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 نامی آلات کے ذریعے) کا استعمال کرتے ہوئے مشین لرننگ اور ڈیٹا پروسیسنگ کو بہتر بناتا ہے، جس سے ایسے حسابات ممکن ہوتے ہیں جو کلاسیکی کمپیوٹرز کے لیے ناقابلِ عمل ہوتے ہیں۔

روایتی بٹس کی بجائے کوبٹس کا استعمال کرتے ہوئے، کوانٹم اے آئی سسٹمز ایک ساتھ بڑی مقدار میں ڈیٹا کو پروسیس کر سکتے ہیں اور پیچیدہ مسائل کو پہلے سے کہیں زیادہ تیزی اور مؤثر طریقے سے حل کر سکتے ہیں۔ کوانٹم کمپیوٹنگ اور AI کا یہ امتزاج صنعتوں میں انقلاب لانے، سائنسی دریافتوں کو تیز کرنے، اور ٹیکنالوجی کی حدود کو نئے سرے سے متعین کرنے 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۔ مثال کے طور پر، ایک سکے کا ٹاس سوچیں: کلاسیکی بٹ ایک سکے کی طرح ہے جو یا تو سر یا دم دکھاتا ہے، لیکن کوبٹ ایک گھومتا ہوا سکے کی طرح ہے جو ایک ساتھ سر اور دم دونوں ہوتا ہے جب تک کہ اسے دیکھا نہ جائے۔

یہ سپرپوزیشن کا مطلب ہے کہ کوانٹم کمپیوٹر ایک وقت میں کئی امکانات کو تلاش کر سکتا ہے، جس سے کمپیوٹیشنل طاقت میں بے پناہ اضافہ ہوتا ہے۔ حقیقت میں، ہر اضافی کوبٹ ریاست کی تعداد کو دوگنا کر دیتا ہے — مثلاً، 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 انٹینگلڈ ہو سکتے ہیں، یعنی ان کی حالتیں اس طرح جڑی ہوتی ہیں کہ ایک کی پیمائش فوراً دوسرے کو متاثر کرتی ہے، چاہے وہ کتنی ہی دور کیوں نہ ہوں۔ سپرپوزیشن اور انٹینگلمنٹ کوانٹم پیراللزم 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 پروسیس اور AI ماڈلز کو بے مثال رفتار سے تربیت دے سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک پیچیدہ مشین لرننگ ماڈل کی تربیت جو کلاسیکی نظام پر دنوں یا ہفتوں میں ہوتی، ایک طاقتور کوانٹم نظام پر گھنٹوں یا منٹوں میں مکمل ہو سکتی ہے۔

یہ رفتار بہت اہم ہے کیونکہ AI ماڈلز کا حجم بڑھ رہا ہے اور انہیں زیادہ کمپیوٹیشنل طاقت کی ضرورت ہوتی ہے۔ کوانٹم اے آئی خاص طور پر آپٹیمائزیشن مسائل کے حل کے لیے امید افزا ہے جو کلاسیکی کمپیوٹرز کے لیے مشکل ہوتے ہیں۔ بہت سے AI چیلنجز (جیسے بہترین راستے تلاش کرنا، ماڈل کے پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرنا، یا وسائل کا شیڈول بنانا) کمپیوٹیشنل پیچیدگی کی وجہ سے کلاسیکی مشینوں کے لیے ناقابلِ عمل ہو جاتے ہیں۔

کوانٹم الگورتھمز (جیسے کوانٹم اینیلنگ یا ویرییشنل سرکٹس) ان پیچیدہ مسائل کو بیک وقت کئی کنفیگریشنز 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 بہت زیادہ مؤثر طریقے سے 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، تمام ممکنہ نتائج کو سپرپوزیشن میں دیکھتے ہوئے بجائے اس کے کہ اندازوں پر انحصار کریں۔ یہ مکمل تجزیہ زیادہ درست پیش گوئیاں اور بہتر آپٹیمائزیشن کا باعث بن سکتا ہے، کیونکہ کوانٹم ماڈلز کو کلاسیکی الگورتھمز کی طرح امکانات کو کم کرنے کی ضرورت نہیں پڑتی۔

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 کام کرتے ہیں۔ یہ الگورتھمز کوانٹم اثرات کا فائدہ اٹھا کر پیٹرن کی شناخت اور ڈیٹا تجزیہ کو بہتر بنانے کی کوشش کرتے ہیں، ممکنہ طور پر AI کو ایسے پیٹرنز یا حل دریافت کرنے کے قابل بناتے ہیں جو کلاسیکی کمپیوٹیشن سے پوشیدہ رہتے۔

یہ بات قابل ذکر ہے کہ یہ باہمی تعلق دونوں طرف کام کرتا ہے: جیسے کوانٹم کمپیوٹنگ AI کو بہتر بنا سکتی ہے، ویسے AI بھی کوانٹم کمپیوٹنگ میں مدد دے سکتی ہے۔ محققین "AI برائے کوانٹم" کے بارے میں بات کرتے ہیں — مشین لرننگ کا استعمال کوانٹم آپریشنز (جیسے ایرر کریکشن، کوبٹس کا کنٹرول، اور بہتر کوانٹم الگورتھمز کی ترقی) کو بہتر بنانے کے لیے — اور ساتھ ہی "کوانٹم برائے AI"، یعنی AI چلانے کے لیے کوانٹم کمپیوٹرز کا استعمال۔

یہ باہمی بہتری دونوں ٹیکنالوجیز کو ایک دوسرے کی حدود پر قابو پانے میں مدد دیتی ہے، اور مستقبل میں یہ "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 مختصر تاریخ

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

1990 کی دہائی میں، نمایاں کوانٹم الگورتھمز نے اس نقطہ نظر کی صلاحیت دکھائی — خاص طور پر شور کا الگورتھم جو بڑے اعداد کو فیکٹرائز کرنے کے لیے تھا، جس نے ظاہر کیا کہ کوانٹم کمپیوٹر نظریاتی طور پر کلاسیکی کمپیوٹر سے کہیں زیادہ تیزی سے انکرپشن توڑ سکتا ہے۔

ان کامیابیوں نے اشارہ دیا کہ کوانٹم مشینیں کچھ حسابات کو کلاسیکی حد سے بہت آگے لے جا 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 میں، کوانٹم کمپیوٹنگ اور AI کا امتزاج شکل لینے لگا۔ 2013 میں، NASA، گوگل، اور یونیورسٹیز اسپیس ریسرچ ایسوسی ایشن نے کوانٹم مصنوعی ذہانت لیب (QuAIL) قائم کی، جو NASA کے Ames ریسرچ سینٹر میں واقع ہے، تاکہ یہ دریافت کیا جا سکے کہ کوانٹم کمپیوٹنگ مشین لرننگ کو کیسے بہتر بنا سکتی ہے اور مشکل کمپیوٹیشنل مسائل کو حل کر سکتی ہے۔

اسی وقت، محققین نے پہلے کوانٹم مشین لرننگ الگورتھمز تیار کرنا شروع کیے — ابتدائی کوششیں جو کوانٹم پروسیسرز کو AI ماڈلز کی تربیت تیز کرنے اور درستگی بڑھانے کے لیے استعمال کرتی تھیں۔ اس دور میں کمپنیوں جیسے D-Wave نے پہلے تجارتی کوانٹم کمپیوٹرز (کوانٹم اینیلنگ استعمال کرتے ہوئے) پیش کیے، جنہیں آپٹیمائزیشن اور AI سے متعلق کاموں پر محدود پیمانے پر آزمایا گیا۔

حالیہ برسوں میں، توجہ نظریہ اور پروٹوٹائپس سے عملی ہائبرڈ طریقوں کی طرف منتقل ہو گئی ہے۔ دنیا بھر کی ٹیکنالوجی کمپنیاں اور تحقیقی ادارے — جن میں IBM، گوگل، انٹیل، مائیکروسافٹ، اور کئی اسٹارٹ اپس شامل ہیں — 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 آپٹیمائزیشن مسائل کے لیے کوانٹم اینیلنگ مشینوں اور مشین لرننگ، کیمسٹری سیمولیشن، اور مواد سائنس جیسے عمومی استعمالات کے لیے گیٹ ماڈل کوانٹم کمپیوٹرز کے استعمال کی تلاش کر رہی ہے۔ ہائبرڈ کوانٹم-کلاسیکی الگورتھمز ایک سنگ میل کے طور پر ابھرے ہیں، جہاں کوانٹم پروسیسر (QPU) کلاسیکی CPUs/GPUs کے ساتھ مل کر کمپیوٹیشن کے حصے سنبھالتے ہیں۔

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

آج کی صنعت ایک موڑ پر ہے — کوانٹم ہارڈویئر ابھی ابتدائی مراحل میں ہے، مگر مسلسل بہتر ہو رہا ہے، اور AI ایپلیکیشنز میں کوانٹم ایڈوانٹیج (کسی حقیقی مسئلے کو کوانٹم کمپیوٹر کے ذریعے کلاسیکی سے تیز یا بہتر حل کرنا) حاصل کرنے کے لیے عالمی مقابلہ جاری ہے۔

کوانٹم اے آئی کی درخواستیں

کوانٹم اے آئی میں متعدد صنعتوں میں انقلابی 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:

• صحت اور دوا سازی: کوانٹم اے آئی دوا کی دریافت اور حیاتیاتی تحقیق کو نمایاں طور پر تیز کر سکتا ہے۔ کوانٹم کمپیوٹرز مالیکیولر تعاملات اور کیمیائی ردعمل کو ایٹمی سطح پر ماڈل کر سکتے ہیں، جو کلاسیکی کمپیوٹرز کے لیے انتہائی مشکل ہے۔
  
  پیچیدہ پروٹینز اور دوا کے مالیکیولز کی زیادہ درست ماڈلنگ کے ذریعے، محققین ممکنہ دوا کے امیدواروں کی شناخت تیزی سے اور کم لاگت پر کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، کوانٹم پر مبنی تجزیہ نئے علاج تلاش کرنے میں مدد دے سکتا ہے، جیسے کہ دوا کا ہدف پروٹینز سے بندھنے کا اندازہ لگانا، یا جینیاتی اور کلینیکل ڈیٹا کا فوری تجزیہ کر کے درست طب کو بہتر بنانا۔
  
  IBM پہلے ہی کلیولینڈ کلینک کے ساتھ تعاون کر چکا ہے تاکہ کوانٹم کمپیوٹنگ کو دوا کی دریافت اور صحت کی دیکھ بھال کے ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکے، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ کوانٹم اے آئی الزائمر جیسی بیماریوں کے علاج میں پیش رفت یا ذاتی نوعیت کی دیکھ بھال کو بہتر بنانے میں مددگار ہو سکتا ہے۔

• مالیات اور بینکاری: مالی خدمات میں، کوانٹم اے آئی پورٹ فولیو آپٹیمائزیشن سے لے کر رسک مینجمنٹ اور فراڈ کی نشاندہی تک ہر چیز کو بہتر بنا سکتا ہے۔ آپٹیمائزیشن مسائل مالیات میں عام ہیں (مثلاً، پورٹ فولیو میں بہترین اثاثوں کا انتخاب یا پابندیوں کے تحت تجارتی حکمت عملیوں کی بہتری) اور کوانٹم الگورتھمز بڑے حل کے میدانوں کو مؤثر طریقے سے تلاش کرنے کے لیے موزوں ہیں۔

  کوانٹم کمپیوٹر پیچیدہ مالی ڈیٹا اور تعلقات کا تجزیہ ایسے طریقوں سے کر سکتا ہے جو کلاسیکی نظام نظر انداز کر سکتے ہیں، ممکنہ طور پر زیادہ مؤثر سرمایہ کاری کی حکمت عملیوں یا مارکیٹ کی تبدیلیوں کی ابتدائی وارننگ سگنلز کی شناخت کر سکتا ہے۔ کوانٹم اے آئی کرپٹوگرافی اور سیکیورٹی کو بھی مضبوط بنا سکتا ہے، کیونکہ کوانٹم تکنیک نئی انکرپشن کے طریقے متعارف کراتی ہیں (اور پرانے طریقوں کو خطرے میں ڈالتی ہیں، جس سے کوانٹم مزاحم انکرپشن کی ترقی ہوتی ہے)۔
  
  مالیاتی ادارے کوانٹم سے بہتر الگورتھمز پر تحقیق کر رہے ہیں، اور توقع ہے کہ کوانٹم رسک ماڈلز اور تیز مونٹی کارلو سیمولیشنز پیش گوئی اور فیصلہ سازی میں مسابقتی برتری فراہم کریں گے۔

• لاجسٹکس اور سپلائی چین: لاجسٹکس کا انتظام انتہائی پیچیدہ راستہ تلاش، شیڈولنگ، اور انوینٹری مسائل پر مشتمل ہوتا ہے۔ کوانٹم اے آئی سپلائی چین آپٹیمائزیشن کو نمایاں طور پر بہتر بنا سکتا ہے، کیونکہ یہ بیک وقت بے شمار راستوں اور شیڈولنگ کے امکانات کا تجزیہ کر سکتا ہے۔

  مثال کے طور پر، کوانٹم الگورتھم ایک بیڑے کے لیے سب سے مؤثر راستے تلاش کر سکتا ہے یا شپنگ کے شیڈول کو بہتر بنا سکتا ہے تاکہ ایندھن کی بچت اور ترسیل کے اوقات کم ہوں، جو بڑے نیٹ ورکس کے لیے کلاسیکی کمپیوٹرز کے لیے مشکل ہوتا ہے۔ اسی طرح، گودام اور انوینٹری مینجمنٹ میں کوانٹم پر مبنی آپٹیمائزیشن اسٹاک کی سطح کو متوازن کرنے اور آپریشنل لاگت کو کم کرنے میں مدد دے سکتی ہے۔
  
  IBM رپورٹ کرتا ہے کہ کوانٹم اے آئی کاروباروں کے ساتھ مل کر سپلائی چین کو بہتر بنانے کے لیے استعمال ہو رہا ہے، جس سے طلب کی درست پیش گوئی، لاگت میں کمی، اور کارکردگی میں بہتری آ رہی ہے۔

• انشورنس اور رسک تجزیہ: انشورنس کی صنعت وسیع مقدار میں پیچیدہ اور باہم منسلک ڈیٹا کا تجزیہ کرتی ہے تاکہ نقصانات کی پیش گوئی، پریمیمز کا تعین، اور فراڈ کی نشاندہی کی جا سکے۔ کوانٹم اے آئی ان تمام خطرے کے عوامل کو بیک وقت دیکھ کر ان تجزیوں کو بہتر بنا سکتا ہے۔

  مثال کے طور پر، ایک انشورنس کمپنی کوانٹم الگورتھمز کا استعمال کر کے فوری طور پر مختلف عوامل (جیسے موسمی حالات، اقتصادی اشاریے، صارفین کا رویہ) کے باہمی اثرات اور انشورنس کے خطرات اور قیمتوں پر ان کے اثرات کا اندازہ لگا سکتی ہے۔ یہ بیک وقت تجزیہ رسک ماڈلز کی درستگی کو بہتر بنا سکتا ہے اور زیادہ ذاتی نوعیت کی انشورنس پیشکشوں کو ممکن بنا سکتا ہے۔
  
  ایسے مشکل مسائل جیسے حقیقی وقت میں فراڈ کی نشاندہی، جو بڑے ڈیٹا سیٹس میں معمولی بے قاعدگیوں کی تلاش پر مشتمل ہوتے ہیں، کوانٹم سے بہتر AI کے ذریعے زیادہ مؤثر طریقے سے حل کیے جا سکتے ہیں، ممکنہ طور پر ایسے فراڈ کے نمونے شناخت کر کے جو کلاسیکی تجزیہ سے بچ جاتے ہیں۔

• سائنسی تحقیق اور انجینئرنگ: کاروباری استعمالات سے آگے، کوانٹم اے آئی سائنسی شعبوں جیسے مواد سائنس، کیمسٹری، اور کرپٹوگرافی میں انقلاب لا سکتا ہے۔ کوانٹم کمپیوٹرز کوانٹم میکینیکل نظاموں کی براہ راست نقل کر سکتے ہیں، جو نئے مواد یا کیمیکلز (جیسے سپر کنڈکٹرز یا کیٹالسٹ) کے ڈیزائن کے لیے بے حد قیمتی ہے، جن کا کلاسیکی تجزیہ بہت وقت لیتا۔

  ہوائی جہاز سازی یا توانائی جیسے شعبوں میں، کوانٹم اے آئی پیچیدہ نظاموں (مثلاً ایرودائنامکس کی ترتیب، پاور گرڈ مینجمنٹ) کو بڑے پیمانے پر پیرامیٹر اسپیس کو مؤثر طریقے سے پروسیس کر کے بہتر بنا سکتا ہے۔ بنیادی سائنس میں بھی، AI کی مدد سے تجرباتی ڈیٹا (جیسے پارٹیکل فزکس یا فلکیات میں) کا تجزیہ کوانٹم کمپیوٹنگ کی طاقت سے تیز ہو سکتا ہے۔
  
  بنیادی طور پر، کوئی بھی شعبہ جس میں پیچیدہ نظام یا بڑے ڈیٹا کا تجزیہ شامل ہو — جیسے موسمی ماڈلنگ یا جینومکس — کوانٹم اے آئی کے ذریعے ایسے حل تلاش کر کے فائدہ اٹھا سکتا ہے جو کلاسیکی کمپیوٹنگ سے باہر ہیں۔

یہ بات قابل غور ہے کہ ان میں سے کئی درخواستیں ابھی تجرباتی یا تصدیقی مراحل میں ہیں۔ تاہم، ترقی تیز ہے۔ دنیا بھر کی حکومتیں اور ادارے 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 لگتے۔

اگرچہ ایسے دعوے ابھی نکھار کے مراحل میں ہیں اور محدود کاموں پر لاگو ہوتے ہیں، یہ کوانٹم ایڈوانٹیج کی ممکنہ وسعت کو ظاہر کرتے ہیں جو بالآخر حقیقی دنیا کے AI مسائل پر لاگو ہو سکتی ہے۔ SAS کے CTO برائن ہیرس کے الفاظ میں، “کوانٹم مارکیٹ بہت ترقی کر رہا ہے۔ یہ 35 ارب ڈالر کا بازار ہے، جو 2030 تک ایک ٹریلین تک پہنچنے کا امکان ہے۔ ... ہم اس میں بہت بڑے قدم اٹھائیں گے۔”

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

چیلنجز اور مستقبل کا منظرنامہ

جذبے کے باوجود، کوانٹم اے آئی ابھی ابتدائی مراحل میں ہے، اور اسے اپنی مکمل صلاحیت تک پہنچانے سے پہلے کئی اہم چیلنجز کا سامنا ہے۔ ایک بڑا مسئلہ اسکیل ایبلٹی اور ہارڈویئر کی استحکام ہے۔ آج کے کوانٹم کمپیوٹرز کوبٹس کی تعداد میں محدود ہیں اور ڈیکوہیرنس کی وجہ سے غلطیوں کے لیے حساس ہیں — نازک کوانٹم حالتیں ماحول کی شور سے متاثر ہو کر سپرپوزیشن یا انٹینگلمنٹ کھو سکتی ہیں۔

کوبٹس کو اتنا مستحکم اور غلطی سے پاک رکھنا کہ پیچیدہ حسابات کیے جا سکیں، ایک جاری انجینئرنگ چیلنج ہے۔ محققین ایرر کریکشن تکنیکیں اور بہتر ہارڈویئر تیار کر رہے ہیں (مثلاً IBM کے روڈ میپ کے مطابق کوبٹس کے کوہیرنس ٹائمز کو بہتر بنانا)، لیکن واقعی فالٹ ٹولرینٹ کوانٹم کمپیوٹرز جو بڑے AI الگورتھمز کو قابل اعتماد طریقے سے چلا سکیں، شاید کئی سال دور ہیں۔

مزید برآں، موجودہ کوانٹم پروسیسرز صرف چند درجن یا چند سو کوبٹس پر کام کرتے ہیں، اور بہت سی درخواستوں کے لیے ہزاروں یا اس سے زیادہ کوبٹس کی ضرورت ہوگی تاکہ عملی کاموں میں کلاسیکی نظاموں سے بہتر کارکردگی دکھا سکیں۔ کوانٹم ہارڈویئر کو بڑھانا اور استحکام برقرار رکھنا ایک پیچیدہ چیلنج ہے جس پر دنیا بھر کی لیبارٹریاں کام کر رہی ہیں۔

ایک اور چیلنج سافٹ ویئر کا ہے: الگورتھمز اور مہارت۔ کوانٹم کمپیوٹرز روایتی سافٹ ویئر نہیں چلاتے، اور بہت سے کلاسیکی AI الگورتھمز کو بغیر بڑی تبدیلی یا نئے انداز میں سوچے کوانٹم ماحول میں منتقل نہیں کیا جا سکتا۔

اس کا مطلب ہے کہ محققین کو نئے کوانٹم الگورتھمز یا ہائبرڈ تکنیکیں تیار کرنی ہوں گی جو AI کاموں کے لیے کوانٹم ہارڈویئر کا مؤثر استعمال کر سکیں۔ کوانٹم پروگرامنگ خود ایک خاص مہارت ہے، اور کوانٹم کمپیوٹنگ کے ماہرین کی کمی ہے۔

تاہم، اوپن سورس فریم ورکس (جیسے IBM کا Qiskit اور گوگل کا Cirq) اور بڑھتے ہوئے تعلیمی پروگرامز کوانٹم الگورتھم ڈیزائن میں نئی نسل کو تربیت دے رہے ہیں۔ وقت کے ساتھ، زیادہ صارف دوست کوانٹم سافٹ ویئر ٹولز اور اعلیٰ سطح کی تجریدات سامنے آئیں گی، جو AI ماہرین کو بغیر کوانٹم فزکس کے ماہر بنے کوانٹم پروسیسرز تک رسائی آسان بنائیں گی۔

ان پابندیوں کو مدنظر رکھتے ہوئے، کوانٹم اے آئی کی موجودہ جدید ترین حالت ایک ہائبرڈ طریقہ ہے۔ کوانٹم کمپیوٹرز کلاسیکی کمپیوٹرز کی جگہ لینے والے نہیں ہیں؛ 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 کا بھاری کام اس پلیٹ فارم کو دیا جاتا ہے جو ہر حصے کے لیے سب سے زیادہ موزوں ہو۔ مثال کے طور پر، کوانٹم پروسیسر پیچیدہ فیچرز کی تخلیق یا مشین لرننگ ماڈل کے آپٹیمائزیشن مرحلے کو سنبھال سکتا ہے، جبکہ کلاسیکی پروسیسر ڈیٹا کی تیاری 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" کے تعاون سے بڑے مسائل کے حصے حل کیے جائیں گے۔ حقیقت میں، ہم پہلے ہی تجربات دیکھ رہے ہیں جہاں کوانٹم ایکسلریٹرز کو کلاسیکی سپر کمپیوٹرز اور AI ہارڈویئر کے ساتھ جوڑا جا رہا ہے۔

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

مستقبل کی طرف دیکھتے ہوئے، کوانٹم اے آئی کا مستقبل بہت روشن ہے۔ ہارڈویئر میں ترقی (جیسے کوبٹس کی تعداد میں اضافہ، بہتر ایرر ریٹس، اور نئی کوبٹ ٹیکنالوجیز) اگلے دہائی میں متوقع ہے، اور ہر بہتری براہ راست AI مسائل کی حد کو بڑھائے گی جنہیں کوانٹم کمپیوٹرز حل کر سکتے ہیں۔

صنعتی روڈ میپس (IBM، گوگل، اور دیگر) بڑے، زیادہ مستحکم کوانٹم مشینوں کی طرف راہ دکھاتے ہیں جو 2020 کی دہائی کے آخر تک پہنچیں گے، اور اس کے بعد کے سالوں میں فالٹ ٹولرینٹ کوانٹم کمپیوٹنگ کا سنگ میل حاصل کریں گے۔ جیسے جیسے یہ تحقیق اگلے 5 سے 10 سالوں میں ترقی کرے گی، ماہرین زبردست کوانٹم-اے آئی 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 مخصوص شعبوں میں دیکھیں گے (شاید آپٹیمائزیشن یا دوا سازی کے لیے مواد کی سیمولیشن میں) اور پھر ٹیکنالوجی کے بڑھنے کے ساتھ وسیع تر اثرات ہوں گے۔

اہم بات یہ ہے کہ دنیا بھر کی حکومتیں اور کمپنیاں بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری کر رہی ہیں۔ 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 تک محدود نہیں، بلکہ کوانٹم الگورتھمز، سافٹ ویئر انفراسٹرکچر، اور ورک فورس کی ترقی پر بھی مرکوز ہے تاکہ AI ایپلیکیشنز میں ان کا مؤثر استعمال ممکن ہو سکے۔

ٹیکنالوجی کمیونٹی میں اتفاق رائے ہے کہ اداروں کو ابھی سے کوانٹم اے آئی کی تلاش شروع کر دینی چاہیے — چاہے وہ صرف تجربات ہی کیوں نہ ہوں — تاکہ آنے والے انقلابی مواقع 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۔

>>> کیا آپ جانتے ہیں:

ایج اے آئی کیا ہے؟

جنریٹو AI کیا ہے؟

اے آئی اور میٹاورس

خلاصہ یہ کہ، کوانٹم اے آئی ہمارے دور کی دو سب سے انقلابی ٹیکنالوجیز کا امتزاج ہے — کوانٹم کمپیوٹنگ اور مصنوعی ذہانت۔ کوانٹم مظاہر کا فائدہ اٹھا کر AI کی صلاحیتوں کو بڑھاتے ہوئے، یہ ایسے مسائل حل کرنے کا وعدہ کرتا ہے جو پہلے ناقابلِ حل تھے، جیسے پیچیدہ آپٹیمائزیشنز کو توڑنا اور قدرتی نظاموں کی پیچیدہ ماڈلنگ کرنا۔

اگرچہ یہ ابھی ابھرتا ہوا میدان ہے، کوانٹم اے آئی AI اور کمپیوٹنگ کے مستقبل کو نئے سرے سے تشکیل دینے کے لیے تیار ہے جیسا کہ کوانٹم ہارڈویئر بہتر ہوتا ہے۔ آنے والے سالوں میں، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ کوانٹم اے آئی تجرباتی مظاہروں سے عملی حل کی طرف منتقل ہو گا، کاروبار، سائنس، اور دیگر شعبوں میں نئی ممکنات کو کھولتے ہوئے۔

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۔