কোয়ান্টাম এআই (কোয়ান্টাম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) একটি উদীয়মান ক্ষেত্র যা কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের শক্তিকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) সাথে মিলিয়ে কম্পিউটিংয়ের সম্ভাবনার সীমানা প্রসারিত করে। মূলত, কোয়ান্টাম এআই কোয়ান্টাম মেকানিক্স (যা কোয়ান্টাম কম্পিউটার নামে ডাকা ডিভাইসের মাধ্যমে কাজ করে) ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণ উন্নত করে, যা প্রচলিত কম্পিউটারের পক্ষে অসম্ভব এমন গণনা সক্ষম করে।

প্রচলিত বিটের পরিবর্তে কোয়ান্টাম বিট (কিউবিট) ব্যবহার করে, কোয়ান্টাম এআই সিস্টেমগুলো একসাথে বিশাল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে এবং জটিল সমস্যাগুলো দ্রুত ও দক্ষতার সঙ্গে সমাধান করতে পারে। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ও এআইয়ের এই সংমিশ্রণ শিল্প বিপ্লব ঘটানোর, বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার ত্বরান্বিত করার এবং প্রযুক্তির সীমা পুনঃসংজ্ঞায়িত করার প্রতিশ্রুতি বহন করে।

কোয়ান্টাম এআই বোঝা

কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি প্রচলিত কম্পিউটার থেকে মৌলিকভাবে আলাদা। যেখানে প্রচলিত কম্পিউটার বিট ব্যবহার করে যা ০ বা ১ প্রতিনিধিত্ব করে, কোয়ান্টাম কম্পিউটার কিউবিট ব্যবহার করে যা একাধিক অবস্থায় (০ এবং ১) একসাথে থাকতে পারে, যা কোয়ান্টাম বৈশিষ্ট্য সুপারপজিশন এর কারণে সম্ভব। উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রচলিত বিট হলো একটি কয়েনের মাথা বা পিঠ দেখানো, কিন্তু একটি কিউবিট হলো একটি ঘূর্ণায়মান কয়েন যা একসাথে মাথা ও পিঠ উভয়ই দেখায় যতক্ষণ না পর্যবেক্ষণ করা হয়।

এই সুপারপজিশনের কারণে কোয়ান্টাম কম্পিউটার একই সময়ে অনেক সম্ভাবনা অনুসন্ধান করতে পারে, যা গণনাশক্তি ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি করে। প্রতিটি অতিরিক্ত কিউবিট অবস্থার পরিসর দ্বিগুণ করে — উদাহরণস্বরূপ, ১০ কিউবিট একসাথে ২^১০ (প্রায় ১,০২৪) মান প্রতিনিধিত্ব করতে পারে, যেখানে ১০ প্রচলিত বিট মাত্র ১০ মান প্রতিনিধিত্ব করতে পারে।

আরও, কিউবিটগুলি এন্ট্যাঙ্গলমেন্ট হতে পারে, যার অর্থ তাদের অবস্থা পরস্পরের সাথে সম্পর্কযুক্ত থাকে, ফলে একটির পরিমাপ অন্যটিকে তৎক্ষণাৎ প্রভাবিত করে, দূরত্ব যাই হোক না কেন। সুপারপজিশন এবং এন্ট্যাঙ্গলমেন্ট মিলিয়ে কোয়ান্টাম প্যারালেলিজম সম্ভব করে, যা কোয়ান্টাম মেশিনগুলোকে প্রচলিত মেশিনের মতো এক এক করে না করে একসাথে অনেক ফলাফল মূল্যায়ন করতে দেয়।

কোয়ান্টাম এআই এই কোয়ান্টাম বৈশিষ্ট্যগুলো ব্যবহার করে এআই অ্যালগরিদম উন্নত করে। কোয়ান্টাম কম্পিউটার একসাথে অনেক গণনা করতে পারে, তাই তারা বৃহৎ ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণ এবং এআই মডেল প্রশিক্ষণ অভূতপূর্ব গতিতে করতে সক্ষম। উদাহরণস্বরূপ, একটি জটিল মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের কাজ যা প্রচলিত সিস্টেমে দিন বা সপ্তাহ নিতে পারে, তা যথেষ্ট শক্তিশালী কোয়ান্টাম সিস্টেমে ঘণ্টা বা মিনিটেই সম্পন্ন হতে পারে।

এই গতি বৃদ্ধি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এআই মডেলগুলো বড় হচ্ছে এবং আরও বেশি গণনাশক্তি প্রয়োজন। কোয়ান্টাম এআই বিশেষ করে অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধানে প্রতিশ্রুতিশীল, যা প্রচলিত কম্পিউটারকে অতিরিক্ত চাপ দেয়। অনেক এআই চ্যালেঞ্জ (যেমন সর্বোত্তম রুট খোঁজা, মডেল প্যারামিটার টিউনিং, বা রিসোর্স শিডিউলিং) কম্বিনেটোরিয়াল বিস্ফোরণের শিকার — সম্ভাবনার সংখ্যা গুণগতভাবে বৃদ্ধি পায়, যা প্রচলিত মেশিনের জন্য ব্যাপক অনুসন্ধান অসম্ভব করে তোলে।

কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম (যেমন কোয়ান্টাম অ্যানিলিং বা ভ্যারিয়েশনাল সার্কিট) এই উচ্চমাত্রিক সমস্যাগুলো একসাথে অনেক কনফিগারেশন বিশ্লেষণ করে মোকাবেলা করতে পারে, কার্যকরভাবে পুরো সমাধান ক্ষেত্র একবারে অনুসন্ধান করে। এর ফলে কোয়ান্টাম এআই জটিল সমস্যার জন্য যেমন রুটিং ও শিডিউলিংয়ে উচ্চমানের সমাধান দ্রুত খুঁজে পেতে পারে।

আরেকটি সুবিধা হলো উন্নত নির্ভুলতা এবং অন্তর্দৃষ্টি। কোয়ান্টাম এআই মডেলগুলো প্রচলিত অ্যালগরিদমের তুলনায় ব্যাপক সম্ভাব্যতা বণ্টন অনুসন্ধান করতে পারে, যা সুপারপজিশনে সব সম্ভাব্য ফলাফল পরীক্ষা করে, আনুমানিকতার উপর নির্ভর করে না। এই ব্যাপক বিশ্লেষণ আরও সঠিক পূর্বাভাস এবং উন্নত অপ্টিমাইজেশনে সাহায্য করে, কারণ কোয়ান্টাম মডেলগুলোকে প্রচলিত অ্যালগরিদমের মতো সম্ভাবনা বাদ দিতে হয় না।

গবেষকরা ইতিমধ্যেই কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি শুরু করেছেন — যেমন কোয়ান্টাম সংস্করণের সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক — যা কোয়ান্টাম সার্কিটে কাজ করে। এই অ্যালগরিদমগুলো কোয়ান্টাম প্রভাব ব্যবহার করে প্যাটার্ন শনাক্তকরণ এবং ডেটা বিশ্লেষণ উন্নত করার লক্ষ্য রাখে, যা প্রচলিত কম্পিউটেশনের জন্য অদৃশ্য প্যাটার্ন বা সমাধান আবিষ্কার করতে পারে।

উল্লেখযোগ্য যে এই সমন্বয় উভয় দিকেই কাজ করে: যেমন কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এআই উন্নত করতে পারে, তেমনি এআই কোয়ান্টাম কম্পিউটিংকে সাহায্য করতে পারে। গবেষকরা "কোয়ান্টামের জন্য এআই" — মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে কোয়ান্টাম অপারেশন (যেমন ত্রুটি সংশোধন, কিউবিট নিয়ন্ত্রণ, উন্নত কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম উন্নয়ন) অপ্টিমাইজ করার কথা বলেন — পাশাপাশি "এআইয়ের জন্য কোয়ান্টাম" যা এআই চালানোর জন্য কোয়ান্টাম কম্পিউটার ব্যবহার করে।

এই পারস্পরিক উন্নতি মানে প্রতিটি প্রযুক্তি অন্যটির সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করতে পারে, এবং একসাথে তারা ভবিষ্যতে একটি "চূড়ান্ত গণনামূলক প্যারাডাইম" গঠন করতে পারে। তবে আজকের দিনে, কোয়ান্টাম এআই মূলত কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে এআই কাজ দ্রুততর করার দিকে মনোযোগী।

কোয়ান্টাম এআই এর সংক্ষিপ্ত ইতিহাস

কোয়ান্টাম এআই-এর ধারণাগুলো কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দশকের অগ্রগতির ফল। কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের ধারণা প্রথম ১৯৮০-এর দশকে পদার্থবিজ্ঞানী রিচার্ড ফেইনম্যান প্রস্তাব করেছিলেন, যিনি জটিল সিস্টেম সিমুলেট করার জন্য কোয়ান্টাম মেকানিক্স ব্যবহারের কথা বলেছিলেন, যা প্রচলিত কম্পিউটারের পক্ষে কঠিন ছিল।

১৯৯০-এর দশকে, উল্লেখযোগ্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম যেমন শর-এর অ্যালগরিদম বড় সংখ্যার ফ্যাক্টরিংয়ের জন্য প্রমাণ করেছিল যে কোয়ান্টাম কম্পিউটার তাত্ত্বিকভাবে প্রচলিত কম্পিউটারের তুলনায় গাণিতিক এনক্রিপশন দ্রুত ভাঙতে পারে।

এই অগ্রগতি ইঙ্গিত দিয়েছিল যে কোয়ান্টাম মেশিনগুলো কিছু গণনায় প্রচলিত সীমা ছাড়িয়ে যেতে পারে, যা এআই ও মেশিন লার্নিংয়ে এই শক্তি প্রয়োগের আগ্রহ সৃষ্টি করেছিল।

২০০০ ও ২০১০-এর দশকে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ও এআইয়ের সংযোগ গড়ে উঠতে শুরু করে। ২০১৩ সালে, নাসা, গুগল, এবং ইউনিভার্সিটিজ স্পেস রিসার্চ অ্যাসোসিয়েশন নাসার এমস রিসার্চ সেন্টারে কোয়ান্টাম আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ল্যাব (QuAIL) প্রতিষ্ঠা করে, যা মেশিন লার্নিং উন্নত করতে এবং জটিল গণনামূলক সমস্যা সমাধানে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের সম্ভাবনা অনুসন্ধান করে।

প্রায় একই সময়ে, গবেষকরা প্রথম কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি শুরু করেন — কোয়ান্টাম প্রসেসর ব্যবহার করে এআই মডেল প্রশিক্ষণ দ্রুততর এবং নির্ভুলতা উন্নত করার চেষ্টা। এই সময়ে D-Wave এর মতো কোম্পানি প্রথম বাণিজ্যিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার (কোয়ান্টাম অ্যানিলিং ব্যবহার করে) বাজারে আনে, যা সীমিত পরিসরে অপ্টিমাইজেশন ও এআই সম্পর্কিত কাজের জন্য পরীক্ষা করা হয়।

সাম্প্রতিক বছরগুলোতে, থিওরি ও প্রোটোটাইপ থেকে প্রায়োগিক হাইব্রিড পদ্ধতির দিকে মনোযোগ সরে এসেছে। আইবিএম, গুগল, ইন্টেল, মাইক্রোসফটসহ বিশ্বব্যাপী প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠান ও স্টার্টআপগুলো কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার ও সফটওয়্যার উন্নয়ন করছে এবং কোয়ান্টাম ও প্রচলিত কম্পিউটিং একত্রিত করার পরীক্ষা চালাচ্ছে।

উদাহরণস্বরূপ, বর্তমান গবেষণায় নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশন সমস্যার জন্য কোয়ান্টাম অ্যানিলিং মেশিন এবং মেশিন লার্নিং, রসায়ন সিমুলেশন, ও উপাদান বিজ্ঞানসহ সাধারণ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য গেট-মডেল কোয়ান্টাম কম্পিউটার ব্যবহার পরীক্ষা করা হচ্ছে। হাইব্রিড কোয়ান্টাম-প্রচলিত অ্যালগরিদম উদ্ভূত হয়েছে, যেখানে কোয়ান্টাম প্রসেসর (কিউপিইউ) প্রচলিত সিপিইউ/জিপিইউর সাথে মিলিয়ে কাজ করে।

এই হাইব্রিড প্যারাডাইম ভ্যারিয়েশনাল কোয়ান্টাম ইজেনসলভার বা হাইব্রিড কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো প্রযুক্তিতে স্পষ্ট, যেখানে কোয়ান্টাম সার্কিট গণনার একটি অংশ করে এবং প্রচলিত কম্পিউটার অপ্টিমাইজেশন পরিচালনা করে।

আজকের শিল্প একটি মোড়ের মুখে — কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে, তবে ক্রমাগত উন্নতি হচ্ছে, এবং বিশ্বব্যাপী একটি দৌড় চলছে কোয়ান্টাম সুবিধা অর্জনের জন্য (কোয়ান্টাম কম্পিউটার ব্যবহার করে বাস্তব সমস্যার দ্রুত বা উন্নত সমাধান প্রচলিত কম্পিউটারের তুলনায়)।

কোয়ান্টাম এআই এর প্রয়োগসমূহ

কোয়ান্টাম এআই-এর বিভিন্ন শিল্পে রূপান্তরমূলক সম্ভাবনা রয়েছে, কারণ এটি জটিল, ডেটা-নির্ভর সমস্যাগুলো অভূতপূর্ব দক্ষতায় সমাধান করতে পারে। এখানে কয়েকটি প্রধান ক্ষেত্র যেখানে কোয়ান্টাম এআই প্রভাব ফেলতে পারে:

• স্বাস্থ্যসেবা ও ফার্মাসিউটিক্যালস: কোয়ান্টাম এআই ওষুধ আবিষ্কার এবং বায়োমেডিক্যাল গবেষণায় উল্লেখযোগ্য গতি আনতে পারে। কোয়ান্টাম কম্পিউটার পরমাণু স্তরে আণবিক ক্রিয়া ও রাসায়নিক বিক্রিয়া সিমুলেট করতে সক্ষম, যা প্রচলিত কম্পিউটারের পক্ষে অত্যন্ত কঠিন।
  
  জটিল প্রোটিন ও ওষুধের মডেলিং আরও সঠিকভাবে করে গবেষকরা দ্রুত ও কম খরচে সম্ভাব্য ওষুধ প্রার্থী চিহ্নিত করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, কোয়ান্টাম-চালিত বিশ্লেষণ ওষুধের প্রোটিনের সাথে বন্ধন কেমন হবে তা মূল্যায়ন করে নতুন চিকিৎসা আবিষ্কারে সাহায্য করতে পারে, অথবা জেনেটিক ও ক্লিনিক্যাল ডেটা দ্রুত বিশ্লেষণ করে নির্দিষ্ট রোগীর জন্য চিকিৎসা উন্নত করতে পারে।
  
  আইবিএম ইতিমধ্যেই ক্লিভল্যান্ড ক্লিনিকের সঙ্গে সহযোগিতা করেছে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ব্যবহার করে ওষুধ আবিষ্কার এবং স্বাস্থ্যসেবা মডেল অপ্টিমাইজেশনে, যা দেখায় কোয়ান্টাম এআই আলঝেইমারসহ বিভিন্ন রোগের চিকিৎসা উন্নয়নে অগ্রগতি আনতে পারে।

• অর্থনীতি ও ব্যাংকিং: আর্থিক সেবায়, কোয়ান্টাম এআই পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন থেকে ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ও প্রতারণা সনাক্তকরণ পর্যন্ত সবকিছু উন্নত করতে পারে। অপ্টিমাইজেশন সমস্যা অর্থনীতিতে প্রচুর (যেমন পোর্টফোলিওতে সেরা সম্পদের মিশ্রণ নির্বাচন বা সীমাবদ্ধতার মধ্যে ট্রেডিং কৌশল অপ্টিমাইজেশন) এবং কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম এই বড় সমাধান ক্ষেত্রগুলো দক্ষতার সঙ্গে অনুসন্ধান করতে সক্ষম।

  কোয়ান্টাম কম্পিউটার জটিল আর্থিক ডেটা ও সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে পারে যা প্রচলিত সিস্টেম মিস করতে পারে, সম্ভবত আরও কার্যকর বিনিয়োগ কৌশল বা বাজার পরিবর্তনের প্রাথমিক সতর্কতা সংকেত চিহ্নিত করতে। কোয়ান্টাম এআই ক্রিপ্টোগ্রাফি ও নিরাপত্তাও শক্তিশালী করতে পারে, কারণ কোয়ান্টাম প্রযুক্তি নতুন এনক্রিপশন পদ্ধতি তৈরি করে (এবং পুরনো পদ্ধতির জন্য হুমকি সৃষ্টি করে, ফলে কোয়ান্টাম-প্রতিরোধী এনক্রিপশন বিকাশ ঘটে)।
  
  আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলো সক্রিয়ভাবে কোয়ান্টাম-উন্নত অ্যালগরিদম নিয়ে গবেষণা করছে, আশা করা হচ্ছে কোয়ান্টাম ঝুঁকি মডেল এবং দ্রুত মন্টে কার্লো সিমুলেশন পূর্বাভাস ও সিদ্ধান্ত গ্রহণে প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা দেবে।

• লজিস্টিকস ও সাপ্লাই চেইন: লজিস্টিকস পরিচালনা অত্যন্ত জটিল রুটিং, শিডিউলিং, এবং ইনভেন্টরি সমস্যার সমাধান দাবি করে। কোয়ান্টাম এআই সাপ্লাই চেইন অপ্টিমাইজেশন ব্যাপকভাবে উন্নত করতে পারে একসাথে অসংখ্য রুটিং সম্ভাবনা ও শিডিউলিং পরিস্থিতি মূল্যায়ন করে।

  উদাহরণস্বরূপ, একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম ডেলিভারি ট্রাকের বহরের জন্য সবচেয়ে কার্যকর রুট খুঁজে পেতে পারে বা জ্বালানি ব্যবহার ও ডেলিভারি সময় কমাতে শিপিং শিডিউল অপ্টিমাইজ করতে পারে, যা বড় নেটওয়ার্কের জন্য প্রচলিত কম্পিউটার যথাযথভাবে করতে পারে না। একইভাবে, গুদাম ও ইনভেন্টরি ব্যবস্থাপনায় কোয়ান্টাম-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন স্টক স্তর সামঞ্জস্য করতে এবং অপারেশনাল খরচ কমাতে সাহায্য করে দ্রুত কম্বিনেটোরিয়াল অপ্টিমাইজেশন কাজ সমাধান করে।
  
  আইবিএম রিপোর্ট করেছে যে কোয়ান্টাম এআই ব্যবসায় সাপ্লাই চেইন অপ্টিমাইজেশনে ব্যবহৃত হচ্ছে, যা আরও সঠিক চাহিদা পূর্বাভাস, খরচ হ্রাস, এবং দক্ষতা উন্নত করছে।

• বীমা ও ঝুঁকি বিশ্লেষণ: বীমা শিল্প বিশাল পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ করে ক্ষতি পূর্বাভাস, প্রিমিয়াম নির্ধারণ, এবং প্রতারণা সনাক্তকরণ করে। কোয়ান্টাম এআই এই বিশ্লেষণগুলো উন্নত করতে পারে কারণ এটি একসাথে অনেক ঝুঁকি ফ্যাক্টর পরীক্ষা করতে পারে।

  উদাহরণস্বরূপ, একটি বীমা কোম্পানি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম ব্যবহার করে একসাথে বিভিন্ন ভেরিয়েবল (আবহাওয়া, অর্থনৈতিক সূচক, গ্রাহক আচরণ ইত্যাদি) কিভাবে বীমার ঝুঁকি ও মূল্য নির্ধারণে প্রভাব ফেলে তা দ্রুত মূল্যায়ন করতে পারে। এই সমান্তরাল বিশ্লেষণ ঝুঁকি মডেলের নির্ভুলতা বাড়ায় এবং আরও ব্যক্তিগতকৃত বীমা পণ্য তৈরি সম্ভব করে।
  
  বাস্তব সময়ের প্রতারণা সনাক্তকরণের মতো কঠিন সমস্যা, যা বিশাল ডেটাসেট থেকে সূক্ষ্ম অস্বাভাবিকতা খুঁজে বের করে, কোয়ান্টাম-উন্নত এআই দ্বারা আরও কার্যকরভাবে মোকাবেলা করা যেতে পারে, সম্ভাব্য প্রতারণার প্যাটার্ন চিহ্নিত করে যা প্রচলিত বিশ্লেষণ এড়িয়ে যায়।

• বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও প্রকৌশল: ব্যবসায়িক প্রয়োগের বাইরে, কোয়ান্টাম এআই বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্র যেমন উপাদান বিজ্ঞান, রসায়ন, এবং ক্রিপ্টোগ্রাফিতে বিপ্লব ঘটাতে পারে। কোয়ান্টাম কম্পিউটার সরাসরি কোয়ান্টাম-যান্ত্রিক সিস্টেম সিমুলেট করতে পারে, যা নতুন উপাদান বা রাসায়নিক (যেমন সুপারকন্ডাক্টর বা ক্যাটালিস্ট) ডিজাইনে অপরিহার্য, যা প্রচলিত পদ্ধতিতে বিশ্লেষণ করতে অনেক সময় নেয়।

  বিমানচালনা বা শক্তি ক্ষেত্রে, কোয়ান্টাম এআই জটিল সিস্টেম (যেমন এ্যারোডাইনামিক কনফিগারেশন, পাওয়ার গ্রিড ব্যবস্থাপনা) অপ্টিমাইজ করতে পারে বিশাল প্যারামিটার স্পেস দক্ষতার সঙ্গে প্রক্রিয়াকরণ করে। মৌলিক বিজ্ঞানে, যেমন কণিকা পদার্থবিজ্ঞান বা জ্যোতির্বিজ্ঞান, পরীক্ষামূলক ডেটার এআই-চালিত বিশ্লেষণ কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের শক্তি দ্বারা ত্বরান্বিত হতে পারে।
  
  মূলত, যেকোনো ক্ষেত্র যেখানে জটিল সিস্টেম বা বড় ডেটা বিশ্লেষণ প্রয়োজন — যেমন জলবায়ু মডেলিং থেকে জেনোমিক্স — কোয়ান্টাম এআই ব্যবহার করে প্রচলিত কম্পিউটিংয়ের সীমা ছাড়িয়ে সমাধান খুঁজে পাওয়া সম্ভব।

উল্লেখযোগ্য যে এই প্রয়োগগুলোর অনেক এখনও পরীক্ষামূলক বা প্রমাণ-ধারণা পর্যায়ে রয়েছে। তবে অগ্রগতি দ্রুত হচ্ছে। বিশ্বব্যাপী সরকার ও প্রতিষ্ঠানগুলো কোয়ান্টাম কম্পিউটিং গবেষণায় বিনিয়োগ করছে, এবং প্রাথমিক প্রদর্শনীগুলো নিশ্চিত করছে যে কোয়ান্টাম-ভিত্তিক এআই কিছু সমস্যা আরও কার্যকরভাবে সমাধান করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, গুগলের কোয়ান্টাম এআই দল ২০১৯ সালে একটি কোয়ান্টাম সুপ্রিমেসি পরীক্ষা সফলভাবে সম্পন্ন করে (একটি নির্দিষ্ট র‍্যান্ডম সার্কিট সমস্যা সুপারকম্পিউটারের চেয়ে দ্রুত সমাধান করে) এবং ২০২৪ সালে নতুন কোয়ান্টাম প্রসেসর উইলো চালু করে, যা এক পরীক্ষায় এমন একটি সমস্যা কয়েক মিনিটে সমাধান করে যা প্রচলিত সুপারকম্পিউটার বিলিয়ন বছর নিতে পারত বলে অনুমান করা হয়।

যদিও এই দাবিগুলো এখনও পরিমার্জিত হচ্ছে এবং সীমিত কাজের জন্য প্রযোজ্য, এগুলো কোয়ান্টাম সুবিধার সম্ভাব্য পরিসর তুলে ধরে যা ভবিষ্যতে বাস্তব এআই সমস্যায় প্রয়োগ হতে পারে। SAS-এর CTO ব্রায়ান হ্যারিসের কথায়, “কোয়ান্টাম বাজার দ্রুত অগ্রসর হচ্ছে। এটি একটি ৩৫ বিলিয়ন ডলারের বাজার, যা ২০৩০ সালের মধ্যে ট্রিলিয়নে পৌঁছানোর প্রত্যাশা রয়েছে। ... আমরা এই ক্ষেত্রে বিশাল অগ্রগতি দেখতে পাব।”

অর্থাৎ, বিশেষজ্ঞরা আশা করছেন কোয়ান্টাম এআই আগামী বছরগুলোতে ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি পাবে এবং শিল্পের কাজের ধরণ পরিবর্তন করবে।

চ্যালেঞ্জ ও ভবিষ্যৎ দৃষ্টিভঙ্গি

উত্তেজনার মাঝেও, কোয়ান্টাম এআই এখনও তার প্রারম্ভিক পর্যায়ে রয়েছে এবং এর পূর্ণ সম্ভাবনা বাস্তবায়নের আগে উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে হবে। একটি প্রধান বাধা হলো স্কেলেবিলিটি ও হার্ডওয়্যার স্থিতিশীলতা। আজকের কোয়ান্টাম কম্পিউটার কিউবিট সংখ্যায় সীমিত এবং ডিকোহেরেন্স এর কারণে ত্রুটির প্রবণ, অর্থাৎ পরিবেশগত গোলমালের কারণে কোয়ান্টাম অবস্থা সহজেই বিঘ্নিত হয়, ফলে কিউবিট তাদের সুপারপজিশন বা এন্ট্যাঙ্গলমেন্ট হারায়।

কিউবিটকে দীর্ঘ সময় ধরে স্থিতিশীল ও ত্রুটিমুক্ত রাখা একটি চলমান প্রকৌশল চ্যালেঞ্জ। গবেষকরা ত্রুটি সংশোধন প্রযুক্তি এবং উন্নত হার্ডওয়্যার (যেমন আইবিএমের রোডম্যাপে কিউবিটের কোহেরেন্স সময় বাড়ানো) উন্নয়ন করছে, তবে সত্যিকারের ত্রুটিমুক্ত কোয়ান্টাম কম্পিউটার যা বড় এআই অ্যালগরিদম নির্ভরযোগ্যভাবে চালাতে পারে, তা এখনও কয়েক বছর দূরে।

অতিরিক্তভাবে, বর্তমান কোয়ান্টাম প্রসেসর কয়েক দশক বা কয়েক শত কিউবিট পর্যন্ত সীমাবদ্ধ, এবং অনেক অ্যাপ্লিকেশন বাস্তব কাজের জন্য হাজার হাজার বা তার বেশি কিউবিট প্রয়োজন হবে। হার্ডওয়্যার বড় করার সময় স্থিতিশীলতা বজায় রাখা একটি জটিল সমস্যা যা বিশ্বব্যাপী গবেষণাগারে সক্রিয়ভাবে সমাধান করা হচ্ছে।

আরেকটি চ্যালেঞ্জ সফটওয়্যার দিক থেকে: অ্যালগরিদম ও দক্ষতা। কোয়ান্টাম কম্পিউটার প্রচলিত সফটওয়্যার চালায় না, এবং অনেক প্রচলিত এআই অ্যালগরিদম সরাসরি কোয়ান্টাম পরিবেশে স্থানান্তর করা যায় না বড় পরিবর্তন বা পুনর্বিবেচনা ছাড়া।

অর্থাৎ, গবেষকদের নতুন কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম বা হাইব্রিড পদ্ধতি তৈরি করতে হবে যা কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারকে এআই কাজের জন্য কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে পারে। কোয়ান্টাম প্রোগ্রামিং নিজেই একটি বিশেষ দক্ষতা, এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্রতিভার অভাব রয়েছে।

তবুও, ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক (যেমন আইবিএমের কুইস্কিট এবং গুগলের সার্ক) এবং বাড়তে থাকা একাডেমিক প্রোগ্রাম নতুন প্রজন্মের প্রকৌশলীকে কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম ডিজাইনে প্রশিক্ষণ দিচ্ছে। সময়ের সাথে সাথে আরও ব্যবহারকারী-বান্ধব কোয়ান্টাম সফটওয়্যার টুল এবং উচ্চ-স্তরের বিমূর্ততা আসবে, যা এআই পেশাজীবীদের কোয়ান্টাম পদার্থবিজ্ঞান বিশেষজ্ঞ না হয়েও কোয়ান্টাম প্রসেসর ব্যবহার সহজ করবে।

এই সীমাবদ্ধতাগুলো বিবেচনা করে, কোয়ান্টাম এআই-এর বর্তমান সর্বোত্তম পদ্ধতি হলো হাইব্রিড পদ্ধতি। কোয়ান্টাম কম্পিউটার প্রচলিত কম্পিউটার প্রতিস্থাপন করবে না; বরং নির্দিষ্ট কাজের জন্য শক্তিশালী সহ-প্রসেসর হিসেবে কাজ করবে।

বাস্তবিক অর্থে, সিপিইউ, জিপিইউ, এবং কিউপিইউ (কোয়ান্টাম প্রসেসিং ইউনিট) একসাথে কাজ করে: এআই ওয়ার্কফ্লোর ভারী কাজগুলো সেই প্ল্যাটফর্মে বিতরণ করা হয় যা প্রতিটি অংশের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত। উদাহরণস্বরূপ, একটি কোয়ান্টাম প্রসেসর জটিল ফিচার তৈরি বা মেশিন লার্নিং মডেলের অপ্টিমাইজেশন অংশ পরিচালনা করতে পারে, আর প্রচলিত প্রসেসর ডেটা প্রিপ্রসেসিং ও চূড়ান্ত ফলাফল সংকলন করে।

এই হাইব্রিড প্যারাডাইম সম্ভবত ভবিষ্যতেও চলতে থাকবে, যেখানে কোয়ান্টাম ও প্রচলিত "বিভাজন ও বিজয়" সহযোগিতায় বড় সমস্যার অংশ সমাধান করবে। প্রকৃতপক্ষে, আমরা ইতিমধ্যেই কোয়ান্টাম অ্যাক্সিলারেটরকে প্রচলিত সুপারকম্পিউটার ও এআই হার্ডওয়্যারের সাথে সংযুক্ত করার পরীক্ষা দেখতে পাচ্ছি।

কোয়ান্টাম প্রযুক্তি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে এই সংহতি আরও ঘনিষ্ঠ হবে — কিছু গবেষক কল্পনা করেন কোয়ান্টাম চিপ ও প্রচলিত চিপ একই কম্পিউটিং ক্লাস্টার বা ক্লাউড পরিবেশে হাতে হাত মিলিয়ে কাজ করবে, বাস্তব সময়ে ওয়ার্কফ্লো অপ্টিমাইজ করবে।

ভবিষ্যতের দিকে তাকালে, কোয়ান্টাম এআই-এর ভবিষ্যৎ অত্যন্ত প্রতিশ্রুতিশীল। হার্ডওয়্যারে উন্নতি (যেমন কিউবিট সংখ্যা বৃদ্ধি, উন্নত ত্রুটি হার, নতুন কিউবিট প্রযুক্তি) আগামী দশকে প্রত্যাশিত, এবং প্রতিটি উন্নতি সরাসরি এআই সমস্যার পরিসর বাড়াবে যা কোয়ান্টাম কম্পিউটার সমাধান করতে পারে।

শিল্পের রোডম্যাপ (আইবিএম, গুগল, ইত্যাদি) বড়, আরও স্থিতিশীল কোয়ান্টাম মেশিনের দিকে নির্দেশ করে ২০২০-এর দশকের শেষের দিকে, সম্ভবত পরবর্তী বছরগুলোতে ত্রুটিমুক্ত কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর মাইলফলক স্পর্শ করবে। এই গবেষণা ৫ থেকে ১০ বছরের মধ্যে বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, বিশেষজ্ঞরা অসাধারণ কোয়ান্টাম-এআই লাভ প্রত্যাশা করছেন যা আমাদের পদ্ধতি পরিবর্তন করবে এবং নতুন উপায়ে জটিল সমস্যা সমাধান করবে।

আমরা সম্ভবত বিশেষায়িত ক্ষেত্রে (যেমন অপ্টিমাইজেশন বা ওষুধ ডিজাইনের জন্য উপাদান সিমুলেশন) প্রাথমিক বাস্তব কোয়ান্টাম সুবিধা দেখতে পাব এবং তারপর প্রযুক্তি বৃদ্ধির সাথে বিস্তৃত প্রভাব অনুভব করব।

গুরুত্বপূর্ণভাবে, বিশ্বব্যাপী সরকার ও কর্পোরেশনগুলো বড় বিনিয়োগ করে অগ্রগতি ত্বরান্বিত করছে। জাতীয় কোয়ান্টাম উদ্যোগ (যুক্তরাষ্ট্র, ইউরোপ, চীন ইত্যাদি) এবং আইবিএম, গুগল, মাইক্রোসফট, অ্যামাজন, ইন্টেল, এবং উদীয়মান স্টার্টআপ (আইয়নকিউ, রিগেটি, পাসকাল, ডি-ওয়েভ, এবং আরও) কোয়ান্টাম এআই বাস্তবায়নে সম্পদ ব্যয় করছে।

এই বৈশ্বিক প্রচেষ্টা শুধুমাত্র কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি নয়, বরং কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম, সফটওয়্যার অবকাঠামো, এবং কর্মীশক্তি উন্নয়নেও নিবদ্ধ, যা এআই অ্যাপ্লিকেশনে কার্যকরভাবে ব্যবহার নিশ্চিত করবে।

প্রযুক্তি সম্প্রদায়ের সম্মতি হলো প্রতিষ্ঠানগুলোকে এখনই কোয়ান্টাম এআই অন্বেষণ শুরু করা উচিত — যদিও তা শুধুমাত্র পরীক্ষামূলক পর্যায়েই হোক — যাতে আসন্ন অগ্রগতির জন্য প্রস্তুত থাকা যায়। প্রাথমিক গ্রহণকারীরা ইতিমধ্যেই নিজেদের প্রতিযোগিতামূলক সুবিধার জন্য অবস্থান করছে যখন কোয়ান্টাম কম্পিউটিং পরিপক্ক হবে।

>>> আপনি কি জানেন:

এজ এআই কী?

জেনারেটিভ এআই কী?

এআই এবং মেটাভার্স

সারসংক্ষেপে, কোয়ান্টাম এআই আমাদের সময়ের দুটি সবচেয়ে রূপান্তরমূলক প্রযুক্তির সংমিশ্রণ — কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। কোয়ান্টাম বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে এআই ক্ষমতা বাড়িয়ে, এটি এমন সমস্যার সমাধান করার প্রতিশ্রুতি দেয় যা পূর্বে অসম্ভব ছিল, জটিল অপ্টিমাইজেশন থেকে প্রকৃতির সবচেয়ে সূক্ষ্ম সিস্টেমের মডেলিং পর্যন্ত।

যদিও এখনও উদীয়মান, কোয়ান্টাম এআই এআই এবং কম্পিউটিংয়ের ভবিষ্যত পুনর্গঠন করতে প্রস্তুত কারণ কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যার উন্নত হচ্ছে। আগামী বছরগুলোতে, আমরা আশা করতে পারি কোয়ান্টাম এআই পরীক্ষামূলক প্রদর্শনী থেকে ব্যবহারিক সমাধানে রূপান্তরিত হবে, ব্যবসা, বিজ্ঞান, এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে নতুন সম্ভাবনা উন্মোচন করবে।

এই যাত্রা এখন শুরু হয়েছে, কিন্তু এর সম্ভাব্য প্রভাব বিশাল — কোয়ান্টাম এআই এমন একটি ক্ষেত্র যা আমরা নতুন গণনামূলক উদ্ভাবনের যুগে প্রবেশের সাথে সাথে নজর রাখব।