Google ने AI-संचालित क्वांटम परिपथ संपीड़न पर $150,000 की Kaggle प्रतियोगिता शुरू की

Google Quantum AI ने कुल $150,000 की पुरस्कार राशि वाली एक Kaggle प्रतियोगिता शुरू की है, जिसका उद्देश्य व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक क्वांटम परिपथों को AI की मदद से छोटा करना है। Google की घोषणा के अनुसार, यह प्रतियोगिता fusion energy, combinatorial optimization और chemistry से जुड़े benchmark परिपथों में qubit संख्या और gate संख्या घटाने पर केंद्रित है, जबकि सटीकता के लिए verification threshold भी पूरा करना होगा.

क्या घोषित किया गया

प्रतियोगिता में प्रतिभागियों से Apache 2.0 license के तहत जारी किए गए reference circuits और standalone verifiers के बेहतर संस्करण जमा करने को कहा गया है। स्कोरिंग resource reduction के आधार पर होगी: प्रतिभागियों को किसी दिए गए कार्य के लिए verifier पास करना होगा और साथ ही gate और qubit संख्या से निकले cost metric को कम करना होगा.

Google ने कहा कि यह प्रयास fault-tolerant quantum computing की एक मूलभूत सीमा को लक्षित करता है। हार्डवेयर में सुधार जारी रहने पर भी कई उपयोगी algorithms अब भी संसाधनों की दृष्टि से बहुत महंगे बने हुए हैं। परिपथ का आकार घटाने से न केवल प्रत्यक्ष algorithmic cost कम होती है, बल्कि quantum error correction के लिए आवश्यक अतिरिक्त overhead भी घटता है.

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पुरस्कार संरचना में first place के लिए $50,000, second के लिए $25,000, third के लिए $10,000, और fourth से sixth तक के लिए तीन $5,000 पुरस्कार शामिल हैं। Google ने अतिरिक्त पुरस्कारों के लिए भी $50,000 अलग रखे हैं, जिनमें $10,000 का mid-competition milestone prize और $10,000 का “Longest Leader Prize” शामिल है। milestone prize 20 नवंबर को 11:59 PM UTC पर highest public leaderboard score के आधार पर दिया जाएगा, और longest-leader award 4 जनवरी, 2027 तक चलेगा.

तकनीकी विवरण

यह प्रतियोगिता Google के Qualtran project के भीतर मौजूद open-source C++20 और Python library kickmix पर आधारित है। Qualtran के GitHub repository में इसे fault-tolerant quantum algorithms को व्यक्त और विश्लेषित करने के लिए एक Python library बताया गया है.

Google के साथ प्रकाशित paper, जिसे arXiv पर डाला गया है, इस दृष्टिकोण को AI-assisted compilation के समर्थन के लिए classically verifiable structure के उपयोग के रूप में वर्णित करता है। arXiv के अनुसार, इसे 16 अक्टूबर को submit किया गया था और 21 अक्टूबर को revise किया गया.

Kickmix परिपथ reversible classical logic, phase operations और measurement-based uncomputation से बने होते हैं। Google के अनुसार, यह संरचना एक classical computer को randomized fuzz testing का उपयोग करके candidate circuits का कुशलतापूर्वक परीक्षण करने देती है, बजाय इसके कि एक सामान्य quantum state का पूरा simulation किया जाए। कंपनी का कहना है कि इससे approximate correctness को उच्च विश्वसनीयता के साथ स्थापित किया जा सकता है, हालांकि यह exact equivalence सिद्ध नहीं करता.

Google का यह भी कहना है कि kickmix एक single CPU core पर 60 billion gates per second की रफ्तार से circuits का परीक्षण कर सकता है। यह आंकड़ा पारंपरिक verification speed को दर्शाता है, quantum hardware execution को नहीं.

तीन benchmark समस्याएँ

यह प्रतियोगिता बड़े quantum algorithms में आने वाली तीन bottlenecks पर केंद्रित है.

fusion energy के लिए कार्य squared-distance input से 1/√x के अनुपाती phase को लागू करना है। यह एक subroutine है जो inertial confinement fusion target design से संबंधित Coulomb-operator simulations से जुड़ा है.

optimization के लिए benchmark superposition में एक Reed-Solomon decoder है, जिसे Google Optimal Polynomial Intersection problem के लिए Decoded Quantum Interferometry algorithm में मुख्य arithmetic bottleneck बताता है.

chemistry के लिए प्रतिभागियों से FeMoCo-संबंधित simulation workflow में parameters के लिए एक accurate factorization और compact loading circuits का सह-डिज़ाइन करने को कहा गया है। Google का कहना है कि यह benchmark nitrogen fixation में शामिल iron-molybdenum cluster के modeling के लिए हालिया algorithm से जुड़ा है.

यह क्यों महत्वपूर्ण है

यह उपयोगी quantum applications के लिए hardware threshold को कम करने का software-पक्षीय प्रयास है। केवल बड़े processors का इंतजार करने के बजाय, Google उन subroutines के लिए circuit compression को स्वचालित करने की कोशिश कर रहा है जो fault-tolerant resource estimates में प्रमुख भूमिका निभाते हैं.

Google ने कहा कि उसके Gemini models के साथ किए गए internal experiments ने तीनों benchmarks में अब तक रिपोर्ट किए गए circuits से बेहतर सुधार पहले ही खोज लिए हैं। कंपनी ने अपने manuscript में उन internal circuits के hashes प्रकाशित किए हैं और कहा है कि वह प्रतियोगिता के बाद उन्हें उजागर करने की योजना रखती है.

किन बातों पर नजर रहेगी

मुख्य सवाल यह है कि क्या बाहरी टीमें verification bounds के भीतर रहते हुए वास्तव में छोटे circuits बना सकती हैं। उतना ही महत्वपूर्ण यह भी होगा कि क्या Google का kickmix framework इस प्रतियोगिता के लिए चुने गए तीन benchmarks से आगे बढ़कर fault-tolerant algorithms में अन्य महंगे subroutines को भी पर्याप्त रूप से कवर कर पाता है।