سائنسدانوں نے کوانٹم ٹیکنالوجیز کے ساتھ ایک اہم پیشرفت کی ہے جو پیچیدہ نظاموں کی ماڈلنگ کو درست اور موثر انداز میں تبدیل کر سکتی ہے جس کے لیے یادداشت کو نمایاں طور پر کم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
پیچیدہ نظام ہماری روزمرہ کی زندگیوں میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں، چاہے وہ ٹریفک کے نمونوں، موسم کی پیشن گوئی، یا مالیاتی منڈیوں کو سمجھنا ہو۔ تاہم، ان طرز عمل کی درست پیشین گوئی کرنا اور باخبر فیصلے کرنا ماضی بعید کے واقعات سے وسیع معلومات کو ذخیرہ کرنے اور ٹریک کرنے پر انحصار کرتا ہے — ایک ایسا عمل جو بہت بڑے چیلنجز پیش کرتا ہے۔
مصنوعی ذہانت کا استعمال کرنے والے موجودہ ماڈلز ہر دو سال بعد ان کی یادداشت کی ضروریات میں سو گنا سے زیادہ اضافہ دیکھتے ہیں اور اس میں اکثر اربوں — یا کھربوں — کے پیرامیٹرز کی اصلاح شامل ہوتی ہے۔ اتنی بڑی مقدار میں معلومات ایک رکاوٹ کا باعث بنتی ہیں جہاں ہمیں پیشین گوئی کی درستگی کے خلاف میموری کی قیمت کو ختم کرنا ہوگا۔
یونیورسٹی آف مانچسٹر، یونیورسٹی آف سائنس اینڈ ٹیکنالوجی آف چائنا (یو ایس ٹی سی)، نیشنل یونیورسٹی آف سنگاپور میں سینٹر فار کوانٹم ٹیکنالوجیز (سی کیو ٹی) اور نانیانگ ٹیکنالوجیکل یونیورسٹی (این ٹی یو) کے محققین کی ایک باہمی ٹیم نے تجویز پیش کی کہ کوانٹم ٹیکنالوجیز فراہم کر سکتی ہیں۔ اس تجارت کو کم کرنے کا ایک طریقہ۔
ٹیم نے کوانٹم ماڈلز کو کامیابی کے ساتھ لاگو کیا ہے جو پیچیدہ عمل کے خاندان کو صرف ایک کوبٹ میموری کے ساتھ نقل کر سکتے ہیں — کوانٹم معلومات کی بنیادی اکائی — کافی حد تک کم میموری کی ضروریات پیش کرتے ہیں۔
کلاسیکی ماڈلز کے برعکس جو میموری کی صلاحیت کو بڑھانے پر انحصار کرتے ہیں کیونکہ ماضی کے واقعات سے مزید ڈیٹا شامل کیا جاتا ہے، ان کوانٹم ماڈلز کو صرف ایک کوبٹ میموری کی ضرورت ہوگی۔
ترقی، جرنل میں شائع نیچر کمیونیکیشنز، پیچیدہ نظام ماڈلنگ میں کوانٹم ٹیکنالوجیز کے اطلاق میں ایک اہم پیشرفت کی نمائندگی کرتا ہے۔
ڈاکٹر تھامس ایلیٹ، پروجیکٹ لیڈر اور یونیورسٹی آف مانچسٹر میں ڈیم کیتھلین اولرینشا فیلو نے کہا: “کوانٹم فائدہ کے لیے بہت سی تجاویز چیزوں کا تیزی سے حساب لگانے کے لیے کوانٹم کمپیوٹرز کے استعمال پر مرکوز ہیں۔ یادداشت کا سائز کم کریں جس کی ہمیں اپنے حساب کے لیے ضرورت ہوتی ہے۔
“اس نقطہ نظر کا ایک فائدہ یہ ہے کہ میموری کے لیے زیادہ سے زیادہ کم کوبٹس استعمال کرنے سے، ہم مستقبل قریب کی کوانٹم ٹیکنالوجیز کے ساتھ عملی طور پر اس کے قریب پہنچ جاتے ہیں۔ مزید برآں، ہم کسی بھی اضافی کوئبٹس کو استعمال کر سکتے ہیں جو ہم آزاد کر دیتے ہیں ہمارے کوانٹم سمیلیٹروں میں غلطیاں۔”
یہ پروجیکٹ ڈاکٹر ایلیٹ اور سنگاپور کی ٹیم کی طرف سے پہلے کی نظریاتی تجویز پر بنا ہے۔ نقطہ نظر کی فزیبلٹی کو جانچنے کے لیے، انہوں نے USTC کے ساتھ افواج میں شمولیت اختیار کی، جس نے مجوزہ کوانٹم ماڈلز کو نافذ کرنے کے لیے فوٹوون پر مبنی کوانٹم سمیلیٹر کا استعمال کیا۔
ٹیم نے اسی مقدار میں میموری سے لیس کسی بھی کلاسیکل سمیلیٹر کے ساتھ ممکن حد سے زیادہ درستگی حاصل کی۔ مختلف طرز عمل کے ساتھ دیگر پیچیدہ عملوں کی تقلید کے لیے نقطہ نظر کو اپنایا جا سکتا ہے۔
ڈاکٹر وو کانگ ڈا، یو ایس ٹی سی کے پوسٹ ڈاکٹریٹ محقق اور تحقیق کے مشترکہ پہلے مصنف نے کہا: “کوانٹم فوٹوونکس کم از کم غلطی کا شکار فن تعمیرات میں سے ایک کی نمائندگی کرتا ہے جو کوانٹم کمپیوٹنگ کے لیے تجویز کیا گیا ہے، خاص طور پر چھوٹے پیمانے پر۔ مزید برآں، کیونکہ ہم اپنے کوانٹم سمیلیٹر کو کسی خاص عمل کو ماڈل کرنے کے لیے ترتیب دے رہے ہیں، ہم اپنے آپٹیکل پرزوں کو باریک ٹون کرنے اور موجودہ یونیورسل کوانٹم کمپیوٹرز کے مقابلے میں چھوٹی غلطیوں کو حاصل کرنے کے قابل ہیں۔”
ڈاکٹر چینگران یانگ، CQT میں ریسرچ فیلو اور تحقیق کے پہلے مشترکہ مصنف نے مزید کہا: “یہ ایک کوانٹم اسٹاکسٹک سمیلیٹر کا پہلا احساس ہے جہاں وقت کے ساتھ ساتھ میموری کے ذریعے معلومات کے پھیلاؤ کو حتمی طور پر ظاہر کیا جاتا ہے، اس کے ساتھ ساتھ زیادہ درستگی کا ثبوت بھی ملتا ہے۔ ایک ہی میموری سائز کے کسی بھی کلاسیکی سمیلیٹر کے ساتھ ممکن ہے۔”
فوری نتائج کے علاوہ، سائنسدانوں کا کہنا ہے کہ یہ تحقیق مزید تحقیقات کے مواقع پیش کرتی ہے، جیسے کہ کلاسیکی ماڈلز کے مقابلے کوانٹم ماڈلنگ میں گرمی کی کھپت میں کمی کے فوائد کو تلاش کرنا۔ ان کا کام مالیاتی ماڈلنگ، سگنل تجزیہ اور کوانٹم بڑھا ہوا نیورل نیٹ ورکس میں بھی ممکنہ ایپلی کیشنز تلاش کرسکتا ہے۔
اگلے مراحل میں ان رابطوں کو دریافت کرنے، اور ان کے کام کو اعلیٰ جہتی کوانٹم یادوں تک پیمانہ کرنے کے منصوبے شامل ہیں۔
>Source link>
>>Join our Facebook Group be part of community. <<