AI द्वारा डिज़ाइन किए गए सर्किट प्रमुख क्वांटम बिल्डिंग ब्लॉक्स के संसाधन अनुमान घटाते हैं, QuEra-समर्थित अध्ययन का दावा
Harvard, Anthropic और QuEra के शोधकर्ताओं का एक प्रीप्रिंट बताता है कि LLM-संचालित खोज से मिले सर्किटों ने आठ में से सात सबरूटीन में कम Toffoli गेट और कम क्यूबिट का उपयोग किया।
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QuEra Computing ने 10 नवंबर को Harvard University और Anthropic के साथ एक शोध प्रीप्रिंट को रेखांकित किया, जो बताता है कि एक स्वचालित जाँचकर्ता द्वारा निर्देशित बड़े भाषा मॉडल ने ऐसे क्वांटम सर्किट खोजे जिन्हें मानक डिज़ाइनों की तुलना में कम संसाधनों की आवश्यकता होती है। प्रीप्रिंट का शीर्षक “Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models” (arXiv:2610.22367) है।
अध्ययन ने क्या किया
QuEra की विज्ञप्ति के अनुसार, टीम ने Anthropic के Claude को एक स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ता के साथ जोड़ा, जिसने हर प्रस्तावित सर्किट को सत्यापित किया और उसे दो संख्याओं पर अंक दिए: Toffoli-गेट संख्या और क्यूबिट संख्या। मॉडल ने उस प्रतिक्रिया का उपयोग अपने डिज़ाइनों को परिष्कृत करने में किया। अध्ययन ने बड़े क्वांटम एल्गोरिद्म के भीतर उपयोग होने वाले आठ बिल्डिंग ब्लॉक्स को देखा। सात में, AI द्वारा डिज़ाइन किए गए सर्किटों ने आधार डिज़ाइनों की तुलना में गेट संख्या और क्यूबिट आवश्यकता दोनों घटाईं; आठवें में, खोज ने दोनों के बीच एक नया संतुलन पाया।
विज्ञप्ति के अनुसार, इस कार्य का नेतृत्व Anthropic के STEM Fellows Program के तहत Andi Gu ने किया, जिनके साथ Anthropic के Alek Kemeny, Harvard की Susanne Yelin और Harvard तथा QuEra के Mikhail Lukin थे।
रिपोर्ट की गई संख्याएँ
QuEra की विज्ञप्ति तीन उदाहरण देती है। decoded quantum interferometry में उपयोग होने वाले Reed-Solomon डिकोडर के लिए Toffoli गेट 51 लाख से घटकर लगभग 4,40,000 रह गए, और क्यूबिट भी कम हुए। आणविक सिमुलेशन में उपयोग होने वाले Coulomb पोटेंशियल के लिए Toffoli गेट 6,355 से घटकर 1,140 और क्यूबिट 252 से घटकर 142 हो गए। एक फ़िक्स्ड-पॉइंट Gaussian फ़ंक्शन के लिए Toffoli गेट लगभग 24,000 से घटकर 1,583 और क्यूबिट 362 से घटकर 139 हो गए, जो संयुक्त मीट्रिक में 39 गुना की कमी है।
महत्वपूर्ण सावधानियाँ
विज्ञप्ति स्वयं ज़ोर देती है कि संयुक्त मीट्रिक Toffoli संख्या को अधिकतम लॉजिकल क्यूबिट्स से गुणा करता है, इसलिए 39 गुना सुधार 39 गुना गति-वृद्धि नहीं है। परिणाम अलग-अलग घटकों के संसाधन अनुमान हैं, क्वांटम हार्डवेयर पर चलाए गए प्रयोग नहीं, और पूर्ण अनुप्रयोगों पर उनका प्रभाव इस पर निर्भर करता है कि घटकों का उपयोग कैसे किया जाता है। शोधपत्र एक प्रीप्रिंट है और अभी इसकी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है।
स्रोत
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