विशेषज्ञों द्वारा 'क्वांटम कंप्यूटिंग का पवित्र कंघी' कहा जा रहा यह कारनामा, शोधकर्ताओं ने क्वांटम हार्डवेयर पर बिना किसी सैद्धांतिक शर्त के एक्सपोनेंशियल स्पीडअप हासिल कर लिया है, जिससे यह निर्णायक रूप से सिद्ध हो गया है कि क्वांटम कंप्यूटर क्लासिकल कंप्यूटरों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।
यह ऐतिहासिक शोध 5 जून 2025 को 'फिजिकल रिव्यू एक्स' में प्रकाशित हुआ। इसका नेतृत्व इंजीनियरिंग के प्रोफेसर और क्वांटम एरर करेक्शन विशेषज्ञ डैनियल लिडार (USC) ने किया। USC और जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी के सहयोगियों के साथ लिडार की टीम ने IBM के दो 127-क्यूबिट ईगल क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग क्लाउड के माध्यम से रिमोटली कर एक्सपोनेंशियल एडवांटेज का प्रदर्शन किया।
इस उपलब्धि को खास बनाता है इसका 'बिना शर्त' (अनकंडीशनल) होना, यानी इसमें किसी भी अप्रमाणित अनुमान पर निर्भरता नहीं है। लिडार बताते हैं, "पहले की स्पीडअप दावों में यह मानना पड़ता था कि क्लासिकल एल्गोरिद्म से बेहतर कोई तरीका नहीं है, जिससे क्वांटम एल्गोरिद्म की तुलना की जा सके। लेकिन हमने जो एक्सपोनेंशियल स्पीडअप दिखाया है, वह पहली बार बिना किसी शर्त के है, जिसे पलटा नहीं जा सकता।"
टीम ने साइमन की समस्या—जो गणितीय रूप से छिपे हुए पैटर्न खोजने से जुड़ी है—को असली क्वांटम हार्डवेयर पर लागू करने के लिए संशोधित किया। यह समस्या शोर के फैक्टरिंग एल्गोरिद्म की पूर्ववर्ती मानी जाती है, जिसने क्वांटम कंप्यूटिंग के क्षेत्र को जन्म दिया। क्वांटम सिस्टम्स में आमतौर पर आने वाले शोर और त्रुटियों को दूर करने के लिए शोधकर्ताओं ने डायनामिकल डिकप्लिंग और मेजरमेंट एरर मिटिगेशन जैसी उन्नत एरर सप्रेशन तकनीकों का इस्तेमाल किया।
हालांकि लिडार चेतावनी देते हैं कि "इस परिणाम का व्यावहारिक उपयोग फिलहाल अनुमान लगाने वाले खेलों को जीतने से आगे नहीं है," लेकिन एआई के लिए इसके मायने गहरे हैं। जैसे-जैसे क्वांटम कंप्यूटर आगे बढ़ेंगे, वे मशीन लर्निंग की प्रक्रियाओं को काफी तेज कर सकते हैं, खासकर उन समस्याओं के लिए जिनमें भारी कंप्यूटिंग संसाधनों की जरूरत होती है।
क्वांटम-सशक्त एआई एल्गोरिद्म पहले ही कुछ खास अनुप्रयोगों में उम्मीद दिखा चुके हैं। हालिया शोध से पता चला है कि क्वांटम तकनीकें कर्नल-आधारित मशीन लर्निंग को तेज, अधिक सटीक और ऊर्जा-कुशल बना सकती हैं। जैसे-जैसे क्वांटम हार्डवेयर का विस्तार होगा, ये लाभ एआई की नई क्षमताओं को सक्षम कर सकते हैं, जो पहले कम्प्यूटेशनल सीमाओं के कारण असंभव थीं।
यह उपलब्धि क्वांटम कंप्यूटिंग की लंबे समय से चली आ रही एक्सपोनेंशियल स्पीडअप देने की क्षमता को ठोस रूप से सिद्ध करती है, और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में व्यावहारिक क्वांटम एडवांटेज की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।