क्वांटम-प्रेरित एल्गोरिथ्म बेहतर मौसम पूर्वानुमानों को सक्षम कर सकता है

क्वांटम-प्रेरित एल्गोरिदम एक शास्त्रीय कंप्यूटर पर मौजूदा उपकरणों की तुलना में बहुत तेजी से अशांत द्रव प्रवाह का अनुकरण कर सकते हैं, एक बड़े सुपर कंप्यूटर पर कई दिनों से गणना समय को एक नियमित लैपटॉप पर कुछ घंटों तक। यह मौसम के पूर्वानुमानों में सुधार कर सकता है और औद्योगिक प्रक्रियाओं की दक्षता बढ़ा सकता है, शोधकर्ताओं का कहना है।

तरल या हवा में अशांति में कई बातचीत करने वाले एडी शामिल हैं जो जल्दी से इतने जटिल रूप से जटिल हो जाते हैं कि सटीक सिमुलेशन सबसे शक्तिशाली कंप्यूटरों के लिए भी असंभव है। क्वांटम समकक्ष मामलों में सुधार करने का वादा करते हैं, लेकिन वर्तमान में सबसे उन्नत मशीनें भी कुछ भी लेकिन अल्पविकसित प्रदर्शनों में असमर्थ हैं।

इन टर्बुलेंस सिमुलेशन को संभावनाओं के साथ सटीक गणना को प्रतिस्थापित करके सरल किया जा सकता है। लेकिन यहां तक ​​कि यह सन्निकटन वैज्ञानिकों को उन गणनाओं के साथ छोड़ देता है जो हल करने की मांग कर रहे हैं।

ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय और उनके सहयोगियों में निकिता गूरियानोव ने अब एक नया दृष्टिकोण विकसित किया है जो टरबुलेंस प्रोबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन का प्रतिनिधित्व करने के लिए टेंसर नेटवर्क नामक क्वांटम कंप्यूटर-प्रेरित एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

टेंसर नेटवर्क भौतिकी में उत्पन्न हुए और 2000 के दशक की शुरुआत में आम उपयोग में आए। वे अब वास्तव में उपयोगी क्वांटम मशीनों के उपलब्ध होने से पहले मौजूदा शास्त्रीय कंप्यूटरों से बहुत अधिक प्रदर्शन को बाहर निकालने के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करते हैं।

“एल्गोरिदम और सोचने का तरीका क्वांटम सिमुलेशन की दुनिया से आता है, और ये एल्गोरिदम क्वांटम कंप्यूटरों के बहुत करीब हैं,” गूरियनोव कहते हैं। “हम सिद्धांत और व्यवहार दोनों में काफी कठोर गति-अप देख रहे हैं।”

कुछ ही घंटों में, टीम एक लैपटॉप पर एक सिमुलेशन चलाने में सक्षम थी जो पहले एक सुपर कंप्यूटर पर कई दिन लगती थी। नए एल्गोरिथ्म ने प्रोसेसर की मांग में 1000 गुना कमी और मेमोरी डिमांड में एक मिलियन-गुना कमी देखी। जबकि यह सिमुलेशन सिर्फ एक सरल परीक्षण था, मौसम के पूर्वानुमानों के पीछे बड़े पैमाने पर एक ही प्रकार की समस्या, विमान के वायुगतिकीय विश्लेषण और औद्योगिक रासायनिक प्रक्रियाओं के विश्लेषण के पीछे।

टर्बुलेंस समस्या, जिसमें पांच आयामों में डेटा है, टेन्सर का उपयोग किए बिना बेहद मुश्किल हो जाता है, केंट विश्वविद्यालय, यूके में गुनर मोलर कहते हैं। “कम्प्यूटेशनल, यह एक बुरा सपना है,” वे कहते हैं। “आप शायद इसे सीमित मामलों में कर सकते हैं, जब आपके पास एक सुपर कंप्यूटर है और एक या दो महीने के लिए इसे चलाने के लिए खुश हैं।”

टेंसर नेटवर्क काम करते हैं, वास्तव में, डेटा की मात्रा को कम करने के लिए एक सिमुलेशन की आवश्यकता होती है, इसे चलाने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ति में काफी कटौती होती है। हटाए गए डेटा की राशि और प्रकृति को सटीकता के स्तर को ऊपर या नीचे डायल करके सावधानीपूर्वक नियंत्रित किया जा सकता है।

इन गणितीय उपकरणों का उपयोग पहले से ही क्वांटम कंप्यूटर डेवलपर्स और शास्त्रीय कंप्यूटर वैज्ञानिकों के बीच कैट-एंड-माउस गेम में किया जा चुका है। Google ने 2019 में घोषणा की कि Sycamore नामक एक क्वांटम प्रोसेसर ने “क्वांटम वर्चस्व” हासिल किया था – जिस बिंदु पर एक क्वांटम कंप्यूटर एक कार्य पूरा कर सकता है, जो सभी इरादों और उद्देश्यों के लिए, साधारण कंप्यूटरों के लिए असंभव होगा।

हालांकि, टेंसर नेटवर्क पारंपरिक ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाइयों के बड़े समूहों पर एक ही समस्या का अनुकरण करते हुए बाद में Google के पिछले दावे को कम करते हुए, 14 सेकंड में सिर्फ 14 सेकंड में एक ही चीज हासिल की। Google ने तब से अपनी नई विलो क्वांटम मशीन के साथ एक बार फिर से आगे खींच लिया है।

बड़े और गलती-सहिष्णु क्वांटम कंप्यूटर, एक बार जब वे बनाए जाते हैं, तो शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में बहुत अधिक सटीकता के साथ बहुत बड़े पैमानों पर टेन्सर चलाने में सक्षम होंगे, लेकिन मोलर का कहना है कि वह इस बीच में जो हासिल किया जा सकता है उससे उत्साहित है।

“एक लैपटॉप के साथ, इस पेपर के लेखक एक सुपर कंप्यूटर पर क्या संभव है, को हरा सकते हैं, सिर्फ इसलिए कि उनके पास एक स्मार्ट एल्गोरिथ्म है,” वे कहते हैं। “यदि आप एक सुपर कंप्यूटर पर इस एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं, तो आप किसी भी प्रत्यक्ष कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण का उपयोग करने की तुलना में आगे जा सकते हैं। इसका तुरंत एक जबरदस्त लाभ है, और मुझे सही क्वांटम कंप्यूटर के लिए एक और 10 साल इंतजार करने की आवश्यकता नहीं है। ”