क्वांटम कंप्यूटिंग ने एक महत्वपूर्ण मोड़ पर पहुँच गई है जहाँ यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के लिए व्यावहारिक लाभ दे रही है, जैसा कि हाल ही में कई शोध टीमों की उपलब्धियों से स्पष्ट है।
वियना विश्वविद्यालय और उसके सहयोगियों की एक टीम ने सिद्ध किया है कि छोटे स्तर के क्वांटम कंप्यूटर भी कुछ विशिष्ट मशीन लर्निंग कार्यों में पारंपरिक प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। शोधकर्ताओं ने एक फोटोनिक क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग करते हुए दिखाया कि क्वांटम-सशक्त एल्गोरिद्म पारंपरिक तरीकों की तुलना में डेटा को अधिक सटीकता से वर्गीकृत कर सकते हैं। यह प्रयोग, जो Nature Photonics में प्रकाशित हुआ, पोलिटेक्निको दी मिलानो में निर्मित एक क्वांटम सर्किट पर आधारित था, जिसमें Quantinuum के शोधकर्ताओं द्वारा प्रस्तावित मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म चलाया गया।
"यह भविष्य में बेहद महत्वपूर्ण साबित हो सकता है, क्योंकि मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म की ऊर्जा आवश्यकताएँ इतनी अधिक हो गई हैं कि वे असंभव होती जा रही हैं," सह-लेखिका आइरिस एग्रेस्टी ने कहा। फोटोनिक क्वांटम प्लेटफॉर्म ने गति, सटीकता और ऊर्जा दक्षता के मामले में क्लासिकल कंप्यूटिंग तकनीकों की तुलना में विशेषकर कर्नेल-आधारित मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए बेहतर परिणाम दिखाए।
इसी दौरान, चालमर्स यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी, यूनिवर्सिटी ऑफ मिलान, यूनिवर्सिटी ऑफ ग्रेनेडा और यूनिवर्सिटी ऑफ टोक्यो की एक बहुराष्ट्रीय टीम ने एक ऐसा एल्गोरिद्म विकसित किया है, जिससे सामान्य कंप्यूटर भी फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम सर्किट का सटीक अनुकरण कर सकते हैं। यह नवाचार गॉटेसमैन-किताएव-प्रेस्किल (GKP) बोसोनिक कोड की चुनौती को हल करता है, जिसे अनुकरण करना बेहद कठिन माना जाता है, लेकिन यह स्थिर और स्केलेबल क्वांटम कंप्यूटर बनाने के लिए अत्यंत आवश्यक है।
इसी बीच, USC और जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने क्वांटम कंप्यूटिंग का 'पवित्र कंघी' मानी जाने वाली उपलब्धि हासिल की: IBM के 127-क्यूबिट ईगल प्रोसेसर का उपयोग करते हुए बिना शर्त घातीय गति। टीम ने एक क्लासिक 'पैटर्न अनुमान लगाओ' पहेली पर यह बढ़त प्रमाणित की, जिससे बिना किसी पूर्वधारणा के सिद्ध हो गया कि क्वांटम मशीनें सर्वश्रेष्ठ क्लासिकल कंप्यूटरों से तेज़ हो सकती हैं। उन्होंने इस उपलब्धि के लिए एरर करेक्शन सहित IBM के शक्तिशाली क्वांटम हार्डवेयर का उपयोग किया।
ये विकास दर्शाते हैं कि क्वांटम कंप्यूटिंग अब सैद्धांतिक वादों से निकलकर व्यावहारिक अनुप्रयोगों की ओर अग्रसर है। IBM जहाँ 2025 तक 4,000+ क्यूबिट सिस्टम के अपने महत्वाकांक्षी रोडमैप पर काम कर रहा है, वहीं शोधकर्ता मशीन लर्निंग से लेकर सेमीकंडक्टर निर्माण तक के क्षेत्रों में क्वांटम लाभ प्रदर्शित कर रहे हैं। इससे यह तकनीक कई उद्योगों में परिवर्तनकारी क्षमताएँ देने के लिए तैयार दिख रही है।