গুগল কোয়ান্টাম এআই কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর সবচেয়ে একগুঁয়ে রিসোর্স সমস্যার একটি সমাধান হার্ডওয়্যারে প্রদর্শন করেছে। 15 অক্টোবর সায়েন্স জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণাপত্রে, Google-এর উইলো প্রসেসরের পিছনের দলটি রিপোর্ট করেছে যে "ম্যাজিক স্টেট কাল্টিভেশন" - একটি কৌশল যা দুই বছর আগে তত্ত্বে প্রথম প্রস্তাব করা হয়েছিল - অনুশীলনে কাজ করে, অচাষিত রাজ্যগুলির তুলনায় প্রায় 40-গুণ ত্রুটি হ্রাস করে এবং 9.9% রেকর্ড লজিক্যাল বিশ্বস্ততার সাথে T-স্টেট তৈরি করে।

গবেষণা বিজ্ঞানী এমা রোজেনফেল্ড এবং কোয়ান্টাম সফ্টওয়্যার প্রকৌশলী ক্রেগ গিডনির গুগলের অফিসিয়াল ব্লগে ঘোষিত ফলাফলটি প্রথম পরীক্ষামূলক প্রদর্শনকে চিহ্নিত করে যে ম্যাজিক স্টেটগুলি বাস্তব কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারে দক্ষতার সাথে তৈরি করা যেতে পারে। এটি এমন একটি বাধাকে মোকাবেলা করে যা প্রকৌশলীরা দূর করে চলেছেন যেহেতু গবেষকরা দুই দশকেরও বেশি আগে প্রথম এটি সনাক্ত করেছিলেন। কম্পিউটিংয়ের সীমানায় অগ্রগতি সম্পর্কে আরও জানতে, আমাদের AI গবেষণা কভারেজ দেখুন।

কেন ম্যাজিক স্টেটস ম্যাটার

ইউনিভার্সাল কোয়ান্টাম কম্পিউটিং - যে ধরনের সত্যিকারের দরকারী প্রোগ্রামগুলি চালাতে পারে - এর জন্য কোয়ান্টাম অপারেশনগুলির একটি নির্দিষ্ট সেট প্রয়োজন যা ত্রুটি-সংশোধিত qubits নেটিভভাবে কী করতে পারে তার বাইরে যায়। স্ট্যান্ডার্ড ওয়ার্কঅ্যারাউন্ড হল বিশেষ রিসোর্স স্টেট প্রস্তুত করা, যা ম্যাজিক স্টেট নামে পরিচিত, যা সেই ক্রিয়াকলাপগুলিকে সক্ষম করে। সমস্যা হল খরচ: কিছু অনুমান প্রস্তাব করে যে একটি কোয়ান্টাম কম্পিউটারের সম্পূর্ণ ক্ষমতার 95% পর্যন্ত তাদের উত্পাদনের জন্য নিবেদিত হতে পারে, প্রকৃত গণনার জন্য সামান্য জায়গা রেখে। ম্যাজিক স্টেটগুলিও ব্যবহারযোগ্য - একবার ব্যবহার করা হলে, সেগুলি পুনরায় ব্যবহার করা যায় না - যা এগুলিকে যেকোন বড় মাপের মেশিনের জন্য একটি দুর্লভ এবং ব্যয়বহুল ইনপুট করে তোলে।

2024 সালে, Google Quantum AI গবেষকরা Craig Gidney, Noah Shutty এবং Cody Jones একটি থিওরি পেপারে চাষাবাদের পদ্ধতি তৈরি করেছিলেন। ধারণাটি একটি ফিল্টারের মতো কাজ করে: একটি কোলাহলপূর্ণ অবস্থা কোয়ান্টাম চিপের একটি ছোট অঞ্চলে ইনজেক্ট করা হয়, তারপরে অত্যন্ত সমন্বিত পরিমাপের একটি সিরিজ ত্রুটির জন্য পরীক্ষা করে এবং ত্রুটিপূর্ণ প্রচেষ্টা বাতিল করে। প্রক্রিয়াটি যা বেঁচে থাকে তা হল একটি ব্যতিক্রমী বিশুদ্ধ, কম-ত্রুটি কোয়ান্টাম অবস্থা যা একই সাথে একটি বৃহত্তর, দরকারী এনকোডিংয়ে অভিযোজিত হতে পারে। যদি এটি হার্ডওয়্যারে কাজ করে তবে এটি ব্যবহারিক কাজের জন্য প্রয়োজনীয় কোয়ান্টাম কম্পিউটারের আকারকে উল্লেখযোগ্যভাবে সঙ্কুচিত করবে।

তত্ত্ব থেকে হার্ডওয়্যার পর্যন্ত

উইলোতে প্রোটোকলের কাজটি প্রকৌশলী উদ্ভাবনের একটি সিরিজ নিয়েছিল। একটি পর্ব অসুবিধা চিত্রিত. যখন গবেষণা বিজ্ঞানী এমা রোজেনফেল্ড প্রথম চাষের প্রোটোকল পরীক্ষা করেছিলেন, তখন তার ডেটা পদার্থবিজ্ঞানের আইনকে অস্বীকার করতে দেখা গিয়েছিল। কয়েক মাস ধরে সিমুলেশন, আলোচনা এবং ধারাবাহিকতা পরীক্ষা করার পর, দলটি তাদের পরিমাপ কৌশলে একটি ভুল অনুমানে অসামঞ্জস্যতা খুঁজে পেয়েছে: বৈদ্যুতিক সরঞ্জামের ড্রিফ্ট এবং ল্যাবে তাপমাত্রার তারতম্য বেঞ্চমার্কের বৈধতার সাথে হস্তক্ষেপ করছে।

ফিক্সের জন্য তাত্ত্বিক এবং প্রকৌশল উভয় দিকেই পরিবর্তন প্রয়োজন। দলটি শব্দ দমন করার জন্য সিস্টেমে অতিরিক্ত নিয়ন্ত্রণ যোগ করেছে, এবং একটি নতুন বেঞ্চমার্কিং কৌশল উদ্ভাবন করেছে যা চাষকে নিজেই একটি পরিমাপের হাতিয়ার হিসাবে ব্যবহার করে - একটি সমাধান কোম্পানি বলছে কোয়ান্টাম মেট্রোলজিতে একটি নতুন অত্যাধুনিক প্রতিষ্ঠা করেছে। উইলোতে, পরিমার্জিত প্রোটোকল অ-চাষিত রাজ্যগুলির তুলনায় ত্রুটিগুলির প্রায় 40-গুণ হ্রাস অর্জন করেছে, টি-রাষ্ট্রগুলি 99.99% যৌক্তিক বিশ্বস্ততায় পৌঁছেছে।

Google এর ত্রুটি-সংশোধন রোডম্যাপের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ

দলটি Google-এর বৃহত্তর ফল্ট-টলারেন্স আর্কিটেকচারের মধ্যে কৌশলটি ফিট করে দেখানোর দিকেও প্রথম পদক্ষেপ নিয়েছিল। কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন স্বাদে আসে: "কালার কোড", চাষের জন্য একটি নতুন ধরনের আদর্শ, এবং "সারফেস কোড", Google-এর দীর্ঘমেয়াদী রোডম্যাপের ভিত্তি করে আরো প্রতিষ্ঠিত পদ্ধতি। গবেষকরা একটি গ্রাফটিং প্রোটোকল প্রদর্শন করেছেন - যা মূলত 2024 থিওরি পেপারে তৈরি করা হয়েছিল - যা দুটির মধ্যে সুইচ করে, বিশুদ্ধ অবস্থাগুলিকে দূরত্ব-3 রঙের কোড থেকে দূরত্ব-5 পৃষ্ঠের কোডে স্থানান্তর করে। রাজ্যগুলি হস্তান্তর থেকে বেঁচে গিয়েছিল, প্রমাণ যে চাষগুলি ত্রুটি-সংশোধন স্কিমগুলির সাথে সহাবস্থান করতে পারে গুগল স্কেল করার পরিকল্পনা করেছে৷

যা অমীমাংসিত থেকে যায়

গুগল সতর্কতা সম্পর্কে সতর্ক. জাদু রাষ্ট্র চাষ ক্ষুদ্র পরিসরে প্রদর্শিত হয়েছে; ব্যবহারিক কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর জন্য প্রয়োজনীয় স্কেলে এটি দেখানো ভবিষ্যতের কাজ থেকে যায়, এবং বর্তমান ফলাফল এবং একটি বাণিজ্যিকভাবে দরকারী মেশিনের মধ্যে উল্লেখযোগ্য প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জগুলি দাঁড়িয়ে আছে। কোম্পানি একটি কার্যকরী, ত্রুটি-সংশোধিত কোয়ান্টাম কম্পিউটারের তার বিবৃত লক্ষ্যের পথে "একটি মূল তাত্ত্বিক ধারণাকে একটি পরীক্ষামূলকভাবে প্রদর্শিত বাস্তবে" পরিণত করার ফলাফলকে ফ্রেম করেছে।

ব্যবহারিক তাৎপর্য সম্পদ বাজেট সম্পর্কে. যদি উচ্চ-মানের ম্যাজিক স্টেটগুলি প্রভাবশালী ওভারহেডের মাধ্যমে তৈরির পরিবর্তে সস্তায় চাষ করা যায়, তবে শোর ফ্যাক্টরিং রুটিন বা জটিল কোয়ান্টাম রসায়ন সিমুলেশনের মতো অ্যালগরিদম চালানোর জন্য হার্ডওয়্যার প্রয়োজনীয়তা সেই অনুযায়ী সঙ্কুচিত হয়। ম্যাজিক-স্টেট পর্যায়ে একটি 40-গুণ ত্রুটি হ্রাস এই ধরনের প্রতিটি অপারেশন জুড়ে একটি মেশিন সঞ্চালিত যৌগ.

বড় ছবি

কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারের তীব্র প্রতিযোগিতার মধ্যে ফলাফলটি আসে, IBM, Quantinuum এবং একাডেমিক গোষ্ঠীগুলি সমস্ত ত্রুটি-সংশোধিত মেশিনগুলি অনুসরণ করে এবং বৃহত্তর প্রযুক্তি শিল্পের AI বিল্ডআউট বেশিরভাগ শিরোনাম এবং মূলধন অঙ্কন করে। কোয়ান্টাম অগ্রগতি ধীর এবং কম অনুমানযোগ্য, কিন্তু এর মতো মাইলফলকগুলি - উত্পাদন হার্ডওয়্যারের উপর একটি দুই দশকের পুরানো তাত্ত্বিক বাধা সাফ করা হয়েছে, একটি পিয়ার-রিভিউ জার্নালে পুনরুত্পাদনযোগ্য বিশ্বস্ততা সংখ্যা সহ প্রকাশিত - হল এক ধরণের যৌগিক পদক্ষেপ যা শান্তভাবে সময়রেখা পুনরায় সেট করে৷

AI পর্যবেক্ষকদের জন্য, একটি স্পর্শক প্রাসঙ্গিকতাও রয়েছে: আধুনিক কোয়ান্টাম ল্যাবগুলিতে অ্যালগরিদমিক এবং কন্ট্রোল-সিস্টেম টুলিং ক্রমবর্ধমানভাবে ক্রমাঙ্কন এবং ত্রুটি ডিকোডিংয়ের জন্য মেশিন লার্নিং-এর উপর নির্ভর করে, সংলগ্ন বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রগুলিকে ত্বরান্বিত করা AI এর একটি ছোট কিন্তু ক্রমবর্ধমান উদাহরণ।

---

এআই থেকে এগিয়ে থাকুন

সর্বশেষ AI খবর, বিশ্লেষণ এবং সাফল্য পান — সব এক জায়গায়।

আরও এআই খবর পড়ুন →