क्वांटम कंप्यूटिंग के क्षेत्र में एक ऐतिहासिक उपलब्धि के तहत शोधकर्ताओं ने लंबे समय से प्रतीक्षित 'पवित्र कंघी' — पारंपरिक कंप्यूटरों की तुलना में बिना किसी शर्त के एक्सपोनेंशियल स्पीडअप — को हासिल कर लिया है।
यह महत्वपूर्ण अध्ययन, जो Physical Review X में प्रकाशित हुआ है, यूनिवर्सिटी ऑफ सदर्न कैलिफोर्निया के प्रोफेसर डैनियल लिडार के नेतृत्व में USC और जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी के सहयोगियों के साथ किया गया। टीम ने IBM के दो शक्तिशाली 127-क्यूबिट ईगल क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग 'साइमन की समस्या' के एक वेरिएशन को हल करने के लिए किया, जो गणितीय पहेली शोर के फैक्टरिंग एल्गोरिदम की पूर्ववर्ती मानी जाती है।
"एक्सपोनेंशियल स्पीडअप वह सबसे नाटकीय गति है, जिसकी हम क्वांटम कंप्यूटरों से अपेक्षा करते हैं," लिडार बताते हैं, जो USC में विटरबी प्रोफेसरशिप इन इंजीनियरिंग रखते हैं। इस उपलब्धि को खास बनाता है इसका 'बिना शर्त' होना — यानी यह किसी भी अप्रमाणित क्लासिकल एल्गोरिद्म पर निर्भर नहीं है।
शोधकर्ताओं ने क्वांटम कंप्यूटिंग की सबसे बड़ी बाधा — शोर या गणनात्मक त्रुटियों — को परिष्कृत एरर मिटिगेशन तकनीकों के जरिए पार किया। इनमें डायनामिकल डिकप्लिंग, ट्रांसपिलेशन ऑप्टिमाइजेशन और मेजरमेंट एरर मिटिगेशन शामिल हैं, जिससे क्वांटम प्रोसेसर गणनाओं को पूरा करने के लिए पर्याप्त समय तक कोहेरेंस बनाए रख सके।
हालांकि लिडार सावधान करते हैं कि यह विशिष्ट प्रदर्शन विशेष समस्याओं से आगे तत्काल व्यावहारिक अनुप्रयोग नहीं रखता, लेकिन यह क्वांटम कंप्यूटिंग के सैद्धांतिक वादे को दृढ़ता से प्रमाणित करता है। वे कहते हैं, "प्रदर्शित एक्सपोनेंशियल स्पीडअप पहली बार बिना शर्त है, इसलिए क्लासिकल कंप्यूटरों के साथ यह प्रदर्शन अंतर अब पलटा नहीं जा सकता।"
यह उपलब्धि ऐसे समय आई है जब IBM अपनी क्वांटम रोडमैप को आगे बढ़ा रहा है और हाल ही में 2029 तक बड़े पैमाने पर, फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटर बनाने की योजना की घोषणा की है। कंपनी ने एक नई एरर करेक्शन स्कीम — क्वांटम लो-डेंसिटी पैरिटी चेक (qLDPC) कोड्स — विकसित की है, जिससे व्यावहारिक क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए आवश्यक संसाधनों में भारी कमी आ सकती है।
एआई और गणनात्मक क्षेत्रों के लिए, यह उपलब्धि संकेत देती है कि क्वांटम कंप्यूटिंग अब सैद्धांतिक संभावना से व्यावहारिक वास्तविकता की ओर बढ़ रही है। जैसे-जैसे क्वांटम सिस्टम्स का स्केल बढ़ेगा और त्रुटि दरें घटेंगी, वे जटिल एआई मॉडल, ऑप्टिमाइजेशन समस्याओं और सिमुलेशनों के लिए एक्सपोनेंशियल गति से प्रोसेसिंग का वादा करते हैं, जो अभी तक क्लासिकल कंप्यूटरों के लिए असंभव हैं।