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क्वांटम कंप्यूटिंग ने ऐतिहासिक घातांकीय गति प्राप्त की

शोधकर्ताओं ने IBM के 127-क्विबिट ईगल प्रोसेसर का उपयोग करते हुए पहली बार बिना किसी शर्त के घातांकीय क्वांटम लाभ का प्रदर्शन किया है, जो क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए एक मील का पत्थर है। यह उपलब्धि, जिसे फिजिकल रिव्यू एक्स में प्रकाशित किया गया है, यह सिद्ध करती है कि क्वांटम कंप्यूटर बिना किसी सैद्धांतिक अनुमान के निश्चित रूप से पारंपरिक प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। इसी बीच, गूगल ने डीएनए विश्लेषण के लिए AlphaGenome पेश किया है, जबकि माइक्रोसॉफ्ट ने एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर में $80 अरब के निवेश के बावजूद 9,000 कर्मचारियों की छंटनी की घोषणा की है।
क्वांटम कंप्यूटिंग ने ऐतिहासिक घातांकीय गति प्राप्त की

यूएससी के प्रोफेसर डैनियल लिडार के नेतृत्व में एक टीम ने क्वांटम कंप्यूटिंग का 'पवित्र कंघी' कहे जाने वाले लक्ष्य को हासिल कर लिया है: पारंपरिक कंप्यूटरों की तुलना में पहली बार बिना किसी शर्त के घातांकीय गति प्राप्त करना। शोधकर्ताओं ने IBM के 127-क्विबिट ईगल क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग करके साइमन की समस्या के एक रूपांतर को हल किया, जिसे शोर के फैक्टरिंग एल्गोरिदम का पूर्ववर्ती माना जाता है।

यह परिणाम, जो 5 जून 2025 को फिजिकल रिव्यू एक्स में प्रकाशित हुआ, क्वांटम कंप्यूटिंग की व्यावहारिक क्षमताओं में एक मौलिक बदलाव का संकेत देता है। लिडार, जो Quantum Elements, Inc. के सह-संस्थापक भी हैं, बताते हैं, "घातांकीय गति वह सबसे नाटकीय प्रकार की गति है जिसकी हम क्वांटम कंप्यूटरों से अपेक्षा करते हैं।"

पिछले दावों के विपरीत, जिनमें पारंपरिक एल्गोरिदम के बारे में अप्रमाणित अनुमानों की आवश्यकता थी, यह उपलब्धि 'बिना शर्त' मानी जाती है — यानी क्वांटम प्रदर्शन लाभ पर कोई विवाद या पलटाव संभव नहीं है। शोधकर्ताओं ने जटिल त्रुटि सुधार तकनीकों जैसे डायनामिकल डिकप्लिंग और मापन त्रुटि शमन का उपयोग किया, ताकि वर्तमान क्वांटम प्रणालियों में मौजूद शोर के बावजूद विश्वसनीय परिणाम प्राप्त किए जा सकें।

अन्य महत्वपूर्ण एआई विकासों में, गूगल डीपमाइंड ने डीएनए अनुक्रम विश्लेषण के लिए AlphaGenome नामक एक शक्तिशाली नया एआई मॉडल पेश किया है। यह प्रणाली एक साथ दस लाख डीएनए अक्षरों को संसाधित कर सकती है और एकल बेस-पेयर रिज़ॉल्यूशन पर हजारों आणविक गुणों की भविष्यवाणी कर सकती है। गैर-व्यावसायिक अनुसंधान के लिए एपीआई के माध्यम से उपलब्ध AlphaGenome का उद्देश्य यह समझना है कि आनुवंशिक विविधताएं जीन नियंत्रण और रोग तंत्र को कैसे प्रभावित करती हैं।

गूगल डीपमाइंड के विज्ञान के लिए एआई प्रमुख पुषमीत कोहली ने कहा, "यह न केवल जीवविज्ञान में — बल्कि पूरे विज्ञान में — सबसे मौलिक समस्याओं में से एक है।" यह मॉडल डीपमाइंड के पिछले जीनोमिक्स कार्य पर आधारित है और AlphaMissense को पूरक करता है, जो प्रोटीन-कोडिंग क्षेत्रों में विशेषज्ञता रखता है।

इसी बीच, माइक्रोसॉफ्ट ने 2 जुलाई को घोषणा की कि वह वैश्विक स्तर पर 9,000 नौकरियों में कटौती करेगा, जो उसकी कुल कार्यबल का लगभग 4% है। मई में पहले ही 6,000 पदों की कटौती के बाद, 2025 में कुल छंटनी 15,000 से अधिक हो गई है। ये कटौतियां ऐसे समय में आई हैं जब माइक्रोसॉफ्ट ने वित्त वर्ष 2025 के लिए मुख्य रूप से एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर विकास पर केंद्रित $80 अरब के पूंजीगत व्यय का वादा किया है।

यह समय तकनीकी कंपनियों के सामने आ रही व्यापक चुनौती को दर्शाता है, जिसमें वे विशाल एआई निवेश और कार्यबल अनुकूलन के बीच संतुलन बना रही हैं। माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्या नडेला ने हाल ही में उल्लेख किया कि कंपनी के लगभग 30% कोड अब एआई टूल्स द्वारा लिखे जा रहे हैं, जो अधिक स्वचालित संचालन की दिशा में बदलाव का संकेत है।

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