल्गोरिदम खोजने पर एक और शॉट लेने का फैसला किया जो इसके क्वांटम लाभ को खत्म कर सकता था। ऐसा करने के लिए, उन्होंने टैंग के तरीकों को इस विशेष एप्लिकेशन पर लागू करने का प्रयास किया, न जाने क्या होगा। "हम वास्तव में निश्चित नहीं थे। यह विश्वास करने के कारण थे कि यह शायद 'तांगीकरण' से बच गया है," उन्होंने याद किया।

बच गया। परिणामों में पहली बार 2020 में प्रीप्रिंट के रूप में पोस्ट किया गया और इस अक्टूबर में प्रकाशित किया गया मात्रा, डंजको की टीम पता चला कि TDA का जीवित रहना कोई आकस्मिक घटना नहीं थी। पेपर के सह-लेखकों में से एक कैड ने कहा, "क्वांटम एल्गोरिदम के साथ तालमेल रखने वाले शास्त्रीय एल्गोरिदम को खोजने के लिए," आपको ईविन टैंग की [प्रक्रिया] को सेठ लॉयड के एल्गोरिदम में अंधाधुंध तरीके से लागू करने से कुछ अलग करना होगा।

हम निश्चित रूप से नहीं जानते हैं कि शास्त्रीय एल्गोरिदम टीडीए के साथ नहीं पकड़ सकते हैं, लेकिन हम जल्द ही वहां पहुंच सकते हैं। "चार चरणों में से हमें यह साबित करने की आवश्यकता है ... शायद हमने तीन बना लिए हैं," कहा मार्कोस क्रिचिग्नो, स्टार्टअप QC वेयर में एक सैद्धांतिक भौतिक विज्ञानी। अब तक का सबसे अच्छा सबूत एक पेपर से आता है जिसे उन्होंने पिछले साल कैड के साथ पोस्ट किया था जिसमें दिखाया गया था कि एक समान सामयिक गणना कुशलता से हल नहीं किया जा सकता शास्त्रीय कंप्यूटरों द्वारा। क्रिचिग्नो वर्तमान में टीडीए के लिए विशेष रूप से उसी परिणाम को साबित करने के लिए काम कर रहा है।

क्रिचिग्नो को संदेह है कि TDA का लचीलापन एक अंतर्निहित - और पूरी तरह से अप्रत्याशित - क्वांटम यांत्रिकी से जुड़ा है। यह लिंक सुपरसिमेट्री से आता है, कण भौतिकी में एक सिद्धांत जो पदार्थ बनाने वाले कणों और बलों को ले जाने वाले कणों के बीच एक गहरी समरूपता का प्रस्ताव करता है। यह पता चला है, जैसा कि भौतिक विज्ञानी एड विटन ने 1980 के दशक में समझाया था, कि टोपोलॉजी के गणितीय उपकरण आसानी से इन सुपरसिमेट्रिक सिस्टम का वर्णन कर सकते हैं। विट्टन के काम से प्रेरित होकर, क्रिचिग्नो रहा है इस संबंध को उलटना टोपोलॉजी का अध्ययन करने के लिए सुपरसिमेट्री का उपयोग करके।

"ये पागल है। यह वास्तव में, वास्तव में, वास्तव में अजीब संबंध है," दुंजको ने कहा, जो क्रिचिग्नो के काम में शामिल नहीं थे। "मुझे रोंगटे खड़े हो जाते हैं। वस्तुत।"

इस पर क्रिचिग्नो के साथ काम करने वाले कैड ने कहा कि यह छिपा हुआ क्वांटम कनेक्शन टीडीए को बाकी हिस्सों से अलग कर सकता है। "यह वास्तव में, संक्षेप में, एक क्वांटम यांत्रिक समस्या है, भले ही यह ऐसा नहीं दिखता है," उन्होंने कहा।

लेकिन जबकि TDA अभी के लिए क्वांटम लाभ का एक उदाहरण बना हुआ है, हाल के शोध से वीरांगना वेब सेवाएं, गूगल और लॉयड की प्रयोगशाला एमआईटी में संभावित परिदृश्यों को काफी कम कर दिया है जिसमें लाभ सबसे स्पष्ट है। एल्गोरिदम शास्त्रीय तकनीकों की तुलना में तेजी से तेजी से चलाने के लिए - क्वांटम लाभ के लिए सामान्य बार - ट्रिलियन के क्रम में उच्च-आयामी छेद की संख्या अविश्वसनीय रूप से बड़ी होनी चाहिए। अन्यथा, एल्गोरिथ्म की सन्निकटन तकनीक केवल कुशल नहीं है, शास्त्रीय कंप्यूटरों पर किसी भी सार्थक सुधार को मिटा देती है।

वास्तविक दुनिया के आंकड़ों में "खोजने के लिए परिस्थितियों का एक कठिन सेट" है, कैड ने कहा, जो तीन में से किसी भी पेपर में शामिल नहीं था। यह निश्चित रूप से जानना कठिन है कि क्या ये स्थितियाँ मौजूद हैं, इसलिए अभी के लिए, हमारे पास केवल हमारा अंतर्ज्ञान है, कहा रेयान बबुश, Google के अध्ययन के वरिष्ठ लेखकों में से एक, और न तो वह और न ही कैड इन स्थितियों के सामान्य होने की उम्मीद करते हैं।

तांग, जो अब वाशिंगटन विश्वविद्यालय में डॉक्टरेट के छात्र हैं, को नहीं लगता कि इन सीमाओं को देखते हुए, TDA व्यावहारिक क्वांटम अनुप्रयोग है जिसकी तलाश क्षेत्र कर रहा है। "मुझे लगता है कि पूरे क्षेत्र को फिर से आकार दिया गया है" एल्गोरिथम-शिकार से दूर जाने के लिए, उसने कहा। वह उम्मीद करती है कि क्वांटम कंप्यूटर स्वयं क्वांटम सिस्टम के बारे में सीखने के लिए सबसे उपयोगी होंगे, शास्त्रीय डेटा का विश्लेषण करने के लिए नहीं।

लेकिन हाल के काम के पीछे शोधकर्ता टीडीए को एक मृत अंत के रूप में नहीं देखते हैं। Google की टीम के साथ काम करने वाले डंज्को ने कहा, हाल ही में प्रीप्रिंट्स बढ़ने के बाद सभी शोध टीमों के बीच जूम मीटिंग के दौरान, "हम में से हर एक को इस बात का अंदाजा था कि आगे क्या करना है।" उदाहरण के लिए, क्रिचिग्नो को उम्मीद है कि टोपोलॉजी और क्वांटम यांत्रिकी के बीच इस संबंध की पूछताछ से अधिक अप्रत्याशित रूप से क्वांटम समस्याएं उत्पन्न होंगी जो विशेष रूप से क्वांटम संगणना के अनुकूल हो सकती हैं।

तांग और डुंज्को जो नहीं कर सके, और अंत में टीडीए को नीचे लाने के लिए एक रचनात्मक नए शास्त्रीय दृष्टिकोण का खतरा हमेशा बना रहता है। दुंजको ने कहा, "मैं अपने घर, अपनी कार, या अपनी बिल्ली पर शर्त नहीं लगाऊंगा कि ऐसा नहीं होगा।" "लेकिन कहानी मरी नहीं है। मुझे लगता है कि यही मुख्य कारण है कि मैं बिल्कुल भी चिंतित नहीं हूं।”