किशोरी ने क्वांटम कंप्यूटिंग में गंभीर सफलता को रोका

18 वर्षीय युविन टैन ने साबित किया कि क्लासिक कंप्यूटर "सिफारिश की समस्या" को लगभग क्वांटम कंप्यूटर के रूप में तेजी से हल कर सकते हैं। यह परिणाम गणनाओं के क्वांटम त्वरण के सर्वोत्तम उदाहरणों में से एक को अमान्य करता है।

टेक्सास के एक किशोर ने क्वांटम कंप्यूटिंग के विकास को घेर लिया। इस महीने इंटरनेट पर प्रकाशित एक लेख में , 18 वर्षीय युविन टैन ने साबित किया कि सामान्य कंप्यूटर एक महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल समस्या को क्वांटम कंप्यूटरों की तुलना में संभावित गति से हल कर सकते हैं।

अपने सबसे व्यावहारिक रूप में, सिफारिश की समस्या इस बात से संबंधित है कि अमेज़ॅन और नेटफ्लिक्स जैसी सेवाएं किस तरह के उत्पादों को निर्धारित करती हैं। कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने इसे उन कार्यों के सबसे अच्छे उदाहरणों में से एक माना जो क्वांटम कंप्यूटरों पर तेजी से हल हो जाएंगे - जिन्होंने इन फ्यूचरिस्टिक मशीनों की संभावित क्षमताओं पर जोर दिया। और अब टैन ने इस राय का खंडन किया।

"यह क्वांटम त्वरण के परिभाषित उदाहरणों में से एक था - और अब यह गायब हो गया है," तांग कहते हैं, जिसने वसंत में ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय से स्नातक किया और वाशिंगटन विश्वविद्यालय में अपनी पीएचडी की पढ़ाई शुरू कर रहा है।

2014 में, 14 वर्ष की आयु में, तांग ने ग्रेड 4, 5 और 6 के माध्यम से छलांग लगाई और टेक्सास विश्वविद्यालय में प्रवेश किया, जहां उन्होंने गणित और कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक किया। 2017 के वसंत में, टैन ने क्वांटम जानकारी में एक कोर्स लिया, स्कॉट आरोनसन द्वारा पढ़ाया गया, जो क्वांटम कंप्यूटिंग के क्षेत्र में एक प्रसिद्ध शोधकर्ता था। आरोनसन ने टैन में एक असामान्य रूप से प्रतिभाशाली छात्र को पहचान लिया और उसे एक स्वतंत्र अनुसंधान परियोजना में अपना सलाहकार बनने के लिए आमंत्रित किया। आरोनसन ने टैन को चुनने के लिए कई कार्य दिए, जिसमें सिफारिशों का मुद्दा भी शामिल था। टैन ने उसे कुछ अनिच्छा से चुना।

"मैंने झिझकते हुए कहा क्योंकि यह जटिल लग रहा था, लेकिन यह उन सभी कार्यों में सबसे सरल था जो उसने मुझे प्रस्तावित किया था," तन ने कहा।

सिफारिशों का उद्देश्य उन उत्पादों पर सिफारिशें प्रदान करना है जो उपयोगकर्ता पसंद कर सकते हैं। नेटफ्लिक्स पर विचार करें। वह जानता है कि आपने कौन सी फिल्में देखीं। वह जानता है कि उनके लाखों उपयोगकर्ताओं ने क्या देखा। इस जानकारी के साथ, यह पता लगाना संभव है कि आप आगे क्या देखना चाहते हैं?

इस डेटा को एक विशाल ग्रिड, या मैट्रिक्स के रूप में दर्शाया जा सकता है, जिसके ऊपर सभी फ़िल्में सूचीबद्ध हैं, जिसके किनारे सभी उपयोगकर्ता हैं, और इसके अंदर ऐसे मान हैं जो मापते हैं कि प्रत्येक उपयोगकर्ता को प्रत्येक फिल्म कितनी पसंद आई। एक अच्छा एल्गोरिथ्म फिल्मों और उपयोगकर्ताओं के बीच समानताएं और मैट्रिक्स की खाली कोशिकाओं को भरने के लिए जल्दी और सही तरीके से सिफारिशों की एक सूची का उत्पादन करेगा।

2016 में, कंप्यूटर वैज्ञानिक Iordanis Kerenidis और Anupam Prakash ने एक क्वांटम एल्गोरिथ्म प्रकाशित किया, जो किसी भी ज्ञात शास्त्रीय एल्गोरिदम की तुलना में सिफारिश की समस्या को तेजी से हल करता है। उन्हें इस तरह के क्वांटम त्वरण प्राप्त हुए, विशेष रूप से, समस्या के सरलीकरण के कारण। पूरे मैट्रिक्स को भरने और सिफारिश करने के लिए एकमात्र सर्वश्रेष्ठ उत्पाद का निर्धारण करने के बजाय, वे उपयोगकर्ताओं को कम संख्या में श्रेणियों को तोड़ने का एक तरीका लेकर आए - क्या वे ब्लॉकबस्टर या स्वतंत्र सिनेमा पसंद करते हैं? - और मौजूदा डेटा को इस तरह से संसाधित करें कि एक सिफारिश दे जो बस काफी अच्छा होगा।

जब तक केरेनीडिस और प्रकाश का काम दिखाई दिया, तब तक समस्याओं के बहुत कम उदाहरण थे कि क्वांटम कंप्यूटरों को शास्त्रीय लोगों की तुलना में तेजी से हल करना चाहिए था। अधिकांश भाग के लिए, ये कार्य विशिष्ट थे - विशेष रूप से क्वांटम कंप्यूटरों की ताकत का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन की गई संकीर्ण समस्याएं (जिनमें " सहसंबंध " की समस्या भी शामिल है जिसके बारे में हमने पहले ही लिखा था)। केरेनीडिस और प्रकाश का काम दिलचस्प था क्योंकि इसमें लोगों के लिए महत्वपूर्ण एक वास्तविक समस्या पर प्रकाश डाला गया था, जिसमें क्वांटम कंप्यूटरों ने क्लासिक लोगों को पछाड़ दिया था।

"मेरे दृष्टिकोण से, यह मशीन सीखने और बड़े डेटा प्रोसेसिंग के पहले उदाहरणों में से एक था, जिसमें हमने दिखाया कि क्वांटम कंप्यूटर कुछ ऐसा कर सकते हैं, जिसे हम अभी तक शास्त्रीय तरीकों का उपयोग करना नहीं जानते हैं," केरेनिडिस, विशेषज्ञ ने कहा कंप्यूटर विज्ञान अनुसंधान के लिए पेरिस संस्थान से कंप्यूटर विज्ञान।

केरेनीडिस और प्रकाश ने साबित किया कि एक क्वांटम कंप्यूटर किसी भी ज्ञात एल्गोरिदम की तुलना में तेजी से सिफारिशों की समस्या को हल कर सकता है, लेकिन उन्होंने यह साबित नहीं किया है कि कोई तेज शास्त्रीय एल्गोरिदम नहीं है। इसलिए, जब आरोनसन ने 2017 में टैन के साथ काम करना शुरू किया, तो उसने सिर्फ एक ऐसा काम किया - एक तेज शास्त्रीय एल्गोरिदम की अनुपस्थिति को साबित करने के लिए, केरेनीडिस और प्रकाश की क्वांटम त्वरण की पुष्टि की।

"मुझे ऐसा लग रहा था कि यह एक महत्वपूर्ण बिंदु होगा जिसे हम इस कहानी को पूरा करने के लिए निर्धारित करेंगे," आरोनसन ने कहा, जो उस समय मानते थे कि एक तेज शास्त्रीय एल्गोरिथ्म मौजूद नहीं है।

तांग ने 2017 के इस पतन पर काम करना शुरू किया, यह उम्मीद करते हुए कि सिफारिशों का कार्य उनके शोध प्रबंध का विषय होगा। कई महीनों के लिए, टैन ने शास्त्रीय एल्गोरिथ्म के अस्तित्व की असंभवता को साबित करने की कोशिश की। समय बीतता गया, और टैन सोचने लगे कि शायद इस तरह के एक एल्गोरिथ्म का अस्तित्व था।

"मैं शास्त्रीय एल्गोरिथ्म के अस्तित्व में विश्वास करने लगा, लेकिन मैं खुद को इसके लिए मना नहीं सका, क्योंकि स्कॉट ने सोचा कि वह मौजूद नहीं था, और वह मेरे लिए एक अधिकार था," तन ने कहा।

अंत में, जब शोध प्रबंध की समय सीमा पहले से ही समाप्त हो रही थी, टैन ने आरोनसन को एक पत्र लिखा, जहां उन्होंने अपने बढ़ते संदेह को कबूल किया। "टैन ने अनिवार्य रूप से मेरे लिए निम्नलिखित लिखा है: मुझे लगता है कि एक तेज शास्त्रीय एल्गोरिथ्म मौजूद है," आरोनसन ने कहा।

पूरे वसंत के दौरान, तांग ने परिणामों को लिखा और सबूत के कुछ चरणों को स्पष्ट करने के लिए आरोनसन के साथ काम किया। टैन द्वारा खोजा गया, तेज शास्त्रीय एल्गोरिथ्म दो साल पहले केरेनीडिस और प्रकाश द्वारा पाए गए तेज क्वांटम एल्गोरिदम से प्रेरित था। टैन ने प्रदर्शित किया कि उनके एल्गोरिथ्म में प्रयुक्त क्वांटम नमूने को शास्त्रीय परिस्थितियों में पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है। केरनिडिस और प्रकाश एल्गोरिथ्म की तरह टैन एल्गोरिथ्म को पॉलीग्लारिथमिक समय में निष्पादित किया गया था - अर्थात, गणना समय का अनुमान ऐसे मापदंडों के लघुगणक द्वारा लगाया गया था, जैसे कि उपयोगकर्ता और उत्पादों की संख्या - और पहले से ज्ञात शास्त्रीय एल्गोरिदम के किसी भी अन्य की तुलना में तेजी से घातीय था।

टैन के एल्गोरिथ्म के पूरा होने के बाद, आरोनसन यह सुनिश्चित करना चाहता था कि यह प्रकाशन से पहले सही था। "मैं अभी भी इस तथ्य से घबराया हुआ था कि अगर टैन के काम के प्रकाशन के बाद यह गलत हो जाता है, तो टैन के करियर की पहली बड़ी नौकरी शून्य हो जाएगी।"

आरोनसन ने जून में बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में एक क्वांटम कंप्यूटिंग कार्यशाला में भाग लेने की योजना बनाई। इस क्षेत्र के प्रकाशकों को वहाँ इकट्ठा होना था, जिसमें केरेनीडिस और प्रकाश भी शामिल थे। सम्मेलन के आधिकारिक भाग के बाद अनौपचारिक रूप से अपने एल्गोरिथ्म को प्रस्तुत करने के लिए आरोनसन ने थेन को बर्कले के साथ आमंत्रित किया।

18 की सुबह और 19 जून की सुबह, टैन ने दो व्याख्यान दिए, जिसमें दर्शकों के सवालों के जवाब दिए गए। चार घंटे के बाद, एक आम सहमति बन गई: क्लासिक टैन एल्गोरिथम सही तरह दिखता है। जो मौजूद थे उनमें से कई को समझ नहीं आया कि टैन कैसे युवा थे। "मुझे नहीं पता था कि युविन 18 साल का था, और यह निश्चित रूप से बातचीत के परिणामों से मुझे ऐसा नहीं लगता था। मुझे ऐसा लग रहा था कि जुविन पूरी तरह से विकसित आदमी के रूप में बातचीत कर रहा था, ”केरेनीडिस ने कहा। अब प्रकाशित होने से पहले एल्गोरिथ्म की एक औपचारिक सहकर्मी समीक्षा होगी।

क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए, तन परिणाम एक कदम पीछे है। या नहीं। तांग ने क्वांटम लाभ के सबसे समझने योग्य और सर्वोत्तम उदाहरणों में से एक को समाप्त कर दिया। इसी समय, टैन का काम शास्त्रीय और क्वांटम एल्गोरिदम के अध्ययन के बीच एक उपयोगी बातचीत के अस्तित्व का एक और सबूत है।

“तांग केरेनीडिस और प्रकाश के क्वांटम त्वरण को समाप्त करता है, लेकिन दूसरे अर्थ में, तांग महान सुधार में योगदान देता है और उनके काम पर आधारित है। टान्स कभी अपने क्लासिक एल्गोरिथ्म के साथ नहीं आए होते अगर उन्होंने अपना क्वांटम प्रकाशित नहीं किया होता, ”आरोनसन ने कहा।