क्या क्वांटम कंप्यूटिंग का पहला वास्तविक‑विश्व उपयोग मामला है?

क्वांटम, एआई & फोटॉनिक्स: एक नई कंप्यूटिंग क्रांति

कम्प्यूटिंग और सूचना प्रौद्योगिकियाँ एक साथ कई तकनीकी क्रांतियों से गुजर रही हैं: एआई का उदय, क्वांटम कंप्यूटिंग का उभरना, और क्लासिक सिलिकॉन कंप्यूटिंग की सीमाओं को पार करने के लिए फोटॉनिक्स की ओर रुख।

अब तक, इन नई क्षेत्रों में से प्रत्येक मुख्यतः अलग‑अलग सिलोस में काम कर रहा है: एआई प्रशिक्षण और कंप्यूटिंग क्लासिकल सिलिकॉन चिप्स पर की जाती है, क्वांटम कंप्यूटिंग अपनी तकनीक को सुधारने की कोशिश कर रही है जब तक कि वह व्यावहारिक उपयोग न पा ले, और फोटॉनिक्स तकनीक अभी भी डिज़ाइन और अनुप्रयोगों पर प्रयोग कर रही है।

शायद आश्चर्यजनक नहीं है कि इन क्षेत्रों को मिलाकर नई संभावनाएँ उभरती हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि क्वांटम कंप्यूटिंग ने अभी-अभी एक व्यावहारिक उपयोग मामला खोज लिया है, और उपयोगी बनने के लिए इसे आगे सुधार की भी आवश्यकता नहीं होगी।

विएना सेंटर फॉर क्वांटम साइंस एंड टेक्नोलॉजी (VCQ) (ऑस्ट्रिया), पॉलिटेक्निको दी मिलानो (इटली), कंसिलियो नाज़ियोनेले देले रिसर्चे (IFN-CNR) (इटली), और कंपनी क्वांटिनुम (यूके) के शोधकर्ताओं ने पाया है कि मौजूदा क्वांटम कंप्यूटर फोटॉनिक प्रोसेसर का उपयोग करके एआई प्रशिक्षण में क्लासिकल कंप्यूटर से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।

उन्होंने अपने परिणाम नेचर फोटॉनिक्स¹ में प्रकाशित किए, शीर्षक “फोटॉनिक प्रोसेसर पर क्वांटम‑एन्हांस्ड कर्नेल‑आधारित मशीन लर्निंग का प्रयोगात्मक अध्ययन”。

क्यों एआई प्रशिक्षण और क्वांटम कंप्यूटिंग सीमाओं का सामना करती हैं

एआई प्रशिक्षण की बढ़ती लागत और ऊर्जा की मांग

हाल ही में, एआई प्रौद्योगिकी ने अभूतपूर्व प्रगति की है। हालांकि यह केवल अत्यधिक कंप्यूटिंग शक्ति के उपयोग से हासिल किया गया, जिसमें चिप्स और बिजली में दशकों अरब डॉलर की खपत हुई।

निश्चित रूप से, दक्षता में कुछ प्रगति की जा सकती है, जैसा कि डीपसीक एआई ने अत्यंत कम लागत पर कंप्यूटिंग और धन दोनों में प्रशिक्षण प्राप्त किया है, जो अपने पश्चिमी प्रतिस्पर्धियों से एक क्रम magnitude बेहतर है। लेकिन फिर भी, अंततः सॉफ़्टवेयर सुधार केवल इतना ही एआई प्रशिक्षण को कम कंप्यूट और ऊर्जा‑गहन बना सकता है।

क्वांटम कंप्यूटिंग की स्केलेबिलिटी और शोर चुनौतियाँ

इसी बीच, क्वांटम कंप्यूटिंग एक आशाजनक तकनीक है, लेकिन अब तक यह एक घातक दोष से जूझ रही है। क्वांटम कंप्यूटिंग के कार्य करने के लिए आवश्यक अत्यंत नाज़ुक पदार्थ की स्थिति को बनाए रखना महंगा और बहुत स्केलेबल नहीं है।

इसका मतलब यह भी है कि प्राप्त परिणाम “शोरयुक्त” होते हैं, नियमित त्रुटियों, देरी और अविश्वसनीय परिणामों के साथ।

यहाँ भी, नवाचार यह दर्शा सकते हैं कि या तो छोटे क्वांटम कंप्यूटरों का एक नेटवर्क या एक नई हार्डवेयर डिज़ाइन आर्किटेक्चर, जो टोपोकंडक्टर्स नामक नई पदार्थ अवस्था का उपयोग करती है, जिससे स्केलेबिलिटी संभव हो सके, समस्या का समाधान कर सकते हैं।

जब तक यह पुष्टि नहीं हो जाती, यह फिर भी क्वांटम कंप्यूटिंग की प्रासंगिकता पर सवाल उठाता है, जो अभी भी आर्थिक रूप से समझदार व्यावहारिक उपयोग केस की तलाश में एक तकनीक है।

एआई के लिए क्वांटम‑एन्हांस्ड कर्नेल विधियाँ

क्वांटम कर्नेल मशीन लर्निंग में आयामी शक्ति कैसे जोड़ते हैं

कर्नेल विधियाँ मशीन लर्निंग में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले उपकरण हैं, और छिपे हुए पैटर्न की बेहतर पहचान के लिए डेटासेट में आयाम जोड़ने की गणितीय विधि का उपयोग करती हैं।

स्रोत: MDPI

यह, बेशक, काफी जटिल गणित शामिल करता है, जिसे मुख्यतः इस क्षेत्र में पहले से काम कर रहे सीमित विशेषज्ञ ही समझ पाएंगे। आप इस वीडियो: में देख सकते हैं कि यह कैसे काम करता है।

और ऐसी जटिल गणनाएँ क्वांटम कंप्यूटरों की अनोखी क्षमताओं के लिए एकदम उपयुक्त हो सकती हैं।

फोटॉनिक प्रोसेसर एआई के लिए क्वांटम कर्नेल से मिलते हैं

एक एकीकृत फोटॉनिक प्रोसेसर, जो बोरोसिलिकेट ग्लास सब्सट्रेट पर फेम्टोसेकंड लेज़र राइटिंग द्वारा बनाया गया, इस प्रयोग में डेटा को ऐसी अवस्था में एन्कोड करने के लिए उपयोग किया गया जिसे क्वांटम कंप्यूटर द्वारा प्रोसेस किया जा सके।

स्रोत: Nature Photonics

इस प्रकार, क्वांटम हस्तक्षेप दर्शाने वाले कर्नेलों का उपयोग गणना के लिए किया गया और उन्हें क्लासिकल विधियों से तुलना की गई।

स्रोत: Nature Photonics

प्रायोगिक परिणाम: क्वांटम बनाम क्लासिकल कर्नेल

वैज्ञानिकों ने चार विभिन्न डेटासेट आकारों का परीक्षण किया, जो 40 से 100 डेटा पॉइंट्स तक थे, जहाँ क्वांटम कर्नेल (नीले रंग में) की तुलना क्लासिकल कर्नेल (नारंगी रंग में) से की गई।

स्रोत: Nature Photonics

दोनों प्रयोगों में, क्वांटम कर्नेल ने क्लासिकल कंप्यूटिंग कर्नेल से बेहतर प्रदर्शन किया।

“हमने पाया कि विशिष्ट कार्यों के लिए हमारा एल्गोरिद्म क्लासिकल समकक्ष की तुलना में कम त्रुटियाँ करता है।”

फ़िलिप वाल्थर – वियना विश्वविद्यालय के प्रोफ़ेसर।

वास्तविक‑विश्व क्वांटम एआई प्रशिक्षण की ओर अगले कदम

डेमो से उत्पादन तक का संक्रमण: क्वांटम एआई प्रशिक्षण

इस प्रयोग ने दिखाया कि आज मौजूद क्वांटम कंप्यूटर न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण में सामान्यतः उपयोग किए जाने वाले कार्यों में क्लासिकल कंप्यूटरों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।

यह एक बड़ी बात है क्योंकि अब तक यह माना जाता था कि केवल अधिक विश्वसनीय क्वांटम कंप्यूटर ही इस प्रकार के अनुप्रयोग में उपयोग किया जा सकता है। अब यह प्रयोगात्मक रूप से सिद्ध हो गया है कि यह सत्य नहीं है, अगला कदम इस तकनीक के साथ वास्तविक एआई प्रशिक्षण का एक सीमित परीक्षण करना होगा।

इसके लिए, क्वांटम आर्किटेक्चर से प्रेरित नई एल्गोरिद्म डिज़ाइन किए जा सकते हैं, जो बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करेंगे।

“यह संकेत देता है कि मौजूदा क्वांटम कंप्यूटर बिना अत्याधुनिक तकनीक से आगे बढ़े भी अच्छे प्रदर्शन दिखा सकते हैं।”

झेंगहाओ यिन – वियना विश्वविद्यालय के पीएचडी छात्र।

क्वांटम‑फोटॉनिक्स एआई ऊर्जा उपयोग को कैसे घटाता है

फोटॉनिक प्लेटफ़ॉर्म समान या बेहतर कंप्यूटिंग आउटपुट बहुत कम ऊर्जा खपत के साथ प्रदान कर सकते हैं। जैसे-जैसे ऊर्जा एआई उद्योग की बाधा बनती जा रही है, कंप्यूटिंग क्षमता या नवाचारों से अधिक, यह क्वांटम‑फोटॉनिक कंप्यूटर की खोज को विशेष रूप से महत्वपूर्ण बना सकता है।

“भविष्य में यह अत्यंत महत्वपूर्ण सिद्ध हो सकता है, क्योंकि मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म बहुत अधिक ऊर्जा मांग के कारण अब असंभव होते जा रहे हैं।”

आईरिस एग्रेस्ती – वियना विश्वविद्यालय की पीएचडी छात्रा।

 ट्रैप्ड‑आयन बनाम सुपरकंडक्टिंग क्वांटम तकनीक: आगे क्या?

यह क्वांटम कंप्यूटिंग उद्योग की दिशा के लिए महत्वपूर्ण परिणाम रख सकता है।

अब तक, यह क्षेत्र ट्रैप्ड‑आयन तकनीक, जो उच्च विश्वसनीयता के साथ लेकिन प्रति डिवाइस कम क्वांटम कंप्यूटिंग क्षमता (क्यूबिट) रखती है, और अधिक जटिल डिज़ाइन जो सुपरकंडक्टिविटी पर निर्भर हैं, के बीच विभाजित रहा है; ये अब तक बहुत शोरयुक्त हैं, लेकिन अंततः बड़े क्यूबिट वॉल्यूम तक स्केलेबल होने की अधिक संभावना रखते हैं।

यह शोध क्वांटिनुम के साथ बहुत निकट साझेदारी में तैयार किया गया था, जिसमें लेख के 12 वैज्ञानिकों में से 4 इस कंपनी में कार्यरत थे। एक ट्रैप्ड‑आयन तकनीक विशेषज्ञ के रूप में, क्वांटिनुम के लिए यह समझ में आता है कि वह ऐसी स्थिति खोजे जहाँ उसके कंप्यूटरों की कम क्यूबिट संख्या पहले से ही एक प्रासंगिक व्यावसायिक केस को पूरा कर सके।

यदि यह सत्य साबित होता है, तो यह कंपनी को एआई उद्योग को कंप्यूटिंग क्षमता प्रदान करने वाला प्रमुख प्रदाता बना सकता है, शायद न्यविडिया के (NVDA ) उपलब्धियों का कम से कम एक अंश दोहराते हुए।

क्वांटम कंप्यूटिंग में निवेश

हनीवेल / क्वांटिनुम

क्वांटिनुम हनीवेल क्वांटम सॉल्यूशन्स और कैम्ब्रिज क्वांटम के विलय का परिणाम है।

हनीवेल कंपनी का बहुसंख्यक शेयरधारक बना रहता है (संभावित 52% स्वामित्व) $5 बिलियन मूल्यांकन के बाद एक फंडरेज़िंग राउंड के बाद. संस्थापक इल्यास खान के पास कंपनी के लगभग 20% शेयर हैं। अन्य शेयरधारकों में JSR कॉरपोरेशन, मित्सुई, एमजेन, IBM, और JP मॉर्गन शामिल हैं।

एक संभावित आईपीओ क्वांटिनुम का भविष्य में, संभवतः एक बड़े कॉरपोरेट पुनर्संरचना के हिस्से के रूप में, अधिकतम $20 बिलियन मूल्य का अनुमान और 2026 से 2027 के बीच हो सकता है.

क्वांटम कंप्यूटिंग हनीवेल के व्यवसाय का मुख्य भाग नहीं है, यह अधिकतर एयरोस्पेस, ऑटोमेशन, और विशेष रसायन एवं सामग्री के उत्पादों के आसपास केंद्रित है।

इनमें से प्रत्येक क्षेत्र क्वांटम कंप्यूटिंग से लाभ उठा सकता है, विशेष रूप से कम्प्यूटेशनल केमिस्ट्री और क्वांटम साइबरसुरक्षा, जिससे हनीवेल को उसके प्रतिस्पर्धियों पर एक लाभ मिल सकता है।

कंपनी का वर्तमान मुख्य मॉडल H2 है, एक ट्रैप्ड‑आयन 56 क्यूबिट चिप, जिसमें 99.895% दो‑क्यूबिट गेट फ़िडेलिटी है।

कंपनी ने जितने संभव हो उतने क्यूबिट जोड़ने की बजाय बहुत कम त्रुटियों के साथ उच्च‑गुणवत्ता कंप्यूटिंग का पीछा किया, जिससे एक तथाकथित “फॉल्ट‑टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटिंग” बनायी गई।

इस दृष्टिकोण को कंपनी ने “बेहतर क्यूबिट, बेहतर परिणाम” कहा है, जहाँ समान संख्या के क्यूबिट 100‑1,000 गुना अधिक विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करते हैं।

स्रोत: Quantinuum

यह विशेष रूप से आवश्यक क्वांटम‑प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफी में अंतर ला सकता है, जहाँ रक्षा कंपनी थेल्स (HO.PA -0.96%) पहले से ही सहयोग कर रही है Quantinuum तथा अंतर्राष्ट्रीय बैंकों HSBC और JP Morgan।

क्वांटिनुम अपनी स्वामित्व वाली क्वांटम कम्प्यूटेशनल केमिस्ट्री InQuanto भी प्रदान करता है, जो फ़ार्मास्यूटिकल्स, सामग्री विज्ञान, रसायन, ऊर्जा, और एयरोस्पेस अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है।

Quantinuum Helios प्रदान करता है, एक “hardware-as-a-service”, जिससे उपयोगकर्ता क्वांटम कंप्यूटिंग का लाभ ले सकते हैं बिना सिस्टम की जटिलता से निपटे।

क्वांटिनुम ने नवंबर 2024 में जर्मन इन्फिनियन के साथ एक साझेदारी पर हस्ताक्षर किए, जो यूरोप के सबसे बड़े सेमीकंडक्टर निर्माता हैं। इन्फिनियन अपनी एकीकृत फोटॉनिक्स और नियंत्रण इलेक्ट्रॉनिक्स तकनीक लाएगा ताकि अगली पीढ़ी के ट्रैप्ड‑आयन क्वांटम कंप्यूटर बन सकें।

जैसे ही एकीकृत फोटॉनिक्स व्यावहारिक उपयोग मामलों के करीब आ रहा है, यह स्पष्ट हो रहा है कि यह साझेदारी क्वांटिनुम के भविष्य के लिए कितनी महत्वपूर्ण हो सकती है। इस चरण में, ऐसा प्रतीत होता है कि कंपनी का अगला कदम विश्व का पहला एआई‑केन्द्रित फोटॉनिक‑क्वांटम चिप जारी करना होगा।

आने वाले महीनों में, क्वांटिनुम चल रही साझेदारियों के परिणाम साझा करेगा, जो जनरेटिव एआई में क्वांटम‑प्रेरित प्रगति की अभूतपूर्व संभावनाओं को दर्शाते हैं।

नवोन्मेषी Gen QAI क्षमता धातु‑ऑर्गेनिक फ्रेमवर्क्स के ड्रग डिलीवरी में उपयोग को बढ़ाएगी और तेज़ करेगी, जिससे अधिक कुशल और व्यक्तिगत उपचार विकल्पों का मार्ग प्रशस्त होगा, जिसके विवरण हेलियोस के लॉन्च पर उजागर किए जाएंगे।

क्वांटिनुम ने विशाल व्यावसायिक संभावनाओं के साथ जनरेटिव क्वांटम एआई ब्रेकथ्रू की घोषणा की

इस प्रकाशन में घोषणा क्वांटिनुम में एआई‑क्वांटम कंप्यूटिंग कनेक्शन की तेज़ प्रगति से संबंधित समाचारों की श्रृंखला का हिस्सा है।

अधिक चल रहे उपयोग मामलों से कंपनी के भविष्य के मूल्य में काफी वृद्धि हो सकती है, और इस प्रकार, हनीवेल की इसमें हिस्सेदारी और निवेशकों के संभावित लाभ में भी वृद्धि हो सकती है।

नवीनतम हनीवेल / क्वांटिनुम (HON) स्टॉक समाचार और विकास

अध्ययन संदर्भित

^{1. Yin, Z., Agresti, I., de Felice, G. et al. फोटॉनिक प्रोसेसर पर क्वांटम‑एन्हांस्ड कर्नेल‑आधारित मशीन लर्निंग का प्रयोगात्मक अध्ययन. Nature Photonics. (2025). https://doi.org/10.1038/s41566-025-01682-5}