जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को तेज़ करने के लिए क्वांटम एल्गोरिदम का उपयोग करना

वाटरलू विश्वविद्यालय के क्वांटम कंप्यूटिंग संस्थान (आईक्यूसी) के शोधकर्ताओं ने पाया है कि क्वांटम एल्गोरिदम जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के निर्माण और उपयोग को गति दे सकता है।

पेपर का शीर्षक है क्वांटम कंप्यूटर पर सतत संभावनाओं का गिब्स नमूनाकरण पूया रोनाघ, आईक्यूसी सदस्य और भौतिकी और खगोल विज्ञान विभाग में प्रोफेसर, और अर्सलान मोटामेडी, आईक्यूसी पूर्व छात्र और कनाडाई क्वांटम कंप्यूटिंग कंपनी ज़ानाडू के शोधकर्ता, यह पता लगाते हैं कि क्वांटम एल्गोरिदम जेनरेटिव एआई में बाधाओं को कैसे दूर कर सकते हैं। पेपर ने नेशनल रिसर्च काउंसिल के एप्लाइड क्वांटम कंप्यूटिंग अनुदान से $412,500 हासिल करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई, जो इस क्षेत्र में आगे के शोध को वित्तपोषित करेगा।

रोनाघ का कहना है कि उनका काम क्वांटम विज्ञान और एआई के प्रतिच्छेदन पर केंद्रित है और क्या क्वांटम कंप्यूटिंग वास्तविक दुनिया के पैटर्न और घटनाओं की नकल करने में तेजी ला सकती है जैसा कि एआई और मशीन सीखने वाले वैज्ञानिकों ने किया है।

रोनाघ कहते हैं, “हमने पाया कि हां यह हो सकता है – लेकिन कंप्यूटर दृष्टि और भाषण में विशिष्ट जेनरेटिव एआई समस्याओं के लिए नहीं।” “हमने उन प्रकार की समस्याओं के लिए अधिक महत्वपूर्ण गति देखी, जिनमें आवधिक पैटर्न होते हैं, उदाहरण के लिए आणविक गतिशीलता का विश्लेषण करने में।”

प्रोटीन जैसे बड़े अणुओं का कार्य इस बात पर निर्भर करता है कि वे विशिष्ट 3डी संरचनाओं में कैसे मुड़ते हैं, जो इन संरचनाओं की खोज और निर्माण को औषध विज्ञान में एक महत्वपूर्ण समस्या बना देता है। और वर्तमान अत्याधुनिक तकनीकें इस प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करती हैं।

रोनाघ का कहना है कि भले ही क्वांटम यांत्रिक प्रभावों को आम तौर पर आणविक गतिशीलता सिमुलेशन में नजरअंदाज कर दिया जाता है, वे आणविक बंधन कोणों की आवधिकता के कारण क्वांटम कंप्यूटिंग समाधानों से लाभ उठा सकते हैं। ऐसी आवधिक संरचनाओं के साथ समस्याओं के कई अन्य उदाहरण संघनित पदार्थ भौतिकी और क्वांटम क्षेत्र सिद्धांतों में मौजूद हैं।

रोनाघ का कहना है कि क्वांटम कंप्यूटर की शक्ति का सबसे प्रमुख उदाहरण क्रिप्टोग्राफी है। शोर का एल्गोरिदम प्रसिद्ध रूप से उस आवधिकता का उपयोग करता है जो आरएसए एन्क्रिप्शन को तोड़ने के लिए फैक्टरिंग समस्या को रेखांकित करता है। हालाँकि, उन्होंने स्पष्ट किया कि यह अपने आप में एक व्यावहारिक उपयोग का मामला नहीं है, बल्कि क्वांटम एल्गोरिदम की अद्वितीय क्षमताओं का प्रदर्शन है। केवल सूचना सुरक्षा के लिए ख़तरा होने के बजाय क्वांटम कंप्यूटिंग में वास्तविक क्षमता है।

“हैकिंग एक डरावना निहितार्थ है जो हमारे एन्क्रिप्शन प्रोटोकॉल को बदलने के लिए हमारी तात्कालिकता को प्रेरित करता है, साथ ही साथ क्वांटम कंप्यूटर निर्माण योग्य हैं या नहीं, इसके बारे में हमारी जिज्ञासा भी है।” “लेकिन, इसके बजाय, हम अणुओं को बेहतर ढंग से अनुकरण करने की आकांक्षा कर सकते हैं, जिससे बेहतर सामग्री और जीवन रक्षक दवाओं का विकास हो सके। यह हमारे दैनिक जीवन में क्वांटम कंप्यूटर का एक बहुत ही आर्थिक रूप से मूल्यवान अनुप्रयोग होने की क्षमता रखता है।”

उनका कहना है कि क्वांटम कंप्यूटिंग के अनुप्रयोगों की खोज क्वांटम प्रौद्योगिकियों के भविष्य के प्रभावों के बारे में दिवास्वप्न से परे है।

“यही वह जगह है जहां मुझे लगता है कि उपयोगी क्वांटम एल्गोरिदम ढूंढना बहुत महत्वपूर्ण है। वे हमें उन अनुप्रयोगों के प्रकारों के बारे में अधिक बता सकते हैं जिन्हें हम उस कंप्यूटर पर चलाना चाहते हैं जिसे हम बनाने की कोशिश कर रहे हैं, ताकि हम कंप्यूटर आर्किटेक्चर को अधिक जानकारी के साथ डिजाइन और अनुकूलित कर सकें, और योजना बना सकें इसे बेहतर बनाने का विशाल उपक्रम,” रोनाघ कहते हैं।

इस शोध को आंशिक रूप से कनाडा के प्राकृतिक विज्ञान और इंजीनियरिंग अनुसंधान परिषद के डिस्कवरी अनुदान द्वारा समर्थित किया गया था। में प्रकाशित किया गया था मशीन लर्निंग रिसर्च की कार्यवाही जुलाई 2024 में.

नाओमी ग्रॉसमैन