क्वांटम कंप्यूटिंग ने अनशर्त घातीय गति प्राप्त की

जो पहले केवल कागज़ पर व्यक्त किया गया था, अब कार्रवाई में प्रदर्शित किया गया है। क्वांटम कंप्यूटिंग का वादा वास्तविकता में प्राप्त हो गया है, क्योंकि उन्होंने क्लासिकल कंप्यूटरों को घातीय और अनशर्त रूप से हराया¹।

इसके लिए, एक शोध टीम, जिसका नेतृत्व डैनियल लिडार, यूएससी विटरबी स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में इलेक्ट्रिकल एवं कंप्यूटिंग इंजीनियरिंग के प्रोफेसर, ने किया, उन्होंने चतुर त्रुटि सुधार और आईबीएम के शक्तिशाली 127‑क्यूबिट प्रोसेसरों का उपयोग किया, जिससे उन्हें साइमन समस्या का एक रूपांतर हल करने में सक्षम बनाया, यह दर्शाते हुए कि क्वांटम मशीनें अब क्लासिकल सीमाओं से मुक्त हो रही हैं।

क्वांटम कंप्यूटिंग कैसे क्लासिकल सीमाओं और शोर को पार करती है

दशकों तक क्लासिकल कंप्यूटिंग मानक रही है। हालांकि, हाल के वर्षों में, क्वांटम कंप्यूटिंग ने महत्वपूर्ण विकास किया है। 

कंप्यूटर विज्ञान का एक उभरता हुआ क्षेत्र, क्वांटम कंप्यूटिंग, क्वांटम सिद्धांत (जो परमाणु और उपपरमाणु स्तर पर पदार्थ और ऊर्जा के स्वभाव और व्यवहार को समझाता है) के सिद्धांतों का उपयोग करके गणना गति को नाटकीय रूप से बढ़ाता है।

क्वांटम भौतिकी का उपयोग करके, क्वांटम कंप्यूटिंग उन समस्याओं को हल करने का लक्ष्य रखती है जो दैनिक उपयोग के क्लासिकल कंप्यूटरों के लिए बहुत जटिल हैं। वास्तव में, क्वांटम कंप्यूटिंग कुछ जटिल सिमुलेशन समस्याओं को हल कर सकती है, जिनमें एक पारंपरिक सुपरकंप्यूटर को भी सैकड़ों हजारों साल लग जाएंगे।

क्लासिकल कंप्यूटरों पर वास्तविक एल्गोरिदमिक लाभ प्राप्त करना क्वांटम कंप्यूटिंग का एक प्रमुख लक्ष्य है, ताकि रसायन विज्ञान, क्रिप्टोग्राफी, अनुकूलन और अन्य क्षेत्रों में भविष्य के breakthroughs संभव हो सकें।

हालांकि, इसके लिए विशेषीकृत क्वांटम कंप्यूटिंग हार्डवेयर और ऐसे एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है जो सुपरपोजिशन और एंटैंगलमेंट जैसी क्वांटम विशेषताओं का लाभ उठाते हों। साथ ही, शोर क्वांटम कंप्यूटरों के लिए एक बड़ी समस्या है।

आज के अपूर्ण और शोरयुक्त क्वांटम हार्डवेयर पर क्लासिकल कंप्यूटरों के मुकाबले एल्गोरिदमिक लाभ सिद्ध करना, आगे भी एक चुनौती बनी हुई है।

डिज़ाइनर नई समाधान जैसे NISQ मशीनों का अन्वेषण करना शुरू कर चुके हैं, लेकिन ये शोरयुक्त मध्य‑स्तरीय क्वांटम (NISQ) उपकरण कुछ सौ क्यूबिट्स के तुलनात्मक छोटे पैमाने पर कार्यशील होते हैं।

इसके अलावा, वे डीकोहेरेंस (क्वांटम कोहेरेंस का नुकसान, जो सिस्टम की जानकारी के पर्यावरण में खो जाने से जुड़ा है) और नियंत्रण त्रुटियों के कारण प्रदर्शन में गिरावट का शिकार होते हैं। 

इसलिए, इन उपकरणों पर एल्गोरिदमिक क्वांटम को तेज करने पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है, जो केवल एक स्केलिंग लाभ है। जबकि इन प्रकार के कई प्रदर्शन दिखाए जा चुके हैं, उनमें चुनी गई समस्याओं की जटिलता या तो क्लासिकल एल्गोरिदम के प्रतिबंधित सेट की कठिनाई या कम्प्यूटेशनल जटिलता अनुमानों पर निर्भर थी।

हाल ही में, एक एल्गोरिदमिक क्वांटम गति वृद्धि, जो अप्रमाणित धारणाओं पर निर्भर नहीं थी, ऑरेकल मॉडल में दिखाई गई। यह बर्नस्टीन‑वाज़िरानी एल्गोरिदम के लिए दिखाया गया, जिसे IBM क्वांटम प्रोसेसर पर अनचाहे शोर को डायनामिकल डिकप्लिंग (DD) के माध्यम से समाप्त करके देखा गया, जो NISQ उपकरणों के लिए एक सामान्य त्रुटि दमन तकनीक है। 

अब, यूनिवर्सिटी ऑफ साउदर्न कैलिफ़ोर्निया की शोध टीम शोर की समस्या को साइमन समस्या के एक रूपांतर को लागू करके हल कर रही है। यह एक प्रसिद्ध उदाहरण है जहाँ सिद्धांत में क्वांटम एल्गोरिदम क्लासिकल समकक्षों की तुलना में कार्य को घातीय रूप से तेज़ी से हल कर सकते हैं, अनशर्त रूप से।

साइमन समस्या शोर एल्गोरिदम की पूर्ववर्ती है, जिसका उपयोग क्वांटम कंप्यूटिंग के क्षेत्र को शुरू करने के लिए किया जा सकता है। 

यह मूल समस्याओं में से एक है जिसमें घातीय क्वांटम गति वृद्धि सिद्ध हुई है, हालांकि ऑरेकल मॉडल में। इस समस्या को क्लासिकल कंप्यूटर पर हल करने में घातीय समय लगता है, लेकिन एक शोररहित क्वांटम कंप्यूटर पर यह केवल रैखिक समय लेता है, यदि ऑरेकल क्वेरी को गिना जाए, लेकिन हम उन संसाधनों को नहीं गिनते जो इसे चलाने में खर्च होते हैं।

इस समस्या में, एबेलियन छिपा उपसमूह पहचान और एक गुप्त स्ट्रिंग b को शामिल करता है, जिसका लक्ष्य b को निर्धारित करना है, अर्थात गणितीय फ़ंक्शन में एक छिपे दोहराव वाले पैटर्न को खोजना।

सरल शब्दों में, यह एक अनुमान खेल जैसा है, जहाँ खिलाड़ी एक गुप्त संख्या का अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं, जिसे केवल खेल होस्ट, यानी “ऑरेकल”, को पता होता है।

पवित्र संख्या तब उजागर होती है जब कोई खिलाड़ी दो संख्याओं का अनुमान लगाता है जिनके लिए ऑरेकल द्वारा दिए गए उत्तर समान होते हैं, और वह खिलाड़ी जीतता है। क्लासिकल खिलाड़ियों की तुलना में, क्वांटम खिलाड़ी इस खेल को घातीय तेज़ी से जीत सकते हैं। 

अनशर्त क्वांटम गति वृद्धि प्राप्त करना

वास्तव में नई सामग्री खोजने, कोड तोड़ने और क्वांटम कंप्यूटरों की मदद से नई दवाओं को डिजाइन करने के लिए, उन्हें गणना को तेज़ करने की आवश्यकता है, इसलिए उन्हें कार्यात्मक होना चाहिए।

लेकिन जैसा कि हमने ऊपर उल्लेख किया, शोर या त्रुटियां रास्ता रोकती हैं। क्वांटम मशीन पर गणनाओं के दौरान उत्पन्न त्रुटियां क्वांटम कंप्यूटरों को क्लासिकल कंप्यूटरों से भी कम शक्तिशाली बना देती हैं। यह अब तक ऐसा था।

USC के लिडार क्वांटम त्रुटि सुधार पर काम कर रहे हैं और उन्होंने क्लाउड पर क्वांटम घातीय स्केलिंग लाभ दिखाया है।

यह पेपर ‘एबेलियन छिपा उपसमूह समस्या के लिए एल्गोरिदमिक क्वांटम गति वृद्धि का प्रदर्शन’ में विस्तृत किया गया, जिसमें लिडार ने USC और जॉन्स हॉपकिन्स के सहयोगियों के साथ काम किया।

“पहले भी बहुपद गति वृद्धि जैसे अधिक मामूली प्रकार की गति वृद्धि के प्रदर्शन हुए हैं। लेकिन घातीय गति वृद्धि वह सबसे नाटकीय प्रकार की गति वृद्धि है जिसे हम क्वांटम कंप्यूटरों से देखना अपेक्षित करते हैं।”

– लिडार

लिडार के अनुसार, क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए मुख्य突破 यह है कि हम वास्तव में पूरे एल्गोरिदम को हमारे सामान्य कंप्यूटरों की तुलना में स्केलिंग गति वृद्धि के साथ निष्पादित कर सकते हैं। लेकिन जैसा उन्होंने स्पष्ट किया, इसका मतलब यह नहीं है कि आप चीज़ें 100x तेज़ कर सकते हैं।

लेकिन स्केलिंग गति वृद्धि का अर्थ है कि “जैसे ही आप समस्या के आकार को अधिक चर जोड़कर बढ़ाते हैं, क्वांटम और क्लासिकल प्रदर्शन के बीच का अंतर बढ़ता जाता है। और घातीय गति वृद्धि का मतलब है कि प्रत्येक अतिरिक्त चर के लिए प्रदर्शन अंतर लगभग दोगुना हो जाता है,” लिडार ने समझाया।

उसके बाद उन्होंने कहा कि टीम द्वारा दिखाया गया गति वृद्धि “अनशर्त” है। अब, इसका मतलब है कि यह गति वृद्धि किसी भी अप्रमाणित धारणाओं पर निर्भर नहीं करती। 

पहले के गति वृद्धि दावों को यह मानना पड़ता था कि क्वांटम एल्गोरिदम की तुलना करने के लिए कोई बेहतर क्लासिकल एल्गोरिदम नहीं है। 

यह टीम एक एल्गोरिदम का उपयोग करती है जिसे उन्होंने क्वांटम कंप्यूटर के लिए संशोधित किया, ताकि “साइमन समस्या” के एक रूपांतर को हल किया जा सके।

अब, घातीय गति वृद्धि प्राप्त करने के लिए, “मुख्य बात है हार्डवेयर से हर संभव प्रदर्शन निकालना: छोटे सर्किट, स्मार्ट पल्स अनुक्रम, और सांख्यिकीय त्रुटि शमन,” प्रथम लेखक फथथरापॉर्न सिंग्कनिपा, जो USC की डॉक्टरेट शोधकर्ता हैं, ने कहा।

टीम ने यह चार विभिन्न तरीकों से हासिल किया। शोधकर्ताओं ने पहले डेटा इनपुट को सीमित किया, गुप्त संख्याओं की संख्या को प्रतिबंधित करके। तकनीकी रूप से, यह गुप्त संख्याओं के बाइनरी प्रतिनिधित्व में 1 की संख्या को सीमित करके किया जाता है। इससे आवश्यक से कम क्वांटम लॉजिक ऑपरेशन्स हुए, जिससे त्रुटि संचय की संभावना कम हुई।

फिर उन्होंने ट्रांसपिलेशन के माध्यम से आवश्यक क्वांटम लॉजिक ऑपरेशन्स को संकुचित किया, जो एक प्रक्रिया है जिसमें दिए गए इनपुट को किसी विशेष क्वांटम डिवाइस की टोपोलॉजी के अनुसार पुनर्लेखन किया जाता है।

अगला, “डायनामिकल डिकप्लिंग” नामक विधि लागू की गई और इसने शोधकर्ताओं की क्वांटम गति वृद्धि प्रदर्शित करने की क्षमता पर सबसे अधिक प्रभाव डाला। इस विधि में सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए पल्स की श्रृंखला लागू की जाती है ताकि क्यूबिट के व्यवहार को उसके शोरयुक्त पर्यावरण से अलग किया जा सके और क्वांटम प्रोसेसिंग को सही राह पर रखा जा सके।

अंत में, शोधकर्ताओं ने मापन त्रुटि शमन (MEM) लागू किया ताकि कुछ त्रुटियों को खोजा और सुधारा जा सके। इस चरण का उद्देश्य डायनामिकल डिकप्लिंग द्वारा छोड़ी गई त्रुटियों को ठीक करना है, जो एल्गोरिदम के अंत में क्यूबिट की स्थिति को मापने में असमानताओं के कारण बची थीं।

क्वांटम उपयोगिता के मार्ग को तैयार करना

क्वांटम कंप्यूटिंग लॉजिस्टिक्स, सामग्री विज्ञान, वित्तीय मॉडलिंग, एआई और साइबर सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में क्वांटम यांत्रिक घटनाओं का उपयोग करके जटिल समस्याओं को हल करने के कारण महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करती है, जिससे बाजार में उल्लेखनीय योगदान और वृद्धि देखी जा रही है।

समुदाय ने यह भी दिखाना शुरू किया है कि क्वांटम प्रोसेसर लक्षित कार्यों में अपने क्लासिकल समकक्षों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।

“हमारा परिणाम दर्शाता है कि आज के क्वांटम कंप्यूटर पहले से ही स्केलिंग क्वांटम लाभ की ओर दृढ़ता से स्थित हैं।” लिडार ने कहा।

कुछ महीने पहले, क्वांटम एलिमेंट्स टीम ने एक突破 हासिल करने की रिपोर्ट की। उनकी नई तकनीक, लॉजिकल डायनामिकल डिकप्लिंग, लॉजिकल त्रुटियों को संबोधित करती है, जो क्वांटम कंप्यूटिंग में एक निरंतर चुनौती है।

टीम ने दिखाया कि यह विशेष मार्ग कैसे उन त्रुटियों को रोकता है जिन्हें पारंपरिक त्रुटि सुधार कोड नहीं संभाल सकते, जबकि सीमित क्यूबिट फुटप्रिंट को बनाए रखता है।

उन्होंने त्रुटि सुधार को लॉजिकल डायनामिकल डिकप्लिंग के साथ मिलाया, जिससे टीम ने एंटैंगल्ड लॉजिकल क्यूबिट्स की विश्वसनीयता को काफी सुधार दिया, जिससे व्यावहारिक क्वांटम अनुप्रयोग वास्तविकता के करीब आए।

हालिया शोध के साथ, लिडार ने कहा, “क्वांटम प्रदर्शन लाभ को अब खंडन करना अत्यधिक कठिन हो रहा है,” क्योंकि प्रदर्शन अंतर को उलटा नहीं जा सकता क्योंकि प्रदर्शित घातीय गति वृद्धि “अनशर्त” है।

अध्ययन दो विभिन्न IBM क्वांटम प्रोसेसरों का उपयोग करके समस्या के प्रतिबंधित हैमिंग‑वेट (HW) संस्करण के लिए स्पष्ट एल्गोरिदमिक क्वांटम गति वृद्धि दिखाता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब गणना को DD द्वारा संरक्षित किया जाता है तो क्वांटम गति वृद्धि बढ़ी। MEM के उपयोग ने स्केलिंग लाभ को और बढ़ाया।

MEM और डायनामिकल डिकप्लिंग का उपयोग त्रुटि दमन के लिए किया गया और वास्तविक क्वांटम उपकरणों के लिए समस्या को अनुकूलित करने के लिए संशोधित किया गया। उन्होंने हार्डवेयर सीमाओं के बावजूद क्वांटम कोहेरेंस बनाए रखने और सटीकता सुधारने में मदद की।

अपने प्रयोगों के साथ, शोधकर्ताओं ने NISQ एल्गोरिदम को शोर एल्गोरिदम के माध्यम से शोर एल्गोरिदम …

“जैसे-जैसे हार्डवेयर में सुधार होता रहेगा, हमारा दृष्टिकोण निकट भविष्य में क्वांटम लाभ के और भी अधिक शक्तिशाली प्रदर्शन के मार्ग को तैयार करता है।”

इन सबके बावजूद, इस तकनीक के कोई व्यावहारिक अनुप्रयोग नहीं हैं, सिवाय अनुमान खेल जीतने के। यह वास्तव में क्षेत्र में अन्य प्रगति के लिए भी सत्य रहा है।

“हमें क्वांटम के लिए एक ChatGPT क्षण चाहिए,” फ्रांसिस्को रिचियुटी, वीसी फर्म रुना कैपिटल के सहयोगी ने CNBC को कहा था जब गूगल ने नया चिप लॉन्च किया, जिसे उन्होंने क्वांटम कंप्यूटिंग में एक बड़ा突破 कहा।

गूगल का क्वांटम चिप Willow कहलाता है, जिसमें 105 क्यूबिट हैं और यह क्यूबिट की संख्या बढ़ने पर त्रुटियों को “घातीय रूप से” कम कर सकता है। यह “क्वांटम त्रुटि सुधार में एक प्रमुख चुनौती को तोड़ता है, जिसे क्षेत्र ने लगभग 30 वर्षों से पीछा किया है,” हार्टमुट नेवेन, गूगल क्वांटम एआई के संस्थापक ने कहा।

Willow ने ऐसी गणना की जो आज के सबसे तेज़ सुपरकंप्यूटरों को 10 सेक्टिलियन वर्ष लेती, वह भी पाँच मिनट से कम समय में।

“वे सामान्य कंप्यूटरों के लिए एक बहुत बड़ी समस्या परिभाषित करने की कोशिश कर रहे हैं जिसे वे क्वांटम कंप्यूटरों से हल कर सकते हैं। यह अद्भुत है कि वे ऐसा कर सकते हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह उपयोगी है,” रिचियुटी ने उस समय कहा।

गूगल ने भी कहा कि उसका RCS बेंचमार्क “कोई ज्ञात वास्तविक‑विश्व अनुप्रयोग नहीं” रखता है और “वैज्ञानिक रूप से रोचक क्वांटम सिस्टम सिमुलेशन,” जो उन्होंने किए और नई वैज्ञानिक खोजों की ओर ले गए, वे भी “अभी भी क्लासिकल कंप्यूटरों की पहुँच में हैं।”

तकनीकी दिग्गज, हालांकि, ऐसे एल्गोरिदम के क्षेत्र में कदम रखने पर काम कर रहा है जो न केवल क्लासिकल कंप्यूटरों की पहुँच से बाहर हैं बल्कि “वास्तविक‑विश्व, व्यावसायिक रूप से प्रासंगिक समस्याओं के लिए उपयोगी” भी हैं।

इस वर्ष की शुरुआत में, जूलियन केली, गूगल क्वांटम एआई के हार्डवेयर निदेशक, ने कहा कि हम “लगभग पाँच साल दूर हैं एक वास्तविक突破 से, एक प्रकार का व्यावहारिक अनुप्रयोग जिसे आप केवल क्वांटम कंप्यूटर पर ही हल कर सकते हैं।”

एनवीडिया के सीईओ जेनसेन हुआंग भी मानते हैं कि क्वांटम कंप्यूटिंग “असाधारण प्रभाव” दे सकती है, लेकिन उन्होंने कहा कि यह तकनीक “अत्यधिक जटिल” है।

लिडार के अनुसार, “क्वांटम कंप्यूटरों को यह दावा करने से पहले कि उन्होंने एक व्यावहारिक वास्तविक‑विश्व समस्या हल कर ली है, बहुत अधिक काम शेष है।” और इसके लिए ऐसी गति वृद्धि की आवश्यकता होगी जो पहले से उत्तर जानने वाले ऑरेकल पर निर्भर न हो। इसके अलावा, हमें डीकोहेरेंस और शोर को और कम करने की विधियों में महत्वपूर्ण प्रगति करनी होगी।

फिर भी, घातीय गति वृद्धि को प्रदर्शित करके, जो पहले केवल “कागज़ पर वादा” थी, शोधकर्ताओं ने एक बड़ा मील का पत्थर हासिल किया है, जिसे जश्न मनाने योग्य है।

क्वांटम प्रौद्योगिकी में निवेश

क्वांटम कंप्यूटरों ने कंप्यूटिंग क्षमता में एक बड़ा छलांग लगाई है, और दुनिया भर के कई प्रयोगशालाएँ, विश्वविद्यालय, कंपनियाँ और सरकारी एजेंसियाँ क्वांटम कंप्यूटिंग तकनीक विकसित कर रही हैं। 

इसलिए, निवेश अवसरों की बात करें तो हमारे पास Amazon (AMZN ), Intel (INTC ), और Microsoft (MSFT ) सहित कई अन्य कंपनियाँ इस क्षेत्र की सक्रिय रूप से खोज कर रही हैं। लेकिन आज, हम IBM, जो क्वांटम हार्डवेयर में अग्रणी है, की निवेश संभावनाओं को देखेंगे।, एक पायनियर इन क्वांटम हार्डवेयर। 

इंटरनेशनल बिजनेस मशीन कॉरपोरेशन (IBM )

IBM के 127‑क्यूबिट प्रोसेसर को USC प्रयोग में उपयोग किया गया था। नवंबर 2021 के अंत में IBM ने इस प्रोसेसर को पहली बार प्रस्तुत किया, जिसका नाम Eagle रखा गया, जो 2020 में लॉन्च हुए 65‑क्यूबिट ‘Hummingbird’ प्रोसेसर और उससे एक साल पहले के 27‑क्यूबिट ‘Falcon’ प्रोसेसर के बाद आया।

USC वास्तव में एक IBM क्वांटम इनोवेशन सेंटर है, जबकि क्वांटम एलिमेंट्स IBM क्वांटम नेटवर्क में एक स्टार्टअप है।

क्षेत्र में केंद्रित प्रयासों के लिए, कंपनी के पास एक समर्पित प्लेटफ़ॉर्म, IBM Quantum, है, जिसका लक्ष्य पहला बड़े‑पैमाने का फॉल्ट‑टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटर बनाना है। तकनीकी दिग्गज 2029 तक 200 लॉजिकल क्यूबिट्स पर 100 मिलियन गेट्स को सटीक रूप से चलाने वाली प्रणाली प्रदान करने का लक्ष्य रखता है। इस प्रणाली के साथ, IBM “क्वांटम कंप्यूटिंग की पूरी शक्ति को साकार करने का पहला व्यावहारिक मार्ग खोल रहा है।”

IBM अपने न्यूयॉर्क कैंपस में “Starling” नामक इस क्वांटम कंप्यूटर का निर्माण कर रहा है, और यह एक गहरा, त्रुटि‑सुधारित सर्किट समर्थन करेगा। अपनी रोडमैप के अनुसार, कंपनी इस वर्ष के बाद में एक नया IBM क्वांटम Nighthawk प्रोसेसर जारी करने की भी योजना बना रही है।

पिछले महीने, उसने जापान में एक शोध केंद्र में Quantum System Two स्थापित किया। और इस सप्ताह, तकनीकी दिग्गज ने स्टार्टअप Qedma के $26 मिलियन फंडिंग राउंड में भाग लिया, जिसके सीईओ ने इस वर्ष “इस बात के भरोसे के साथ कि क्वांटम लाभ यहाँ है” का प्रदर्शन करने की उम्मीद जताई। Qedma पहले से ही IBM के Qiskit Functions Catalog के माध्यम से उपलब्ध है, जो क्वांटम को अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाता है।

क्वांटम तकनीक में अग्रणी होने के बावजूद, कंपनी मुख्यतः अपने क्लाउड, एआई, और परामर्श विशेषज्ञता के लिए जानी जाती है, जिसे वह सॉफ़्टवेयर, कंसल्टिंग और इन्फ्रास्ट्रक्चर खंडों के माध्यम से प्रदान करती है।

यदि हम IBM के बाजार प्रदर्शन को देखें, तो $268.6 बिलियन मार्केट कैप वाली कंपनी के शेयर वर्तमान में $289 पर ट्रेड हो रहे हैं, जो YTD में 30.85% बढ़े हैं। पिछले तीन वर्षों में IBM के शेयरों की कीमतें 145% बढ़ी हैं, जिससे यह नई ऊँचाइयों तक पहुँचा है, जबकि कंपनी खुद को अगली पीढ़ी के एंटरप्राइज़ तकनीक प्रदाता के रूप में प्रस्तुत करती है।

इसका EPS (TTM) 5.85, P/E (TTM) 49.81, और ROE (TTM) 21.95% है। शेयरधारकों के लिए उपलब्ध डिविडेंड यील्ड आकर्षक 2.31% है।

वित्तीय प्रदर्शन के संदर्भ में, IBM ने 2025 की पहली तिमाही में अपनी आय में 1% की वृद्धि कर $14.5 बिलियन की रिपोर्ट की। इसका GAAP सकल लाभ मार्जिन 55.2% और गैर‑GAAP सकल लाभ मार्जिन 56.6% था। संचालन गतिविधियों से शुद्ध नकदी $4.4 बिलियन थी, जबकि मुक्त नकदी प्रवाह $2 बिलियन था।

सीईओ अरविंद कृष्णा ने राजस्व, लाभप्रदता और मुक्त नकदी प्रवाह की अपेक्षाओं से अधिक होने का कारण “जनरेटिव एआई की मजबूत मांग” बताया, और IBM ने “प्रौद्योगिकी और वैश्विक अर्थव्यवस्था के दीर्घकालिक विकास अवसरों के प्रति आशावादी” रहने का उल्लेख किया।

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निष्कर्ष

एक एल्गोरिदमिक क्वांटम गति वृद्धि को प्रदर्शित करना, जो समस्या के आकार के साथ स्केल करता है, क्वांटम कंप्यूटरों की उपयोगिता स्थापित करने की कुंजी है। इसलिए, अनशर्त, घातीय गति वृद्धि का प्रदर्शन क्वांटम कंप्यूटिंग में एक महत्वपूर्ण क्षण को चिह्नित करता है, यह सिद्ध करता है कि आज के उपकरण क्लासिकल सीमाओं से मुक्त हो सकते हैं। 

शोधकर्ताओं द्वारा यह उपलब्धि ऑरेकल एल्गोरिदम के लिए क्वांटम गति वृद्धि की सीमा को काफी विस्तारित करती है, अनुभवात्मक क्वांटम लाभ परिणामों की सीमा को बढ़ाती है, और व्यावहारिक रूप से प्रासंगिक एल्गोरिदम के अंततः पहुँच में आने की ओर संकेत करती है।

समग्र रूप से, क्वांटम कंप्यूटरों की व्यावहारिक, दैनिक अनुप्रयोगों की ओर यात्रा अभी भी जारी है, निरंतर सुधारों के साथ जो क्वांटम प्रौद्योगिकी की पूरी शक्ति को अनलॉक करेंगे!

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उल्लेखित अध्ययन:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, D. A. Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem. Phys. Rev. X 2025, 15 (2), 021082. https://doi.org/10.1103/PhysRevX.15.021082
2. Vezvaee, A.; Tripathi, V.; Morford-Oberst, M.; Butt, F.; Kasatkin, V.; Lidar, D. A. Demonstration of High‑Fidelity Entangled Logical Qubits using Transmons. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472