گوگل کوانٹم اے آئی نے ہارڈ ویئر میں کوانٹم کمپیوٹنگ کے سب سے زیادہ ضدی وسائل کے مسائل میں سے ایک کے حل کا مظاہرہ کیا ہے۔ سائنس کے جریدے میں 15 اکتوبر کو شائع ہونے والے ایک مقالے میں، گوگل کے ولو پروسیسر کے پیچھے والی ٹیم نے رپورٹ کیا ہے کہ "جادو ریاستی کاشت" - ایک تکنیک جو نظریہ میں پہلی بار دو سال قبل تجویز کی گئی تھی - عملی طور پر کام کرتی ہے، غیر کاشت شدہ ریاستوں کے مقابلے میں غلطیوں کو تقریباً 40 گنا کم کرتی ہے اور 9.999.9 فیصد ریکارڈ منطقی وفاداری کے ساتھ T-ریاستیں پیدا کرتی ہے۔

تحقیقی سائنسدان ایما روزنفیلڈ اور کوانٹم سافٹ ویئر انجینئر کریگ گڈنی کے ذریعہ گوگل کے آفیشل بلاگ پر اعلان کیا گیا نتیجہ، پہلے تجرباتی مظاہرے کی نشاندہی کرتا ہے کہ حقیقی کوانٹم ہارڈ ویئر پر جادوئی حالتیں موثر انداز میں تیار کی جا سکتی ہیں۔ یہ ایک ایسی رکاوٹ کو دور کرتا ہے جسے انجینئر اس وقت سے دور کر رہے ہیں جب سے محققین نے دو دہائیوں سے زیادہ پہلے اس کی نشاندہی کی تھی۔ کمپیوٹنگ کے محاذ پر کامیابیوں کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، ہماری AI ریسرچ کوریج دیکھیں۔

جادو کی ریاستیں کیوں اہمیت رکھتی ہیں۔

یونیورسل کوانٹم کمپیوٹنگ - وہ قسم جو حقیقی طور پر کارآمد پروگرام چلا سکتی ہے - کوانٹم آپریشنز کے ایک مخصوص سیٹ کی ضرورت ہوتی ہے جو اس سے آگے بڑھتا ہے جو غلطی سے درست شدہ کوبٹس مقامی طور پر انجام دے سکتے ہیں۔ معیاری کام کا مقصد خصوصی وسائل کی ریاستیں تیار کرنا ہے، جنہیں جادوئی ریاستوں کے نام سے جانا جاتا ہے، جو ان کارروائیوں کو قابل بناتی ہیں۔ مسئلہ لاگت کا ہے: کچھ تخمینے بتاتے ہیں کہ کوانٹم کمپیوٹر کی پوری صلاحیت کا 95 فیصد تک ان کی تیاری کے لیے وقف کرنے کی ضرورت پڑسکتی ہے، جس سے حقیقی گنتی کے لیے بہت کم گنجائش باقی رہ جاتی ہے۔ جادوئی حالتیں بھی استعمال کے قابل ہیں - ایک بار استعمال ہونے کے بعد، انہیں دوبارہ استعمال نہیں کیا جا سکتا ہے - جو انہیں کسی بھی بڑے پیمانے پر مشین کے لیے نایاب اور مہنگا ان پٹ بنا دیتا ہے۔

2024 میں، گوگل کوانٹم اے آئی کے محققین کریگ گڈنی، نوح شٹی، اور کوڈی جونز نے ایک تھیوری پیپر میں کاشت کاری کا طریقہ تیار کیا۔ خیال ایک فلٹر کی طرح کام کرتا ہے: کوانٹم چپ کے ایک چھوٹے سے علاقے میں ایک شور والی حالت داخل کی جاتی ہے، پھر انتہائی مربوط پیمائش کا ایک سلسلہ غلطیوں کی جانچ پڑتال کرتا ہے اور ناقص کوششوں کو رد کرتا ہے۔ اس عمل میں جو چیز بچ جاتی ہے وہ ایک غیر معمولی خالص، کم خامی والی کوانٹم حالت ہے جسے بیک وقت ایک بڑی، مفید انکوڈنگ میں ڈھالا جا سکتا ہے۔ اگر یہ ہارڈ ویئر پر کام کرتا ہے، تو یہ عملی کاموں کے لیے درکار کوانٹم کمپیوٹر کے سائز کو کافی حد تک کم کر دے گا۔

تھیوری سے ہارڈ ویئر تک

ولو پر پروٹوکول کا کام کرنے میں انجینئرنگ کی اختراعات کا سلسلہ شروع ہوا۔ ایک واقعہ مشکل کی وضاحت کرتا ہے۔ جب تحقیقی سائنسدان ایما روزن فیلڈ نے پہلی بار کاشت کاری کے پروٹوکول کا تجربہ کیا تو اس کا ڈیٹا طبیعیات کے قوانین کی خلاف ورزی کرتا دکھائی دیا۔ کئی مہینوں کے مشابہت، بات چیت اور مستقل مزاجی کی جانچ پڑتال کے بعد، ٹیم نے اپنی جانے والی پیمائش کی تکنیک میں ایک غلط مفروضے کے لیے بے ضابطگی کا سراغ لگایا: لیب میں برقی آلات کا بہاؤ اور درجہ حرارت کی تبدیلی بینچ مارک کی درستگی میں مداخلت کر رہی تھی۔

فکس کے لیے نظریاتی اور انجینئرنگ دونوں اطراف میں تبدیلیوں کی ضرورت ہے۔ ٹیم نے شور کو دبانے کے لیے سسٹم میں اضافی کنٹرول کا اضافہ کیا، اور ایک نئی بینچ مارکنگ تکنیک ایجاد کی جو خود کاشت کو پیمائش کے آلے کے طور پر استعمال کرتی ہے - ایک حل جو کہ کمپنی کا کہنا ہے کہ کوانٹم میٹرولوجی میں ایک نیا جدید ترین نظام قائم کیا۔ ولو پر، بہتر پروٹوکول نے غیر کاشت شدہ ریاستوں کی نسبت غلطیوں میں تقریباً 40 گنا کمی حاصل کی، جس میں T-ریاستیں 99.99% منطقی وفاداری تک پہنچ گئیں۔

گوگل کے ایرر تصحیح روڈ میپ کے ساتھ مطابقت

ٹیم نے گوگل کے وسیع تر فالٹ ٹولرنس فن تعمیر میں تکنیک کو فٹ ہونے کو دکھانے کی طرف بھی پہلا قدم اٹھایا۔ کوانٹم کی غلطی کی اصلاح ذائقوں میں آتی ہے: "رنگ کوڈز،" کاشت کے لیے ایک نئی قسم کا مثالی، اور "سطحی کوڈز"، جو گوگل کے طویل مدتی روڈ میپ کو آگے بڑھانے والا زیادہ قائم شدہ طریقہ ہے۔ محققین نے ایک گرافٹنگ پروٹوکول کا مظاہرہ کیا - جو اصل میں 2024 کے تھیوری پیپر میں تیار کیا گیا تھا - جو دونوں کے درمیان سوئچ کرتا ہے، صاف شدہ ریاستوں کو فاصلہ -3 رنگین کوڈ سے فاصلہ -5 سطحی کوڈ میں منتقل کرتا ہے۔ ریاستیں منتقلی سے بچ گئیں، اس بات کا ثبوت ہے کہ کاشت کاری غلطی کو درست کرنے کی اسکیموں کے ساتھ ساتھ رہ سکتی ہے جس کا گوگل اسکیل کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔

جو حل طلب رہ گیا ہے۔

گوگل انتباہات کے بارے میں محتاط ہے۔ چھوٹے پیمانے پر جادوئی ریاست کاشت کا مظاہرہ کیا گیا ہے۔ اسے عملی کوانٹم کمپیوٹنگ کے لیے درکار پیمانے پر دکھانا مستقبل کا کام ہے، اور موجودہ نتائج اور تجارتی طور پر مفید مشین کے درمیان اہم تکنیکی چیلنجز کھڑے ہیں۔ کمپنی ایک مفید، غلطی سے درست شدہ کوانٹم کمپیوٹر کے اپنے بیان کردہ ہدف کے راستے پر "ایک کلیدی نظریاتی خیال کو تجرباتی طور پر ثابت شدہ حقیقت میں تبدیل کرنے" کے نتیجے میں تیار کرتی ہے۔

عملی اہمیت وسائل کے بجٹ کے بارے میں ہے۔ اگر اعلیٰ معیار کی جادوئی ریاستوں کو غالب اوور ہیڈ کے ذریعے تیار کرنے کے بجائے سستے طریقے سے کاشت کیا جا سکتا ہے، تو شور کی فیکٹرنگ روٹین یا پیچیدہ کوانٹم کیمسٹری سمولیشن جیسے الگورتھم چلانے کے لیے ہارڈویئر کی ضروریات اسی کے مطابق سکڑ جاتی ہیں۔ اس طرح کے ہر آپریشن میں ایک مشین کے ذریعے جادوئی حالت کے مرکبات میں 40 گنا خرابی کی کمی۔

بڑی تصویر

نتیجہ کوانٹم ہارڈویئر میں تیز مسابقت کے درمیان، IBM، Quantinuum، اور تعلیمی گروپس کے ساتھ، تمام غلطیوں کو درست کرنے والی مشینوں کا تعاقب کرتے ہوئے، اور وسیع تر ٹیک انڈسٹری کے AI کی تعمیر کے ساتھ زیادہ تر سرخیاں اور سرمایہ حاصل کر رہے ہیں۔ کوانٹم کی پیشرفت سست اور کم پیشین گوئی ہے، لیکن اس جیسے سنگ میل - دو دہائیوں پرانی نظریاتی رکاوٹ کو پروڈکشن ہارڈویئر پر صاف کیا گیا، جو ہم مرتبہ کے جائزے والے جریدے میں دوبارہ پیدا ہونے والے مخلصی نمبروں کے ساتھ شائع ہوا ہے - اس قسم کا مرکب قدم ہے جو خاموشی سے ٹائم لائنز کو دوبارہ ترتیب دیتا ہے۔

AI پر نظر رکھنے والوں کے لیے، ایک ٹینجینٹل مطابقت بھی ہے: جدید کوانٹم لیبز میں زیادہ تر الگورتھمک اور کنٹرول سسٹم ٹولنگ کیلیبریشن اور ایرر ڈی کوڈنگ کے لیے مشین لرننگ پر تیزی سے انحصار کرتی ہے، جو ملحقہ سائنسی شعبوں کو تیز کرنے والی AI کی ایک چھوٹی لیکن بڑھتی ہوئی مثال ہے۔

---

AI سے آگے رہیں

تازہ ترین AI خبریں، تجزیہ اور کامیابیاں حاصل کریں — سب ایک جگہ پر۔

مزید AI خبریں پڑھیں →