کوانٹم اے آئی کیا ہے؟

کوانٹم اے آئی (کوانٹم مصنوعی ذہانت) ایک ابھرتا ہوا میدان ہے جو کوانٹم کمپیوٹنگ کی طاقت کو مصنوعی ذہانت (AI) کے ساتھ ملا کر کمپیوٹنگ کی ممکنات کی حدوں کو بڑھاتا ہے۔ بنیادی طور پر، کوانٹم اے آئی کوانٹم میکینکس (کوانٹم کمپیوٹرز کے ذریعے) کا استعمال کرتا ہے تاکہ مشین لرننگ اور ڈیٹا پراسیسنگ کو بہتر بنایا جا سکے، جس سے ایسے حسابات ممکن ہوتے ہیں جو کلاسیکی کمپیوٹرز کے لیے ناممکن ہوتے۔

روایتی بٹس کی بجائے کوانٹم بٹس (کوبٹس) کا استعمال کرتے ہوئے، کوانٹم اے آئی سسٹمز بڑی مقدار میں ڈیٹا کو متوازی طور پر پراسیس کر سکتے ہیں اور پیچیدہ مسائل کو تیزی اور مؤثر طریقے سے حل کر سکتے ہیں۔ کوانٹم کمپیوٹنگ اور AI کا یہ امتزاج صنعتوں میں انقلاب، سائنسی دریافتوں میں تیزی، اور ٹیکنالوجی کی حدود کی نئی تعریف کا وعدہ رکھتا ہے۔

کوانٹم اے آئی کو سمجھنا

کوانٹم کمپیوٹرز بنیادی طور پر کلاسیکی کمپیوٹرز سے مختلف ہوتے ہیں۔ جہاں کلاسیکی کمپیوٹرز بٹس استعمال کرتے ہیں جو یا تو 0 یا 1 کی نمائندگی کرتے ہیں، کوانٹم کمپیوٹرز کوبٹس استعمال کرتے ہیں جو ایک ہی وقت میں متعدد حالتوں (0 اور 1) میں موجود ہو سکتے ہیں، جس کی وجہ کوانٹم مظہر سپرپوزیشن ہے۔

یہ سپرپوزیشن مطلب ہے کہ کوانٹم کمپیوٹر ایک ہی وقت میں کئی امکانات کو تلاش کر سکتا ہے، جس سے کمپیوٹیشنل طاقت میں بہت اضافہ ہوتا ہے۔ حقیقت میں، ہر اضافی کوبٹ ریاست کی جگہ کو دوگنا کر دیتا ہے — مثال کے طور پر، 10 کوبٹس ایک ساتھ 2^10 (تقریباً 1,024) اقدار کی نمائندگی کر سکتے ہیں، جبکہ 10 کلاسیکی بٹس صرف 10 اقدار کی نمائندگی کر سکتے ہیں۔

مزید برآں، کوبٹس الجھے ہو سکتے ہیں، یعنی ان کی حالتیں اس طرح منسلک ہوتی ہیں کہ ایک کی پیمائش فوراً دوسرے کو متاثر کرتی ہے، چاہے وہ کتنی ہی دور کیوں نہ ہوں۔ سپرپوزیشن اور انٹینگلمنٹ کوانٹم متوازی پراسیسنگ کو ممکن بناتے ہیں، جس سے کوانٹم مشینیں متعدد نتائج کو ایک ساتھ پرکھ سکتی ہیں بجائے اس کے کہ کلاسیکی مشینوں کی طرح ایک ایک کر کے۔

کوانٹم اے آئی ان کوانٹم خصوصیات کو AI الگورتھمز کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ چونکہ کوانٹم کمپیوٹرز بیک وقت کئی حسابات کر سکتے ہیں، اس لیے وہ بڑے ڈیٹا سیٹس کو تیزی سے پراسیس کر کے AI ماڈلز کو تربیت دے سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک پیچیدہ مشین لرننگ ماڈل کی تربیت جو کلاسیکی سسٹم پر دنوں یا ہفتوں میں ہوتی ہے، ایک طاقتور کوانٹم سسٹم پر گھنٹوں یا منٹوں میں مکمل ہو سکتی ہے۔

یہ رفتار کا اضافہ اس وقت بہت اہم ہے جب AI ماڈلز کا حجم بڑھتا ہے اور انہیں زیادہ کمپیوٹیشنل طاقت کی ضرورت ہوتی ہے۔ کوانٹم اے آئی خاص طور پر بہتری کے مسائل کو حل کرنے کے لیے امید افزا ہے جو کلاسیکی کمپیوٹرز کو مغلوب کر دیتے ہیں۔ بہت سے AI چیلنجز (جیسے بہترین راستے تلاش کرنا، ماڈل کے پیرامیٹرز کی ترتیب، یا وسائل کی شیڈولنگ) میں امکانات کی تعداد تیزی سے بڑھتی ہے، جس سے کلاسیکی مشینوں کے لیے مکمل تلاش ناممکن ہو جاتی ہے۔

کوانٹم الگورتھمز (جیسے کوانٹم اینیلنگ یا ویرییشنل سرکٹس) ان پیچیدہ مسائل کو بیک وقت کئی ترتیبوں کا تجزیہ کر کے حل کر سکتے ہیں، جس سے پورے حل کے میدان کی مؤثر تلاش ممکن ہوتی ہے۔ اس صلاحیت کی بدولت کوانٹم اے آئی پیچیدہ مسائل جیسے راستہ تلاش کرنا اور شیڈولنگ کو بہت زیادہ مؤثر طریقے سے حل کر سکتا ہے۔

ایک اور فائدہ بہتر درستگی اور بصیرت کا امکان ہے۔ کوانٹم اے آئی ماڈلز وسیع امکانات کی تقسیم کو اس طرح تلاش کر سکتے ہیں جس طرح کلاسیکی الگورتھمز نہیں کر سکتے، یعنی سپرپوزیشن میں تمام ممکنہ نتائج کا جائزہ لے کر، بجائے اس کے کہ تخمینے پر انحصار کریں۔ یہ مکمل تجزیہ زیادہ درست پیش گوئیاں اور بہتر بہتری کا باعث بن سکتا ہے، کیونکہ کوانٹم ماڈلز کو کلاسیکی الگورتھمز کی طرح امکانات کو ختم کرنے کی ضرورت نہیں ہوتی۔

محققین نے پہلے ہی کوانٹم مشین لرننگ الگورتھمز تیار کرنا شروع کر دیے ہیں – مثلاً سپورٹ ویکٹر مشینز اور نیورل نیٹ ورکس کے کوانٹم ورژن – جو کوانٹم سرکٹس پر چلتے ہیں۔ یہ الگورتھمز کوانٹم اثرات کا فائدہ اٹھا کر پیٹرن کی شناخت اور ڈیٹا تجزیہ کو بہتر بنانے کی کوشش کرتے ہیں، جس سے AI کو ایسے پیٹرنز یا حل دریافت کرنے میں مدد مل سکتی ہے جو کلاسیکی کمپیوٹنگ سے پوشیدہ رہتے۔

یہ بات قابل ذکر ہے کہ یہ ہم آہنگی دو طرفہ ہے: جیسے کوانٹم کمپیوٹنگ AI کو بہتر بنا سکتی ہے، ویسے ہی AI کوانٹم کمپیوٹنگ میں مدد دے سکتی ہے۔ محققین "AI for Quantum" کے بارے میں بات کرتے ہیں – یعنی مشین لرننگ کا استعمال کوانٹم آپریشنز (جیسے غلطی کی اصلاح، کوبٹس کا کنٹرول، اور بہتر کوانٹم الگورتھمز کی ترقی) کو بہتر بنانے کے لیے – اور "Quantum for AI" یعنی AI چلانے کے لیے کوانٹم کمپیوٹرز کا استعمال۔

یہ باہمی بہتری دونوں ٹیکنالوجیز کو ایک دوسرے کی حدود کو عبور کرنے میں مدد دیتی ہے، اور مستقبل میں یہ ایک "حتمی کمپیوٹیشنل پیراڈائم" تشکیل دے سکتی ہیں۔ تاہم، آج کل کوانٹم اے آئی بنیادی طور پر کوانٹم ہارڈویئر کو AI کے کاموں کو تیز کرنے کے لیے استعمال کرنے پر مرکوز ہے۔

کوانٹم اے آئی کی بنیادی باتیں اور کوانٹم کمپیوٹنگ کے اصول

کوانٹم اے آئی کی مختصر تاریخ

کوانٹم اے آئی کے پیچھے خیالات کوانٹم کمپیوٹنگ اور مصنوعی ذہانت دونوں میں دہائیوں کی ترقی سے نکلے ہیں۔ کوانٹم کمپیوٹنگ کا تصور خود 1980 کی دہائی کے اوائل میں فزکسدان رچرڈ فین مین نے پیش کیا تھا، جنہوں نے تجویز دی کہ کوانٹم میکینکس کا استعمال کر کے ایسے پیچیدہ نظاموں کی نقل کی جائے جو کلاسیکی کمپیوٹرز کے لیے مشکل تھے۔

1990 کی دہائی میں، اہم کوانٹم الگورتھمز نے اس طریقے کی صلاحیت کو ظاہر کیا – خاص طور پر شور کا الگورتھم جو بڑے اعداد کو فیکٹر کرنے کے لیے تھا، جس نے دکھایا کہ کوانٹم کمپیوٹر نظریاتی طور پر کلاسیکی کمپیوٹر سے کہیں زیادہ تیزی سے انکرپشن توڑ سکتا ہے۔

یہ انقلابی دریافتیں اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں کہ کوانٹم مشینیں کچھ حسابات کو کلاسیکی کمپیوٹنگ کی پہنچ سے بہت دور حل کر سکتی ہیں، جس سے دلچسپی بڑھی کہ اس طاقت کو AI اور مشین لرننگ میں کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

2000 اور 2010 کی دہائیوں کے اوائل میں، کوانٹم کمپیوٹنگ اور AI کا امتزاج شکل لینے لگا۔ 2013 میں، NASA، گوگل، اور یونیورسٹیز اسپیس ریسرچ ایسوسی ایشن نے NASA کے Ames ریسرچ سینٹر میں کوانٹم مصنوعی ذہانت لیب (QuAIL) قائم کی، جو کوانٹم کمپیوٹنگ کے ذریعے مشین لرننگ کو بہتر بنانے اور مشکل کمپیوٹیشنل مسائل حل کرنے کے لیے وقف تھی۔

اسی وقت، محققین نے پہلے کوانٹم مشین لرننگ الگورتھمز بنانا شروع کیے – ابتدائی کوششیں جو کوانٹم پروسیسرز کا استعمال کر کے AI ماڈلز کی تربیت کو تیز اور درستگی کو بہتر بنائیں۔ اس دور میں کمپنیوں جیسے D-Wave نے تجارتی کوانٹم کمپیوٹرز (کوانٹم اینیلنگ استعمال کرتے ہوئے) پیش کیے جو محدود صلاحیت کے ساتھ بہتری اور AI سے متعلق کاموں پر آزمائے گئے۔

حالیہ برسوں میں، توجہ نظریہ اور پروٹوٹائپس سے عملی ہائبرڈ طریقوں کی طرف منتقل ہو گئی ہے۔ دنیا بھر کی بڑی ٹیک کمپنیوں اور تحقیقی اداروں – بشمول IBM، گوگل، انٹیل، مائیکروسافٹ، اور کئی اسٹارٹ اپس – کوانٹم ہارڈویئر اور سافٹ ویئر تیار کر رہے ہیں اور کوانٹم اور کلاسیکی کمپیوٹنگ کو یکجا کرنے کے تجربات کر رہے ہیں۔

مثال کے طور پر، موجودہ تحقیق مخصوص بہتری کے مسائل کے لیے کوانٹم اینیلنگ مشینوں اور مشین لرننگ، کیمسٹری سمولیشن، اور مواد سائنس جیسے عمومی استعمالات کے لیے گیٹ ماڈل کوانٹم کمپیوٹرز کے استعمال کی تلاش کر رہی ہے۔ ہائبرڈ کوانٹم-کلاسیکی الگورتھمز ایک قدم کے طور پر سامنے آئے ہیں، جہاں کوانٹم پروسیسر (QPU) کلاسیکی CPUs/GPUs کے ساتھ مل کر کمپیوٹیشن کے حصے انجام دیتا ہے۔

یہ ہائبرڈ پیراڈائم ویرییشنل کوانٹم ایگن سولور یا ہائبرڈ کوانٹم نیورل نیٹ ورکس جیسی تکنیکوں میں واضح ہے، جہاں کوانٹم سرکٹ کمپیوٹیشن کا حصہ کرتا ہے اور کلاسیکی کمپیوٹر بہتری کی رہنمائی کرتا ہے۔

صنعت آج ایک اہم موڑ پر ہے – کوانٹم ہارڈویئر ابھی ابتدائی ہے، مگر مسلسل بہتر ہو رہا ہے، اور AI ایپلیکیشنز میں کوانٹم فائدہ (کسی حقیقی مسئلے کو کوانٹم کمپیوٹر کے ذریعے کلاسیکی سے تیزی یا بہتر حل کرنا) حاصل کرنے کے لیے عالمی دوڑ جاری ہے۔

کوانٹم اے آئی کی ترقی اور اہم سنگ میل

کوانٹم اے آئی کے اطلاقات

کوانٹم اے آئی میں بہت سی صنعتوں میں تبدیلی کی صلاحیت ہے، کیونکہ یہ پیچیدہ، ڈیٹا سے بھرپور مسائل کو بے مثال مؤثریت سے حل کر سکتا ہے۔ یہاں چند اہم شعبے ہیں جہاں کوانٹم اے آئی اثر ڈالنے کے لیے تیار ہے:

یہ بات اہم ہے کہ ان میں سے بہت سے اطلاقات ابھی تجرباتی یا تصدیقی مراحل میں ہیں۔ تاہم، ترقی تیز ہے۔ حکومتیں اور ادارے دنیا بھر میں کوانٹم کمپیوٹنگ کی تحقیق میں سرمایہ کاری کر رہے ہیں، اور ابتدائی مظاہرے اس بات کی تصدیق کر رہے ہیں کہ کوانٹم پر مبنی AI واقعی کچھ مسائل کو زیادہ مؤثر طریقے سے حل کر سکتا ہے۔

مثال کے طور پر، گوگل کی کوانٹم اے آئی ٹیم نے 2019 میں کوانٹم سپریمسی کا تجربہ کیا (ایک مخصوص رینڈم سرکٹ مسئلہ کو سپر کمپیوٹر سے تیزی سے حل کیا) اور 2024 میں ایک نیا کوانٹم پروسیسر ویلو متعارف کرایا، جس نے ایک ٹیسٹ میں ایک ایسا مسئلہ چند منٹوں میں حل کیا جو کلاسیکی سپر کمپیوٹرز کو اربوں سال لگنے کا اندازہ تھا۔

اگرچہ ایسے دعوے ابھی نکھار کے مراحل میں ہیں اور محدود کاموں پر لاگو ہوتے ہیں، یہ کوانٹم فائدے کی ممکنہ وسعت کو ظاہر کرتے ہیں جو بالآخر حقیقی دنیا کے AI مسائل پر لاگو ہو سکتی ہے۔

کوانٹم مارکیٹ بہت ترقی کر رہی ہے۔ یہ 35 ارب ڈالر کی مارکیٹ ہے، جو 2030 تک ایک ٹریلین تک پہنچنے کا امکان ہے۔ ... اس میں جو ترقی ہوگی وہ بہت بڑی ہوگی۔

— برائن ہیرس، CTO، SAS

دوسرے الفاظ میں، ماہرین توقع کرتے ہیں کہ کوانٹم اے آئی آنے والے سالوں میں نمایاں طور پر بڑھے گا، اور صنعتوں کے کام کرنے کے طریقے کو بدل دے گا۔

مختلف صنعتوں اور شعبوں میں کوانٹم اے آئی کے اطلاقات

چیلنجز اور مستقبل کا منظرنامہ

جذبے کے باوجود، کوانٹم اے آئی ابھی ابتدائی مراحل میں ہے، اور اس کے مکمل وعدے کو پورا کرنے سے پہلے کئی اہم چیلنجز ہیں۔

ہائبرڈ طریقہ

ان پابندیوں کو مدنظر رکھتے ہوئے، کوانٹم اے آئی کی موجودہ جدید حالت ایک ہائبرڈ طریقہ ہے۔ کوانٹم کمپیوٹرز کلاسیکی کمپیوٹرز کی جگہ نہیں لے رہے؛ بلکہ وہ مخصوص کاموں کے لیے طاقتور معاون پروسیسرز کے طور پر کام کرتے ہیں۔

عملی طور پر، CPUs، GPUs، اور QPUs (کوانٹم پروسیسنگ یونٹس) مل کر کام کرتے ہیں: AI ورک فلو کے بھاری حصے کو اس پلیٹ فارم کو دیا جاتا ہے جو ہر حصے کے لیے سب سے زیادہ موزوں ہو۔ مثال کے طور پر، ایک کوانٹم پروسیسر پیچیدہ فیچرز کی تخلیق یا مشین لرننگ ماڈل کے بہتری کے مرحلے کو سنبھال سکتا ہے، جبکہ کلاسیکی پروسیسر ڈیٹا کی پیشگی پراسیسنگ اور حتمی نتائج کے اجتماع کو منظم کرتا ہے۔

یہ ہائبرڈ پیراڈائم مستقبل قریب میں جاری رہنے کا امکان ہے، جہاں کوانٹم اور کلاسیکی "تقسیم اور فتح" تعاون بڑے مسائل کے حصے حل کریں گے۔ درحقیقت، ہم پہلے ہی کوانٹم ایکسلریٹرز کے تجربات دیکھ رہے ہیں جو کلاسیکی سپر کمپیوٹرز اور AI ہارڈویئر کے ساتھ منسلک ہیں۔

جیسے جیسے کوانٹم ٹیکنالوجی ترقی کرے گی، یہ انضمام مزید مضبوط ہوگا – کچھ محققین تصور کرتے ہیں کہ کوانٹم چپس کلاسیکی چپس کے ساتھ ایک ہی کمپیوٹنگ کلسٹر یا کلاؤڈ ماحول میں ہاتھ میں ہاتھ ملا کر کام کریں گے، اور ورک فلو کو حقیقی وقت میں بہتر بنائیں گے۔

مستقبل کے امکانات

آگے دیکھتے ہوئے، کوانٹم اے آئی کا مستقبل بہت امید افزا ہے۔ ہارڈویئر میں ترقی (جیسے کوبٹس کی تعداد میں اضافہ، بہتر غلطی کی شرح، اور نئے کوبٹ ٹیکنالوجیز) اگلے دہائی میں متوقع ہے، اور ہر بہتری براہ راست AI مسائل کی حد کو بڑھاتی ہے جو کوانٹم کمپیوٹرز حل کر سکتے ہیں۔

صنعت کے روڈ میپس (IBM، گوگل، اور دیگر) بڑے، زیادہ مستحکم کوانٹم مشینوں کی طرف راستہ دکھاتے ہیں جو 2020 کی دہائی کے آخر تک پہنچ سکتے ہیں، اور اس کے بعد کے سالوں میں فالٹ ٹولرینٹ کوانٹم کمپیوٹنگ کے سنگ میل تک پہنچنے کا امکان ہے۔ جیسے جیسے یہ تحقیق اگلے 5 سے 10 سالوں میں ترقی کرے گی، ماہرین زبردست کوانٹم-AI فوائد کی توقع رکھتے ہیں جو ہمارے طریقہ کار کو بدل دیں گے اور پیچیدہ مسائل کو نئے انداز میں حل کریں گے۔

ہم ممکنہ طور پر ابتدائی عملی کوانٹم فائدہ دیکھیں گے خاص شعبوں میں (شاید بہتری یا دوا کی ڈیزائن کے لیے مواد کی سمولیشن میں) اور پھر ٹیکنالوجی کے بڑھنے کے ساتھ وسیع تر اثرات ہوں گے۔

اہم بات یہ ہے کہ حکومتیں اور کمپنیاں دنیا بھر میں بھاری سرمایہ کاری کر رہی ہیں جو ترقی کو تیز کر رہی ہے۔ قومی کوانٹم اقدامات (امریکہ، یورپ، چین وغیرہ میں) اور کمپنیاں جیسے IBM، گوگل، مائیکروسافٹ، ایمیزون، انٹیل، اور ابھرتے ہوئے اسٹارٹ اپس (IonQ، Rigetti، Pasqal، D-Wave، اور دیگر) کوانٹم اے آئی کو حقیقت بنانے کے لیے وسائل فراہم کر رہے ہیں۔

یہ عالمی کوشش صرف کوانٹم کمپیوٹرز بنانے کے بارے میں نہیں ہے، بلکہ کوانٹم الگورتھمز، سافٹ ویئر انفراسٹرکچر، اور ورک فورس کی ترقی کے بارے میں بھی ہے تاکہ انہیں AI ایپلیکیشنز میں مؤثر طریقے سے استعمال کیا جا سکے۔

ٹیک کمیونٹی میں اتفاق ہے کہ اداروں کو ابھی سے کوانٹم اے آئی کی تلاش شروع کر دینی چاہیے – چاہے وہ صرف تجرباتی ہو – تاکہ آنے والے انقلابات کے لیے تیار رہیں۔ ابتدائی اپنانے والے پہلے ہی خود کو مسابقتی برتری کے لیے تیار کر رہے ہیں جب کوانٹم کمپیوٹنگ مکمل طور پر تیار ہو جائے گی۔

کوانٹم اے آئی کی ترقی کے چیلنجز اور مستقبل کا جائزہ

نتیجہ: کوانٹم اے آئی کا انقلاب

خلاصہ یہ کہ، کوانٹم اے آئی ہمارے دور کی دو سب سے زیادہ تبدیلی لانے والی ٹیکنالوجیز کا امتزاج ہے – کوانٹم کمپیوٹنگ اور مصنوعی ذہانت۔ کوانٹم مظاہر کا فائدہ اٹھا کر AI کی صلاحیتوں کو بڑھا کر، یہ ایسے مسائل حل کرنے کا وعدہ کرتا ہے جو پہلے ناقابل حل تھے، جیسے پیچیدہ بہتری کے مسائل یا قدرت کے سب سے پیچیدہ نظاموں کی ماڈلنگ۔

اگرچہ ابھی ابھرتا ہوا ہے، کوانٹم اے آئی AI اور کمپیوٹنگ کے مستقبل کو بدلنے کے لیے تیار ہے جیسے جیسے کوانٹم ہارڈویئر بہتر ہوتا جائے گا۔ آنے والے سالوں میں، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ کوانٹم اے آئی تجرباتی مظاہروں سے عملی حل کی طرف منتقل ہوگا، کاروبار، سائنس، اور دیگر شعبوں میں نئی ممکنات کو کھولے گا۔

یہ سفر ابھی شروع ہوا ہے، لیکن اس کا ممکنہ اثر بہت وسیع ہے – کوانٹم اے آئی ایک ایسا میدان ہے جس پر نظر رکھنا ضروری ہے کیونکہ ہم کمپیوٹیشنل جدت کے نئے دور میں داخل ہو رہے ہیں۔