क्वांटम एआई (क्वांटम कृत्रिम बुद्धिमत्ता) एक उभरता हुआ क्षेत्र है जो क्वांटम कंप्यूटिंग की शक्ति को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के साथ मिलाकर कंप्यूटिंग की संभावनाओं की सीमाओं को आगे बढ़ाता है। मूल रूप से, क्वांटम एआई क्वांटम यांत्रिकी (क्वांटम कंप्यूटर नामक उपकरणों के माध्यम से) का उपयोग मशीन लर्निंग और डेटा प्रोसेसिंग को बेहतर बनाने के लिए करता है, जिससे ऐसे गणनाएँ संभव होती हैं जो पारंपरिक कंप्यूटरों के लिए असंभव होतीं।

पारंपरिक बिट्स की बजाय क्वांबिट्स का उपयोग करके, क्वांटम एआई सिस्टम विशाल मात्रा में डेटा को समानांतर रूप से प्रोसेस कर सकते हैं और जटिल समस्याओं को पहले से कहीं अधिक तेज़ और कुशलता से हल कर सकते हैं। क्वांटम कंप्यूटिंग और एआई का यह संगम उद्योगों में क्रांति लाने, वैज्ञानिक खोजों को तेज करने और तकनीक की सीमाओं को पुनः परिभाषित करने का वादा करता है।

क्वांटम एआई को समझना

क्वांटम कंप्यूटर पारंपरिक कंप्यूटरों से मौलिक रूप से भिन्न होते हैं। जहां पारंपरिक कंप्यूटर बिट्स का उपयोग करते हैं जो 0 या 1 का प्रतिनिधित्व करते हैं, वहीं क्वांटम कंप्यूटर क्वांबिट्स का उपयोग करते हैं जो एक साथ कई अवस्थाओं (0 और 1) में मौजूद हो सकते हैं, जिसे क्वांटम घटना सुपरपोजीशन कहा जाता है। उदाहरण के लिए, एक सिक्का उछालने की कल्पना करें: पारंपरिक बिट एक सिक्के की तरह है जो सिर या पूंछ दिखाता है, लेकिन क्वांबिट एक घूमते हुए सिक्के की तरह है जो एक साथ सिर और पूंछ दोनों हो सकता है जब तक कि उसे देखा न जाए।

यह सुपरपोजीशन क्वांटम कंप्यूटर को एक साथ कई संभावनाओं का पता लगाने की अनुमति देता है, जिससे गणना शक्ति में भारी वृद्धि होती है। वास्तव में, प्रत्येक अतिरिक्त क्वांबिट राज्य स्थान को दोगुना कर देता है — उदाहरण के लिए, 10 क्वांबिट्स एक साथ 2^10 (लगभग 1,024) मानों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, जबकि 10 पारंपरिक बिट्स केवल 10 मानों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं।

इसके अलावा, क्वांबिट्स एंटैंगल्ड हो सकते हैं, जिसका अर्थ है कि उनकी अवस्थाएँ इस तरह से जुड़ी होती हैं कि एक की माप तुरंत दूसरे को प्रभावित करती है, चाहे वे कितनी भी दूर हों। सुपरपोजीशन और एंटैंगलमेंट क्वांटम समानांतरता को सक्षम बनाते हैं, जिससे क्वांटम मशीनें कई परिणामों का एक साथ मूल्यांकन कर सकती हैं, जबकि पारंपरिक मशीनें एक-एक करके करती हैं।

क्वांटम एआई इन क्वांटम गुणों का उपयोग एआई एल्गोरिदम को बढ़ावा देने के लिए करता है। क्योंकि क्वांटम कंप्यूटर कई गणनाएँ एक साथ कर सकते हैं, वे विशाल डेटा सेट्स को प्रोसेस कर सकते हैं और अभूतपूर्व गति से एआई मॉडल प्रशिक्षित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक जटिल मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने का कार्य, जिसे पारंपरिक सिस्टम को दिनों या हफ्तों लग सकते हैं, एक पर्याप्त शक्तिशाली क्वांटम सिस्टम पर घंटों या मिनटों में पूरा किया जा सकता है।

जैसे-जैसे एआई मॉडल का आकार बढ़ता है और अधिक गणना शक्ति की मांग होती है, यह गति बढ़ाना अत्यंत महत्वपूर्ण हो जाता है। क्वांटम एआई विशेष रूप से उन अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए आशाजनक है जो पारंपरिक कंप्यूटरों को अभिभूत कर देती हैं। कई एआई चुनौतियाँ (जैसे सर्वोत्तम मार्ग खोजना, मॉडल पैरामीटर समायोजित करना, या संसाधनों का समय निर्धारण) संयोजकीय विस्फोट से ग्रस्त होती हैं – संभावनाओं की संख्या तेजी से बढ़ती है, जिससे पारंपरिक मशीनों के लिए पूरी खोज असंभव हो जाती है।

क्वांटम एल्गोरिदम (जैसे क्वांटम एनीलिंग या वैरिएशनल सर्किट्स) इन उच्च-आयामी समस्याओं का सामना कई कॉन्फ़िगरेशन को एक साथ विश्लेषण करके कर सकते हैं, प्रभावी रूप से पूरे समाधान स्थान की एक साथ खोज करते हैं। इसका मतलब है कि क्वांटम एआई जटिल समस्याओं जैसे मार्ग निर्धारण और समय निर्धारण के लिए उच्च गुणवत्ता वाले समाधान अधिक कुशलता से पा सकता है।

एक और लाभ है सुधरी हुई सटीकता और अंतर्दृष्टि की संभावना। क्वांटम एआई मॉडल विशाल संभाव्यता वितरणों का पता लगा सकते हैं, जो पारंपरिक एल्गोरिदम नहीं कर पाते, सभी संभावित परिणामों का सुपरपोजीशन में विश्लेषण करते हैं बजाय इसके कि वे अनुमान पर निर्भर रहें। यह व्यापक विश्लेषण अधिक सटीक भविष्यवाणियों और बेहतर अनुकूलन की ओर ले जाता है, क्योंकि क्वांटम मॉडल को पारंपरिक एल्गोरिदम की तरह संभावनाओं को काटना नहीं पड़ता।

शोधकर्ताओं ने पहले ही क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करना शुरू कर दिया है – उदाहरण के लिए, सपोर्ट वेक्टर मशीन और न्यूरल नेटवर्क के क्वांटम संस्करण – जो क्वांटम सर्किट्स पर काम करते हैं। ये एल्गोरिदम पैटर्न पहचान और डेटा विश्लेषण में सुधार के लिए क्वांटम प्रभावों का लाभ उठाने का लक्ष्य रखते हैं, जिससे एआई उन पैटर्न या समाधानों की खोज कर सकता है जो पारंपरिक कंप्यूटेशन के लिए छिपे होते।

यह ध्यान देने योग्य है कि यह तालमेल दोनों तरफ काम करता है: जैसे क्वांटम कंप्यूटिंग एआई को बढ़ा सकता है, वैसे ही एआई क्वांटम कंप्यूटिंग में सहायता कर सकता है। शोधकर्ता "क्वांटम के लिए एआई" – मशीन लर्निंग का उपयोग क्वांटम ऑपरेशनों (जैसे त्रुटि सुधार, क्वांबिट नियंत्रण, और बेहतर क्वांटम एल्गोरिदम विकास) को अनुकूलित करने के लिए – और "एआई के लिए क्वांटम" – क्वांटम कंप्यूटरों का उपयोग एआई चलाने के लिए – के बारे में बात करते हैं।

यह पारस्परिक वृद्धि दोनों तकनीकों को एक-दूसरे की सीमाओं को पार करने में मदद करती है, और साथ मिलकर वे भविष्य में "अंतिम गणनात्मक प्रतिमान" बना सकते हैं। आज के लिए, क्वांटम एआई मुख्य रूप से क्वांटम हार्डवेयर का उपयोग करके एआई कार्यों को तेज करने पर केंद्रित है।

क्वांटम एआई का संक्षिप्त इतिहास

क्वांटम एआई के पीछे की अवधारणाएँ क्वांटम कंप्यूटिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता दोनों में दशकों की प्रगति से उत्पन्न हुई हैं। क्वांटम कंप्यूटिंग की अवधारणा स्वयं 1980 के दशक की शुरुआत में भौतिक विज्ञानी रिचर्ड फेनमैन द्वारा प्रस्तावित की गई थी, जिन्होंने जटिल प्रणालियों का अनुकरण करने के लिए क्वांटम यांत्रिकी का उपयोग करने का सुझाव दिया था, जिनके साथ पारंपरिक कंप्यूटर संघर्ष करते थे।

1990 के दशक में, महत्वपूर्ण क्वांटम एल्गोरिदम ने इस दृष्टिकोण की क्षमता को प्रदर्शित किया – सबसे प्रसिद्ध शोर का एल्गोरिदम जो बड़े संख्याओं का गुणनखंड करता है, जिसने दिखाया कि क्वांटम कंप्यूटर सैद्धांतिक रूप से पारंपरिक कंप्यूटर की तुलना में एन्क्रिप्शन को तेजी से तोड़ सकता है।

इन सफलताओं ने संकेत दिया कि क्वांटम मशीनें कुछ गणनाओं को पारंपरिक पहुंच से बहुत आगे तक कर सकती हैं, जिससे यह रुचि बढ़ी कि इस शक्ति का उपयोग एआई और मशीन लर्निंग में कैसे किया जा सकता है।

2000 और 2010 के दशक की शुरुआत तक, क्वांटम कंप्यूटिंग और एआई का संगम आकार लेने लगा। 2013 में, नासा, गूगल, और यूनिवर्सिटीज स्पेस रिसर्च एसोसिएशन ने नासा के एम्स रिसर्च सेंटर में क्वांटम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब (QuAIL) स्थापित किया, जो यह पता लगाने के लिए समर्पित था कि क्वांटम कंप्यूटिंग मशीन लर्निंग को कैसे बढ़ा सकता है और कठिन गणनात्मक समस्याओं को हल कर सकता है।

इसी समय के आसपास, शोधकर्ताओं ने पहले क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बनाना शुरू किया – क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग करके एआई मॉडल प्रशिक्षण को तेज करने और सटीकता बढ़ाने के शुरुआती प्रयास। इस अवधि में कंपनियों जैसे D-Wave ने पहले व्यावसायिक क्वांटम कंप्यूटर (क्वांटम एनीलिंग का उपयोग करते हुए) पेश किए, जिन्हें अनुकूलन और एआई-संबंधित कार्यों पर सीमित क्षमता में परीक्षण किया गया।

हाल के वर्षों में, ध्यान सिद्धांत और प्रोटोटाइप से व्यावहारिक हाइब्रिड दृष्टिकोणों की ओर बढ़ा है। आईबीएम, गूगल, इंटेल, माइक्रोसॉफ्ट और कई स्टार्टअप सहित विश्वभर के तकनीकी दिग्गज और अनुसंधान संस्थान क्वांटम हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर विकसित कर रहे हैं और क्वांटम और पारंपरिक कंप्यूटिंग के एकीकरण के साथ प्रयोग कर रहे हैं।

उदाहरण के लिए, वर्तमान अनुसंधान विशिष्ट अनुकूलन समस्याओं के लिए क्वांटम एनीलिंग मशीनों और मशीन लर्निंग, रसायन विज्ञान सिमुलेशन, और सामग्री विज्ञान जैसे सामान्य अनुप्रयोगों के लिए गेट-मॉडल क्वांटम कंप्यूटरों के उपयोग का पता लगा रहा है। हाइब्रिड क्वांटम-पारंपरिक एल्गोरिदम एक मध्यवर्ती कदम के रूप में उभरे हैं, जहां एक क्वांटम प्रोसेसर (QPU) पारंपरिक CPU/GPUs के साथ मिलकर गणना के हिस्सों को संभालता है।

यह हाइब्रिड प्रतिमान वैरिएशनल क्वांटम ईजेंसोल्वर या हाइब्रिड क्वांटम न्यूरल नेटवर्क जैसी तकनीकों में स्पष्ट है, जहां क्वांटम सर्किट गणना का एक हिस्सा करता है और पारंपरिक कंप्यूटर अनुकूलन का मार्गदर्शन करता है।

आज उद्योग एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है – क्वांटम हार्डवेयर अभी भी प्रारंभिक अवस्था में है, लेकिन लगातार बेहतर हो रहा है, और एआई अनुप्रयोगों में क्वांटम लाभ (किसी वास्तविक समस्या को क्वांटम कंप्यूटर द्वारा पारंपरिक की तुलना में तेज़ या बेहतर हल करना) प्राप्त करने के लिए वैश्विक दौड़ चल रही है।

क्वांटम एआई के अनुप्रयोग

क्वांटम एआई में कई उद्योगों में परिवर्तनकारी क्षमता है, क्योंकि यह अभूतपूर्व दक्षता के साथ जटिल, डेटा-गहन समस्याओं को हल कर सकता है। यहां कुछ प्रमुख क्षेत्र हैं जहां क्वांटम एआई प्रभाव डालने के लिए तैयार है:

• स्वास्थ्य सेवा और फार्मास्यूटिकल्स: क्वांटम एआई दवा खोज और जैव चिकित्सा अनुसंधान को काफी तेज़ कर सकता है। क्वांटम कंप्यूटर परमाणु स्तर पर मॉलिक्यूलर इंटरैक्शन और रासायनिक प्रतिक्रियाओं का अनुकरण कर सकते हैं, जो पारंपरिक कंप्यूटरों के लिए अत्यंत कठिन है।
  
  जटिल प्रोटीन और दवा अणुओं का अधिक सटीक मॉडलिंग करके, शोधकर्ता संभावित दवा उम्मीदवारों की पहचान तेजी से और कम लागत में कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, क्वांटम-संचालित विश्लेषण संभावित दवा के लक्ष्य प्रोटीन से बंधने के तरीके का मूल्यांकन करके नए उपचार खोजने में मदद कर सकता है, या आनुवंशिक और नैदानिक डेटा का तेजी से विश्लेषण करके सटीक चिकित्सा में सुधार कर सकता है।
  
  आईबीएम पहले ही क्लिवलैंड क्लिनिक के साथ दवा खोज और स्वास्थ्य सेवा मॉडल के अनुकूलन के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग का उपयोग करने के लिए सहयोग कर चुका है, यह दिखाते हुए कि क्वांटम एआई अल्जाइमर जैसी बीमारियों के उपचार विकसित करने या व्यक्तिगत देखभाल को अनुकूलित करने में कैसे क्रांति ला सकता है।

• वित्त और बैंकिंग: वित्तीय सेवाओं में, क्वांटम एआई पोर्टफोलियो अनुकूलन से लेकर जोखिम प्रबंधन और धोखाधड़ी पहचान तक सब कुछ बेहतर बना सकता है। अनुकूलन समस्याएँ वित्त में बहुतायत में होती हैं (जैसे पोर्टफोलियो में सर्वोत्तम परिसंपत्ति मिश्रण चुनना, या प्रतिबंधों के तहत ट्रेडिंग रणनीतियों का अनुकूलन) और क्वांटम एल्गोरिदम इन बड़े समाधान स्थानों का कुशलतापूर्वक पता लगाने के लिए उपयुक्त हैं।

  क्वांटम कंप्यूटर जटिल वित्तीय डेटा और सहसंबंधों का विश्लेषण कर सकते हैं, जो पारंपरिक सिस्टम से छूट सकते हैं, संभावित रूप से अधिक प्रभावी निवेश रणनीतियों या बाजार परिवर्तनों के प्रारंभिक चेतावनी संकेतों के लिए पैटर्न पहचान सकते हैं। क्वांटम एआई क्रिप्टोग्राफी और सुरक्षा को भी मजबूत कर सकता है, क्योंकि क्वांटम तकनीकें नए एन्क्रिप्शन तरीकों को सूचित करती हैं (और पुराने तरीकों को खतरा देती हैं, जिससे क्वांटम-प्रतिरोधी एन्क्रिप्शन का विकास होता है)।
  
  वित्तीय संस्थान सक्रिय रूप से क्वांटम-संवर्धित एल्गोरिदम पर शोध कर रहे हैं, यह उम्मीद करते हुए कि क्वांटम जोखिम मॉडल और तेज़ मोंटे कार्लो सिमुलेशन पूर्वानुमान और निर्णय लेने में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त प्रदान कर सकते हैं।

• लॉजिस्टिक्स और सप्लाई चेन: लॉजिस्टिक्स प्रबंधन में अत्यंत जटिल मार्ग निर्धारण, समय निर्धारण, और इन्वेंटरी समस्याएँ शामिल हैं। क्वांटम एआई सप्लाई चेन अनुकूलन को नाटकीय रूप से बेहतर बना सकता है, एक साथ कई मार्ग विकल्पों और समय निर्धारण परिदृश्यों का मूल्यांकन करके।

  उदाहरण के लिए, एक क्वांटम एल्गोरिदम डिलीवरी ट्रकों के बेड़े के लिए सबसे कुशल मार्ग खोज सकता है या ईंधन उपयोग और डिलीवरी समय को कम करने के लिए शिपिंग शेड्यूल का अनुकूलन कर सकता है, जो बड़े नेटवर्क के लिए पारंपरिक कंप्यूटरों के लिए आदर्श रूप से करना कठिन होता है। इसी तरह, वेयरहाउस और इन्वेंटरी प्रबंधन में, क्वांटम-आधारित अनुकूलन स्टॉक स्तरों को संतुलित करने और परिचालन लागत को कम करने में मदद कर सकता है, संयोजकीय अनुकूलन कार्यों को तेजी से हल करके।
  
  आईबीएम रिपोर्ट करता है कि क्वांटम एआई व्यवसायों के साथ सप्लाई चेन को अनुकूलित करने के लिए लागू किया जा रहा है, जिससे अधिक सटीक मांग पूर्वानुमान, लागत में कमी, और दक्षता में सुधार हो रहा है।

• बीमा और जोखिम विश्लेषण: बीमा उद्योग बड़े पैमाने पर डेटा का विश्लेषण करता है जिसमें जटिल अंतर्संबंध होते हैं, नुकसान की भविष्यवाणी, प्रीमियम निर्धारण, और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए। क्वांटम एआई इन विश्लेषणों को बेहतर बना सकता है, उन सभी जुड़े जोखिम कारकों का एक साथ मूल्यांकन करके।

  उदाहरण के लिए, एक बीमाकर्ता क्वांटम एल्गोरिदम का उपयोग कर सकता है ताकि यह तुरंत मूल्यांकन किया जा सके कि कई चर (मौसम पैटर्न, आर्थिक संकेतक, ग्राहक व्यवहार आदि) कैसे बीमा जोखिमों और मूल्य निर्धारण को प्रभावित करते हैं। यह एक साथ विश्लेषण जोखिम मॉडलों की सटीकता बढ़ा सकता है और अधिक व्यक्तिगत बीमा प्रस्तावों को सक्षम कर सकता है।
  
  वास्तविक समय धोखाधड़ी पहचान जैसी कठिन समस्याएँ, जिनमें सूक्ष्म विसंगतियों के लिए विशाल डेटा सेट्स को छानना शामिल है, क्वांटम-संवर्धित एआई द्वारा अधिक प्रभावी ढंग से हल की जा सकती हैं, संभावित रूप से धोखाधड़ी के पैटर्न की पहचान कर सकती हैं जो पारंपरिक विश्लेषण से बच सकते हैं।

• वैज्ञानिक अनुसंधान और इंजीनियरिंग: व्यावसायिक अनुप्रयोगों से परे, क्वांटम एआई वैज्ञानिक क्षेत्रों जैसे सामग्री विज्ञान, रसायन विज्ञान, और क्रिप्टोग्राफी में क्रांति ला सकता है। क्वांटम कंप्यूटर सीधे क्वांटम-यांत्रिक प्रणालियों का अनुकरण कर सकते हैं, जो नए पदार्थों या रसायनों (जैसे सुपरकंडक्टर्स या उत्प्रेरकों) को डिजाइन करने के लिए अमूल्य है, जिन्हें पारंपरिक रूप से विश्लेषित करने में बहुत समय लगता।

  एयरोस्पेस या ऊर्जा जैसे क्षेत्रों में, क्वांटम एआई जटिल प्रणालियों (जैसे एरोडायनामिक्स विन्यास, पावर ग्रिड प्रबंधन) का अनुकूलन कर सकता है, विशाल पैरामीटर स्थानों को कुशलतापूर्वक प्रोसेस करके। यहां तक कि मौलिक विज्ञान में भी, कण भौतिकी या खगोल विज्ञान में प्रयोगात्मक डेटा का एआई-संचालित विश्लेषण क्वांटम कंप्यूटिंग की शक्ति से तेज़ हो सकता है।
  
  मूल रूप से, कोई भी क्षेत्र जिसमें अत्यंत जटिल प्रणालियाँ या बड़े डेटा विश्लेषण शामिल हैं – जैसे जलवायु मॉडलिंग से लेकर जीनोमिक्स तक – क्वांटम एआई के उपयोग से लाभान्वित हो सकता है, जो पारंपरिक कंप्यूटिंग की पहुंच से परे समाधान खोजने में सक्षम है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इन अनुप्रयोगों में से कई अभी भी प्रयोगात्मक या प्रमाण-आधारित चरणों में हैं. हालांकि, प्रगति तेज़ है। सरकारें और विश्वभर के उद्यम क्वांटम कंप्यूटिंग अनुसंधान में निवेश कर रहे हैं, और प्रारंभिक प्रदर्शन यह प्रमाणित कर रहे हैं कि क्वांटम-आधारित एआई वास्तव में कुछ समस्याओं को अधिक प्रभावी ढंग से हल कर सकता है।

उदाहरण के लिए, गूगल की क्वांटम एआई टीम ने 2019 में प्रसिद्ध क्वांटम सुप्रीमेसी प्रयोग किया (एक विशिष्ट रैंडम सर्किट समस्या को सुपरकंप्यूटर से तेज़ हल करना) और 2024 में एक नया क्वांटम प्रोसेसर विलो पेश किया, जिसने एक परीक्षण में एक ऐसी समस्या को मिनटों में हल किया जिसे पारंपरिक सुपरकंप्यूटरों को अरबों वर्षों में हल करने का अनुमान था।

हालांकि ऐसे दावे अभी भी परिष्कृत हो रहे हैं और संकीर्ण कार्यों पर लागू होते हैं, वे उस संभावित क्वांटम लाभ के पैमाने को रेखांकित करते हैं जिसे अंततः वास्तविक दुनिया की एआई समस्याओं पर लागू किया जा सकता है। एसएएस के सीटीओ ब्रायन हैरिस के शब्दों में, “क्वांटम बाजार में बहुत प्रगति हो रही है। यह $35 बिलियन का बाजार है, जो 2030 तक ट्रिलियन तक पहुंचने का अनुमान है... इस क्षेत्र में हम जो छलांग लगाएंगे वह बहुत बड़ी होगी।”

दूसरे शब्दों में, विशेषज्ञ उम्मीद करते हैं कि आने वाले वर्षों में क्वांटम एआई नाटकीय रूप से बढ़ेगा, और उद्योगों के संचालन के तरीके को बदल देगा।

चुनौतियाँ और भविष्य की दृष्टि

उत्साह के बावजूद, क्वांटम एआई अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, और इसे अपनी पूरी क्षमता तक पहुँचाने से पहले कई महत्वपूर्ण चुनौतियाँ हैं। एक प्रमुख बाधा है स्केलेबिलिटी और हार्डवेयर स्थिरता. आज के क्वांटम कंप्यूटर क्वांबिट की संख्या में सीमित हैं और डेकोहेरेन्स के कारण त्रुटियों के प्रति अत्यंत संवेदनशील हैं – नाजुक क्वांटम अवस्थाएँ पर्यावरणीय शोर से आसानी से प्रभावित होती हैं, जिससे क्वांबिट्स अपनी सुपरपोजीशन या एंटैंगलमेंट खो देते हैं।

क्वांबिट्स को स्थिर और त्रुटि-मुक्त बनाए रखना ताकि जटिल गणनाएँ की जा सकें, एक निरंतर इंजीनियरिंग चुनौती है। शोधकर्ता त्रुटि-सुधार तकनीकों और बेहतर हार्डवेयर (जैसे क्वांबिट्स के सहनशीलता समय में सुधार, जैसा कि आईबीएम के रोडमैप में दर्शाया गया है) का विकास कर रहे हैं, लेकिन वास्तव में फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटर जो बड़े एआई एल्गोरिदम को विश्वसनीय रूप से चला सकें, आने वाले वर्षों में ही संभव हो सकते हैं।

इसके अलावा, वर्तमान क्वांटम प्रोसेसर केवल कुछ दसियों या सैकड़ों क्वांबिट्स के साथ काम करते हैं, और कई अनुप्रयोगों के लिए हजारों या उससे अधिक क्वांबिट्स की आवश्यकता होगी ताकि वे व्यावहारिक कार्यों में पारंपरिक सिस्टम से बेहतर प्रदर्शन कर सकें। क्वांटम हार्डवेयर को स्केल करना और स्थिरता बनाए रखना एक जटिल चुनौती है जिस पर विश्वभर की प्रयोगशालाएँ सक्रिय रूप से काम कर रही हैं।

एक और चुनौती सॉफ्टवेयर की है: एल्गोरिदम और विशेषज्ञता. क्वांटम कंप्यूटर पारंपरिक सॉफ्टवेयर नहीं चलाते, और कई क्लासिक एआई एल्गोरिदम को बिना महत्वपूर्ण अनुकूलन या पुनर्विचार के सीधे क्वांटम वातावरण में स्थानांतरित नहीं किया जा सकता।

इसका मतलब है कि शोधकर्ताओं को नए क्वांटम एल्गोरिदम या हाइब्रिड तकनीकें विकसित करनी होंगी जो एआई कार्यों के लिए क्वांटम हार्डवेयर का प्रभावी उपयोग कर सकें। क्वांटम प्रोग्रामिंग स्वयं एक विशेष कौशल है, और क्वांटम कंप्यूटिंग प्रतिभा की कमी है।

फिर भी, ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क (जैसे आईबीएम का क्यूइस्किट और गूगल का सर्क) और बढ़ते शैक्षणिक कार्यक्रम क्वांटम एल्गोरिदम डिजाइन में नई पीढ़ी के इंजीनियरों को प्रशिक्षित कर रहे हैं। समय के साथ, अधिक उपयोगकर्ता-मित्र क्वांटम सॉफ्टवेयर टूल्स और उच्च-स्तरीय अमूर्तताएँ उभरेंगी, जिससे एआई विशेषज्ञों के लिए क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग करना आसान हो जाएगा बिना क्वांटम भौतिकी के विशेषज्ञ बने।

इन सीमाओं को ध्यान में रखते हुए, क्वांटम एआई की वर्तमान उन्नत स्थिति एक हाइब्रिड दृष्टिकोण है। क्वांटम कंप्यूटर पारंपरिक कंप्यूटरों की जगह लेने वाले नहीं हैं; बल्कि, वे विशिष्ट कार्यों के लिए शक्तिशाली सह-प्रोसेसर के रूप में कार्य करते हैं।

व्यावहारिक रूप से, CPU, GPU, और QPU (क्वांटम प्रोसेसिंग यूनिट) मिलकर काम करते हैं: एआई वर्कफ़्लो का भारी हिस्सा उस प्लेटफ़ॉर्म को सौंपा जाता है जो प्रत्येक भाग के लिए सबसे उपयुक्त होता है। उदाहरण के लिए, एक क्वांटम प्रोसेसर जटिल फीचर्स के निर्माण या मशीन लर्निंग मॉडल के अनुकूलन चरण को संभाल सकता है, जबकि पारंपरिक प्रोसेसर डेटा पूर्व-प्रसंस्करण और अंतिम परिणाम संकलन करता है।

यह हाइब्रिड प्रतिमान निकट भविष्य में जारी रहने की संभावना है, जिसमें क्वांटम और पारंपरिक "डिवाइड-एंड-कनकर" सहयोग बड़े समस्याओं के टुकड़ों को हल करते हैं। वास्तव में, हम पहले से ही क्वांटम त्वरक के साथ पारंपरिक सुपरकंप्यूटर और एआई हार्डवेयर के लिंकिंग के प्रयोग देख रहे हैं।

जैसे-जैसे क्वांटम तकनीक परिपक्व होती है, यह एकीकरण और मजबूत होगा – कुछ शोधकर्ता कल्पना करते हैं कि क्वांटम चिप्स और पारंपरिक चिप्स एक ही कंप्यूटिंग क्लस्टर या क्लाउड वातावरण में हाथ में हाथ मिलाकर काम करेंगे, वास्तविक समय में वर्कफ़्लोज़ का अनुकूलन करेंगे।

आगे देखते हुए, क्वांटम एआई का भविष्य अत्यंत आशाजनक है. हार्डवेयर में प्रगति (जैसे क्वांबिट की संख्या बढ़ाना, बेहतर त्रुटि दर, और नवीन क्वांबिट तकनीकें) आने वाले दशक में अपेक्षित है, और प्रत्येक सुधार सीधे उन एआई समस्याओं के दायरे का विस्तार करता है जिन्हें क्वांटम कंप्यूटर हल कर सकते हैं।

उद्योग के रोडमैप (आईबीएम, गूगल, और अन्य) बड़े, अधिक स्थिर क्वांटम मशीनों की ओर एक मार्ग सुझाते हैं जो 2020 के अंत तक पहुंच सकते हैं, संभवतः इसके बाद के वर्षों में फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटिंग की उपलब्धि तक। जैसे-जैसे यह शोध अगले 5 से 10 वर्षों में विकसित होगा, विशेषज्ञ विशाल क्वांटम-एआई लाभ की उम्मीद करते हैं जो हमारी कार्यप्रणालियों को बदलेंगे और नई तरह से जटिल समस्याओं को हल करेंगे।

हम संभवतः प्रारंभिक व्यावहारिक क्वांटम लाभ को विशिष्ट क्षेत्रों में देखेंगे (शायद अनुकूलन या दवा डिजाइन के लिए सामग्री सिमुलेशन में) और फिर जैसे-जैसे तकनीक बढ़ेगी, व्यापक प्रभाव होंगे।

महत्वपूर्ण रूप से, सरकारों और निगमों द्वारा बड़े निवेश प्रगति को तेज कर रहे हैं। राष्ट्रीय क्वांटम पहलों (यूएस, यूरोप, चीन आदि में) और कंपनियां जैसे आईबीएम, गूगल, माइक्रोसॉफ्ट, अमेज़न, इंटेल, और उभरते स्टार्टअप (IonQ, Rigetti, Pasqal, D-Wave, और अन्य) क्वांटम एआई को वास्तविकता बनाने के लिए संसाधन लगा रहे हैं।

यह वैश्विक प्रयास केवल क्वांटम कंप्यूटर बनाने तक सीमित नहीं है, बल्कि क्वांटम एल्गोरिदम, सॉफ्टवेयर अवसंरचना, और कार्यबल विकसित करने के लिए भी है ताकि उन्हें एआई अनुप्रयोगों में प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सके।

तकनीकी समुदाय में सहमति है कि संगठनों को अभी से क्वांटम एआई का अन्वेषण शुरू कर देना चाहिए – भले ही वह केवल प्रयोगात्मक हो – ताकि आने वाले नवाचारों के लिए तैयार रहा जा सके। शुरुआती अपनाने वाले पहले से ही खुद को प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त दिलाने के लिए स्थिति में ला रहे हैं जब क्वांटम कंप्यूटिंग परिपक्वता तक पहुंचे।

>>> क्या आप जानते हैं:

एज एआई क्या है?

जनरेटिव एआई क्या है?

एआई और मेटावर्स

संक्षेप में, क्वांटम एआई हमारे समय की दो सबसे परिवर्तनकारी तकनीकों – क्वांटम कंप्यूटिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता – का संगम है. क्वांटम घटनाओं का उपयोग करके एआई क्षमताओं को बढ़ाकर, यह उन समस्याओं को हल करने का वादा करता है जो पहले असंभव थीं, जटिल अनुकूलन से लेकर प्रकृति की सबसे जटिल प्रणालियों के मॉडलिंग तक।

हालांकि अभी भी उभर रहा है, क्वांटम एआई एआई और कंप्यूटिंग के भविष्य को पुनः आकार देने के लिए तैयार है जैसे-जैसे क्वांटम हार्डवेयर में सुधार होगा। आने वाले वर्षों में, हम उम्मीद कर सकते हैं कि क्वांटम एआई प्रयोगात्मक डेमो से व्यावहारिक समाधानों में परिवर्तित होगा, व्यवसाय, विज्ञान, और उससे आगे नई संभावनाओं को खोलते हुए।

यह यात्रा अभी शुरू हुई है, लेकिन इसका संभावित प्रभाव विशाल है – क्वांटम एआई एक ऐसा क्षेत्र है जिसे हमें देखना चाहिए क्योंकि हम कंप्यूटेशनल नवाचार के नए युग में प्रवेश कर रहे हैं।