Google के क्वांटम चिप Willow की घोषणा और उसका महत्व

 (scottaaronson.blog)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-12-11 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Google Quantum समूह ने Q2B के मौके पर 105-क्यूबिट superconducting chip Willow पेश किया, और इसके साथ surface code-आधारित error-corrected qubit तथा बड़ा Random Circuit Sampling experiment भी जारी किया
  • सबसे बड़ी वैज्ञानिक उपलब्धि यह है कि surface code का आकार 3×3→5×5→7×7 बढ़ाने पर encoded logical qubit की lifetime लंबी हुई; इसे quantum error correction की एक अहम threshold पार करने वाला परिणाम माना जा सकता है
  • हालांकि Google जिसे “वास्तविक” fault-tolerant qubit कहता है, उसके लिए लगभग 10^-6 error वाले fault-tolerant 2-qubit gate की जरूरत है, और यह experiment अभी single encoded qubit बनाने तक सीमित है
  • नया Random Circuit Sampling experiment 105 qubits और 40 layers of gates के पैमाने का है; वर्तमान में ज्ञात सर्वोत्तम simulation algorithms और exascale supercomputer के आधार पर classical simulation में लगभग 300 मिलियन साल, या memory constraints होने पर लगभग 10^25 साल लगेंगे
  • इसी वजह से परिणामों को classical computer से सीधे verify करना भी कठिन है, इसलिए इस experiment की विश्वसनीयता छोटे circuits पर confirm किए गए परिणामों को बड़े circuits तक extrapolate करने वाली indirect verification पर निर्भर करती है

Willow की घोषणा और 2019 के बाद की प्रगति

  • Google Quantum समूह ने नया 105-qubit superconducting chip Willow आधिकारिक रूप से घोषित किया
    • घोषणा में error-corrected surface code qubit का demonstration शामिल है
    • Random Circuit Sampling पर आधारित बड़ा quantum supremacy experiment भी साथ में जारी किया गया
  • यह तकनीकी प्रगति उन fault-tolerance-related preprints जैसी ही मूल उपलब्धि है जिन्हें Google ने अगस्त 2024 में arXiv पर जारी किया था
    • फर्क यह है कि अब इसमें Willow नाम का आधिकारिक chip name, Nature paper, अतिरिक्त details और बड़े पैमाने का promotion जुड़ गया है
  • 2019 में Google की मूल quantum supremacy घोषणा के बाद से chip में qubits की संख्या लगभग दोगुनी हुई है और qubit coherence time 5 गुना लंबा हुआ है
    • 2-qubit gate fidelity controlled-Z gate के लिए लगभग 99.7% और iswap gate के लिए लगभग 99.85% स्तर पर है
    • 2019 में यह लगभग 99.5% था

Error correction में पार की गई threshold

  • वैज्ञानिक रूप से सबसे महत्वपूर्ण परिणाम यह है कि surface code का आकार बढ़ाने पर encoded logical qubit ज्यादा देर तक बना रहा
    • code sizes 3×3, 5×5, 7×7 तक बढ़ाए गए
    • बड़ा system ज्यादा unstable होने के बजाय, error correction structure ने वास्तव में lifetime बढ़ाने की दिशा में काम किया
  • इसे quantum fault tolerance की एक अहम threshold पार करने के उदाहरण के रूप में समझा जा रहा है
    • यह scalable quantum computation की ओर जाने की शर्तों में से एक है, जहां logical qubits को लंबे समय तक preserve कर उन पर operations किए जा सकें
  • Google के Sergio Boixo के अनुसार, Google जिसे “वास्तविक” fault-tolerant qubit मानेगा, उसके लिए लगभग 10^-6 error वाला fault-tolerant 2-qubit gate चाहिए
    • यह error आने से पहले लगभग 10 लाख fault-tolerant operations करने के स्तर के बराबर है
    • इस experiment ने single encoded qubit बनाया, और encoded operations या कई encoded qubits के बीच operations का प्रयास नहीं किया

Random Circuit Sampling experiment का पैमाना

  • Google ने Willow पर Random Circuit Sampling आधारित नया quantum supremacy experiment भी घोषित किया
    • 105-qubit chip पर 40 layers of gates इस्तेमाल किए गए
  • Google द्वारा निकाली गई classical simulation cost वर्तमान में ज्ञात best algorithms और exascale supercomputer पर आधारित है
    • अगर memory समस्या नहीं है, तो लगभग 300 मिलियन साल
    • अगर memory समस्या बनती है, तो लगभग 10^25 साल
    • तुलना के लिए, Big Bang के बाद बीता समय लगभग 10^10 साल है
  • ये आंकड़े वर्तमान में ज्ञात simulation algorithms के आधार पर उचित लगते हैं
    • बेहतर classical simulation method खोजे जाने की संभावना बनी हुई है
    • साथ ही experiment खुद भी तेजी से बेहतर हो सकता है

सीधे verify करना कठिन quantum supremacy

  • सबसे बड़ा caveat यह है कि Random Circuit Sampling results की direct verification भी उसी वजह से classically बेहद कठिन है
    • यदि classical computer को quantum computation simulate करने में लगभग 10^25 साल लगते हैं, तो output का Linear Cross-Entropy score सीधे calculate कर verify करने में भी लगभग 10^25 साल लग सकते हैं
  • इसलिए Willow का नया quantum supremacy experiment indirect verification पर निर्भर है
    • ऐसे छोटे circuits पर results verify किए जाते हैं जिन्हें classical computer check कर सकता है
    • फिर उन results को बड़े circuits तक extrapolate किया जाता है
  • इस extrapolation पर संदेह करने की कोई वजह नहीं दिखती, लेकिन यह मामला दिखाता है कि efficiently verifiable near-future quantum supremacy experiments की जरूरत क्यों है
    • आकलन यह है कि हम पहले ही ऐसे क्षेत्र में काफी अंदर आ चुके हैं जहां direct verification कठिन है

Many-worlds interpretation debate और इस experiment की सीमा

  • Google Quantum AI leader Hartmut Neven ने David Deutsch की 1990s की उस चर्चा का उल्लेख किया जिसमें कहा गया था कि quantum computers Everett-style many-worlds की वास्तविकता स्वीकार करने की ओर ले जाते हैं
  • Willow experiment इस पुराने debate में कोई नई बात नहीं जोड़ता
    • यह quantum mechanics predictions को फिर से confirm करने का उदाहरण है
    • उन predictions का reality को समझने में क्या अर्थ है, यह 1920s से लगातार debate का विषय रहा है

Qubit platforms के बीच competition

  • Willow Google और superconducting qubit approach के लिए सकारात्मक परिणाम है
    • हाल के वर्षों में trapped-ion और neutral-atom approaches आगे निकलती दिख रही थीं, और Quantinuum तथा QuEra आदि ने प्रभावशाली results दिए
  • competitors को भी दिखाना होगा कि code size बढ़ने पर logical qubit lifetime सुधरती है
    • आगे चलकर उन्हें postselection के बिना threshold पार करने वाले logical qubit operations साबित करने होंगे
  • trapped-ion qubits को move किया जा सकता है, और 2-qubit gate fidelity superconducting approach से बेहतर दिखती है
  • superconducting qubits का फायदा यह है कि gates लगभग 1000 गुना तेज हैं
    • यह ऐसे experiments करना संभव बनाता है जिनमें लाखों samples collect करने पड़ते हैं

Skepticism और बाहरी प्रतिक्रियाएं

  • quantum computing skeptic Gil Kalai का मानना है कि Google Quantum AI के असाधारण दावों को सावधानी से देखना चाहिए, और methodology में errors की संभावना हो सकती है
    • उनकी अधिकांश writing Google के 2019 quantum supremacy experiment data को reanalyze करने पर केंद्रित है
  • इसके जवाब में कहा जाता है कि 2019 experiment के बाद पहले ही Google के नए results और अन्य संस्थानों के Random Circuit Sampling results आ चुके हैं
    • IBM, Quantinuum, QuEra और USTC ने भी अच्छे results वाले Random Circuit Sampling experiments report किए हैं
  • Sabine Hossenfelder की प्रतिक्रिया factual details में बहुत अलग नहीं है, लेकिन उसे कहीं ज्यादा negative framing माना गया
    • उनका रुख यह है कि quantum computing की बढ़ा-चढ़ाकर या बेईमानी से पेश की गई non-achievements को लंबे समय तक देखने के अनुभव के कारण, इस बार का result जो वास्तविक milestone दिखाता है और स्पष्ट झूठ के बिना प्रस्तुत किया गया है, सकारात्मक रूप से देखने लायक है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-12-11
Hacker News की राय

  • यह पढ़कर खुद बहुत छोटा महसूस हुआ। API इस्तेमाल करने और database rows अपडेट करने वाला software engineer होना, अभी जो पढ़ा उसकी तुलना में हास्यास्पद रूप से बचकाना लगता है
    यह भी कल्पना करना मुश्किल है कि इसे समझने की कोशिश क्यों करूं, और यह पूरी तरह पहुंच से बाहर लगता है। ऐसी मशीनों को छू पाने वाले लोग बेहद कम elite लोग ही हैं

    • बस मजे के लिए यह आजमाया जा सकता है कि आप कितनी दूर तक जा सकते हैं। 45 साल के गंभीर रूप से मोटे व्यक्ति को स्वस्थ होना असंभव लग सकता है, लेकिन अगर अपेक्षाओं को यथार्थवादी रूप से कम किया जाए और उन्हें संभाले जा सकने वाले routine में तोड़ा जाए, तो आखिरकार कहीं न कहीं पहुंचा जा सकता है
      papers खोजें, बहुत-सी कमियां भरें, और कुछ सालों तक अपना खाली समय लगाएं—तो 6 महीने बाद आप आज की तुलना में 6 महीने ज्यादा करीब होंगे। वजह हो या न हो, जिज्ञासा के साथ इसे आजमाने लायक है। और यह भी नहीं भूलना चाहिए कि अगर कोई अपना जीवन एक चीज को समर्पित करता है, तो स्वाभाविक रूप से वह बाकी चीजों को जीवन नहीं दे सकता। पहाड़ चढ़ना, pizza बनाना, या सामाजिक स्थितियों में हाजिरजवाबी से जवाब देना—ऐसी चीजें भी हैं जिनमें आप उनसे बेहतर हो सकते हैं
    • मिलता-जुलता, लेकिन थोड़ा अलग। quantum, fusion, LHC, astronomy, AI जैसे उच्च-स्तरीय engineering क्षेत्रों से मैं इतना दूर हूं कि बस सरसरी नजर डालता हूं, coffee पीता हूं, भौंहें उठाकर “दिलचस्प है” कहता हूं और रोजमर्रा की जिंदगी में लौट आता हूं
      फिर सोचता हूं कि कंपनी में मुझे क्या करना था—अरे हां, वही components implement करना जो पिछले करीब 10 साल से करता आ रहा हूं। समस्या यह है कि अच्छी तनख्वाह और कामचलाऊ काम वाले comfort zone को छोड़े बिना, साथ ही किसी क्षेत्र का expert दिखने या जिम्मेदारी उठाने की राह पर जाना भी मुश्किल है। यहीं impostor syndrome और जिम्मेदारी से बचना उभर आते हैं, और सच में छुट्टी की जरूरत है
    • कल official Willow announcement पढ़कर मेरी भी ठीक यही हालत हुई थी
      कल दोपहर और आज सुबह जितना सीख सकता था, सीखा, और अब quantum coherence, superposition, phase relationships के बारे में बहुत सतही ही सही, कुछ समझ आ गया है। यानी किया जा सकता है। अब linear algebra सीखना है, तो मैं थोड़ी देर के लिए जा रहा हूं
    • जिन भी क्षेत्रों में हम expert नहीं हैं, उन सबमें हम छोटे हैं, और वे क्षेत्र लगभग सब कुछ हैं। पिछले 50 सालों में computer field बहुत फैल गया है और इसमें अनगिनत specialties आ गई हैं; उसके भीतर भी हर चीज में expert होना संभव नहीं
      अगर quantum computing में और गहराई से जाना चाहते हैं, तो Scott Aaronson की किताब “Quantum Computing since Democritus” की जोरदार सिफारिश करता हूं। physics और maths background होने पर भी उनकी writing जीवंत और खींच लेने वाली है, और जो बातें आप पहले से जानते हों उन्हें भी वे अलग और संक्षिप्त ढंग से फिर व्यवस्थित कर देते हैं। उदाहरण के लिए Cantor के diagonal argument की उनकी व्याख्या, या यह दावा कि quantum mechanics “negative probabilities” के वास्तविक होने का स्वाभाविक परिणाम है—ये बेहतरीन insights हैं जिनका मैंने खुद भी काफी उपयोग किया है
      quantum computing की सीमाएं समझना भी उपयोगी है। आखिर में हमें शायद कोई QaaS API दिखेगी, जो मसलन बड़े numbers factor करने देगी। Shor algorithm या implementation details जाने बिना भी हमें classical methods से exponentially तेज जवाब मिल जाएगा। desktop quantum computer, dedicated language, और उस पर चलने वाला आम user software—मैं इसकी उम्मीद नहीं करता। हां, किसी दिन कोई उस पर Doom जरूर चलाएगा, लेकिन वह दशकों बाद की बात होगी
      https://www.alibris.com/booksearch?mtype=B&keyword=quantum+c...
    • शुरू करने के लिए अच्छी जगहें भी हैं। फिर भी वहां की सामग्री का बस बहुत थोड़ा हिस्सा ही समझ पाया
      https://podcast.clearerthinking.org/episode/208/scott-aarons...
      https://quantum.country

  • कहा जा रहा है कि जिस समस्या को हल किया गया, उसमें मौजूदा computers को लगभग 10^24 साल लगेंगे, लेकिन quantum researchers के अलावा किसी को उस समस्या से फर्क नहीं पड़ता
    अच्छा होगा अगर वे ऐसी समस्या हल करें जिसमें quantum researchers के अलावा लोगों की भी दिलचस्पी हो। जैसे traveling salesman problem n=10, या 10 अंकों वाली संख्या का factorization ही सही। तब तक quantum computers commercial fusion जैसी ही category में हैं। “breakthroughs” की भरमार, लेकिन नतीजा 0
    cancer research से तुलना करें तो फर्क अच्छी तरह दिखता है। हर साल आने वाली “cancer का इलाज कर सकने वाली breakthrough!” घोषणाएं लगभग गायब हो गई हैं, और उनकी जगह लगातार, वास्तविक progress हो रही है

    • बात यह नहीं कि “quantum researchers के अलावा किसी को उस समस्या में दिलचस्पी नहीं”; बेहतर सवाल शायद यह हो सकता है कि हम बाकी लोग उन्हीं चीजों में दिलचस्पी क्यों नहीं लेते। अगर 2014 में हम यह सोच रहे होते कि neural network researchers कुछ खास समस्याओं में क्यों दिलचस्पी रखते हैं, तो पता नहीं आज हम कहां होते
      तकनीक में भी विश्वास और vision सचमुच आध्यात्मिक चीजें हैं
    • Google भी कहता है कि अगला कदम real-world application problems ढूंढना है। https://blog.google/technology/research/google-willow-quantu...
      “इस क्षेत्र की अगली चुनौती आज के quantum chips पर वास्तविक applications से संबंधित पहली ‘useful, beyond-classical’ computation दिखाना है”
    • इसका traveling salesman problem हल करने से कभी कोई संबंध नहीं होगा
      अधिक महत्वपूर्ण यह है कि यह experimental line इस विचार का खंडन करने के लिए है कि कोई अप्रत्याशित physical phenomenon computation scaling को तोड़ देगा। भरोसेमंद लोगों में से कोई भी यह दावा नहीं कर रहा कि मौजूदा experiment किसी practical चीज के लिए उपयोगी है
    • ज्यादा महत्वपूर्ण बात यह है कि वह solution वास्तव में किसी भी तरह verify नहीं हुआ है। वह गलत भी हो सकता है
      एक पूर्ण outsider के रूप में मुझे समझ नहीं आता कि milestone ऐसी समस्या क्यों नहीं है जो classically कठिन हो लेकिन आसानी से verify की जा सके। यह और भी अजीब लगता है क्योंकि हम बहुत सुनते आए हैं कि quantum computing उन encryptions को बहुत आसानी से तोड़ देगी जिन्हें सामान्य computers नहीं तोड़ सकते
    • जिन airlines के पास hub-and-spoke model नहीं है, उनकी समस्याएं quantum computing के लिए अच्छा market हो सकती हैं। मैं पूरी तरह गलत भी हो सकता हूं, लेकिन जांचने के लिए variables, permutations और choices की संख्या बहुत बड़ी है

  • Everett-स्टाइल कई-विश्व व्याख्या का समर्थन करने वाला तर्क—यानी “अगर computation को parallel universes को outsource नहीं किया गया था, तो वह हुआ कहाँ?”—तार्किक नहीं लगता
    वे parallel universes भी तो वही computation साथ-साथ चला रहे हैं, और इसलिए अपनी computation का कुछ हिस्सा हमें “outsource” कर रहे हैं, है न? अगर ऐसा है तो यह zero-sum है; फिर सभी universes को मिलाकर performance में सुधार कैसे आ सकता है, समझ नहीं आता

    • कई-विश्व व्याख्या ऐसे काम नहीं करती। universes की संख्या fixed नहीं होती, और सच कहें तो साफ़-साफ़ अलग universes या timelines भी नहीं होतीं। उन्हें गिनने की कोशिश coastline की लंबाई नापने जैसी है; पर्याप्त zoom करने पर वे आपस में मिली हुई होती हैं
      quantum computer चलाने पर “नई timeline” बनती है। बेशक निष्क्रिय पड़े सामान्य atoms भी ऐसा करते होंगे, और quantum computer में कठिन हिस्सा यह है कि उस branching को अस्थायी बनाया जाए
      इसलिए quantum computer अपने कई versions में बँट जाता है, हर version में computation का कुछ हिस्सा करता है, और results को मिला देता है। यह MapReduce नहीं है; मिलाने के तरीके सख्ती से सीमित हैं और classical नज़रिये से सभी अजीब लगते हैं
      इसी आधार पर कई-विश्व व्याख्या का बचाव किया जा सकता है। क्योंकि merged computation आखिर कहीं न कहीं तो हुआ होगा। computation जितनी बड़ी और लंबे समय तक चलने वाली हो, वह Copenhagen व्याख्या से उतनी ही कम मेल खाती है। सख्ती से कहें तो यह pilot-wave theory से विरोधाभासी नहीं है, लेकिन pilot-wave theory कई-विश्व व्याख्या में बस यह घोषणा जोड़ देती है: “यह timeline दिख रही है? यही असली है और बाकी नकली हैं। हाँ, उन्हें implement करने के लिए जरूरी सारी computation होती है, बस उनमें ‘वास्तविकता’ नाम की property नहीं है”
      हालांकि ऐसा मानने पर pilot-wave theory computationalism से मेल नहीं खाती, और इसलिए mind uploading जैसी concepts से भी मेल नहीं खाती। बेशक उस निष्कर्ष को स्वीकार भी किया जा सकता है
    • “अगर computation को parallel universes को outsource नहीं किया गया था, तो वह हुआ कहाँ?” यह बात एक CS generalist outsider की नज़र से संकीर्ण लगती है। यह हमारे द्वारा physical रूप से design और mathematical रूप से formalize की गई computation की पद्धति के प्रति biased लगती है
      मैं multiverse के खिलाफ नहीं हूँ, लेकिन अगर “Turing-style computation हुई और उसके लिए parallel universes जरूरी थे” और “हमारे universe में intuition के खिलाफ और अभी पूरी तरह न समझी गई कोई चीज़ हुई” में से चुनना हो, तो मैं दूसरे पर दांव लगाऊँगा
    • लेख के एक वाक्य पर जोर दूँ तो, यह experiment “कई-विश्व व्याख्या बनाम अन्य व्याख्याएँ” वाली पुरानी बहस में कुछ नया नहीं जोड़ता। experiment की उतनी ही संभव, और शायद conceptually ज्यादा सरल, व्याख्या यह है कि qubits थोड़ी देर के लिए कई bit strings की superposition state में रहे, कुछ operations किए गए, और फिर measurement ने इस superposition को एक निश्चित bit string में collapse कर दिया। multiverse की जरूरत नहीं
    • इसे काम करने के लिए बस ऐसा system design करना होगा जिसमें ज्यादातर universes सही जवाब दें
      कम से कम हर संभावना के लिए एक universe हो ताकि सभी code paths compute होने लगें। फिर ऐसा mechanism जोड़ें जो सही result आने पर कहीं ज्यादा universes बना दे। तब हर गलत result के लिए 1 universe होगा, और सिर्फ सही result के लिए 2^300 universes बनेंगे। इसे चलाने पर 99.99999% probability से सही result मिलेगा
      मैं इस व्याख्या का समर्थन करने की कोशिश नहीं कर रहा, लेकिन कई-विश्व perspective से यह कैसे संभव हो सकता है, आसानी से दिखता है। असल में error correction गलत जवाबों की तुलना में सही जवाबों के लिए ज्यादा universes बनाने का mechanism बन जाता है, और पूरी चीज़ इसी तरह काम करती है। quantum error correction को इस तरह सोचना काफी reasonable है। क्योंकि यह वास्तव में देखे जाने वाले सही जवाब को prefer कराने वाला mechanism है, और कई-विश्व में इसका मतलब है ज्यादा सही-जवाब universes बनाना
    • result सभी universes में समान होता है। इसमें कुछ-कुछ बिखेरो-और-समेटो वाले MapReduce जैसा feel है। हर universe problem का एक हिस्सा compute करता है, फिर सभी results को जोड़कर final result मिलता है और वह result सभी universes में होता है
      यह logic मुझे convincing लगता है। हालांकि मैं पहले से conclusion पर विश्वास करता था, इसलिए bias तो है

  • “ठीक उसी वजह से कि इस quantum computation को classical computer पर simulate करने में लगभग 10^25 साल लगेंगे, quantum computer के result को classical computer से सीधे verify करने में भी लगभग 10^25 साल लगेंगे” वाला हिस्सा समझ नहीं आया
    कई problems ऐसी नहीं होतीं जिन्हें solve करने में बहुत समय लगता है लेकिन verify करना trivial होता है? उदाहरण के लिए कुछ बहुत बड़े primes के product वाले बहुत बड़े number की factorization। 10^25 साल के scale की बात न भी हो, फिर भी ऐसा नहीं है क्या?

    • यह computation, बहुत मोटे तौर पर हाथ हिलाते हुए कहें तो, किसी arbitrary state को initialize करने जैसा है, और यह well-known है कि इस state को randomly initialize किया गया या नहीं, यह classical computer से reasonable time में compute नहीं किया जा सकता
      इसने बहुत लोगों को इसलिए उलझाया क्योंकि यह “P≠NP prove कर दिया” जैसा सुनाई देता है। समझने की कुंजी है A) “यह computation” में यह शब्द को पकड़कर रखना, B) यह याद रखना कि prime factorization quantum computing का plausible application है
      अगर B से contradiction जैसा लगे तो इसका साफ़ समाधान है: “हाँ, लेकिन quantum computer अभी prime factorization करने जितना बड़ा नहीं है”
      लेख में थोड़ा इशारे में कहा गया है कि अगर कोई ऐसी computation खोज ले जो A) classical तरीके से reasonable time में compute न हो सके, B) बहुत छोटे quantum computer पर compute हो सके, और C) classical computer से reasonable time में verify हो सके, तो बहुत से researchers उत्साहित होंगे

  • hardware आगे बढ़ रहा है, लेकिन एक समस्या है। quantum computer पर चलाने के लिए algorithms नहीं हैं। RSA तोड़ने में उपयोगी Shor algorithm के अलावा कुछ नहीं
    बस धुंधले ideas हैं कि यह quantum simulation या optimization में useful हो सकता है। अगर कल पूरी तरह काम करने वाला quantum computer मिल जाए, तो उस पर क्या चलाएँगे? खालीपन है
    इकलौती उम्मीद quantum algorithms में breakthrough है, लेकिन कुछ दिख नहीं रहा और इस तरफ भी ज्यादा progress नहीं है। ऊपर से quantum algorithm companies में सबसे ज्यादा funding पाने वाली Zapata Computing भी इस साल बंद हो गई

    • Zapata Computing वाली बात: imaginary magic computer के लिए algorithms develop करके पैसा कमाना काफी मुश्किल होता है
    • सबसे पहले quantum chemistry simulate करना शुरू कर सकते हैं। हालांकि उस point पर यह simulation से ज्यादा सच में quantum chemistry चलाने जैसा होगा
    • इसके लिए कुछ evidence देना चाहिए। HN के random ad-tech developers को useful quantum computer algorithms न पता हों, इसका कोई खास मतलब नहीं
    • यह सच नहीं है। quantum algorithms बहुत हैं
      https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_algorithm

  • संबंधित लेख: Willow, Our Quantum Chip
    https://news.ycombinator.com/item?id=42367649

  • संक्षेप में कहें तो यह वास्तविक नतीजा है, और अच्छी बात यह है कि qubits जितने ज़्यादा होते हैं, वे कम समय नहीं बल्कि ज़्यादा देर तक टिकते दिखते हैं। खराब बात यह है कि नतीजा सीधे तौर पर सत्यापित नहीं होता, बल्कि सिर्फ़ extrapolation से ही पुष्टि होती है

    • इसमें दो अलग-अलग नतीजों को मिला दिया गया है
      a) error correction में signal को amplify करने के लिए शुरुआत में error का छोटा स्तर चाहिए होता है, और आखिरकार हम उस बिंदु पर पहुंच गए हैं; बड़े correction configurations ज़्यादा errors संभालते हैं
      b) “standard” benchmark समस्या अब ऐसी चीज़ को 100% compute करती है जिसे classical chips से व्यावहारिक रूप से compute करना संभव नहीं है। दिक्कत यह है कि समस्या इतनी quantum है कि classical chips से अब उसका verification भी संभव नहीं है

  • अगर वाकई महत्वपूर्ण बात करें, तो post-quantum era में कहां निवेश करना चाहिए? संक्षेप में कहूंगा
    Google की Willow quantum chip मौजूदा supercomputers से काफी आगे है और ऐसे काम को कुछ ही मिनटों में हल कर देती है जिसमें किसी दूसरे तरीके से अरबों साल लगते। अगर technology और AI की प्रगति तेज़ होती है, तो विशेषज्ञों के अनुमानों के उलट quantum advantage 2030s से भी पहले आ सकता है
    centralized मौजूदा banking systems transfers freeze करके, procedures re-verify करके और नए protocols में controlled migration के ज़रिए post-quantum safe cryptography पर ज़्यादा जल्दी shift कर सकते हैं। वहीं decentralized cryptocurrencies में hard fork coordinate करना मुश्किल है, और quantum-safe algorithms पर जाने से transaction signatures लंबी हो जाएंगी, fees काफी बढ़ सकती हैं और trust कमजोर हो सकता है
    अगर quantum computers मौजूदा encryption के लिए खतरा बनते हैं, तो real estate या stock indices जैसी real-world assets, cryptocurrency जैसी digital assets की तुलना में अपनी value बेहतर बनाए रख सकती हैं। आप क्या सोचते हैं?

    • यह सचमुच एक भी बात सही नहीं है
      आपने कहा कि Google की Willow quantum chip मौजूदा supercomputers से काफी आगे है और अरबों साल लगने वाले काम को कुछ मिनटों में हल कर देती है, तो आखिर किस तरह के computational task की बात कर रहे हैं?
    • “वाकई महत्वपूर्ण बात” सुनकर कान खड़े हो गए थे, लेकिन “कहां निवेश” पर आते ही तुरंत दिलचस्पी खत्म हो गई

  • parallel universes को घसीटने से पहले, इस system की तुलना macroscopic world में मौजूद प्रकृति के बेहिसाब particle count से क्यों न करें? 1 gram में 10^23=2^76 particles होते हैं
    Google के random circuit sampling experiment में सिर्फ़ 67 qubits इस्तेमाल हुए, जो 76 से भी एक digit कम है। chip में 105 qubits थे और error correction experiment ने 101 qubits इस्तेमाल किए, ऐसा बताया गया है; जानना चाहूंगा कि ऐसा क्यों
    क्या Google के experiment को पूरे 105-qubit device पर random circuit sampling चलाने की कोशिश में समस्या आई? यह कहने से पहले कि computation ने parallel universes बुला लिए, मैं पहले यह देखना चाहूंगा कि उस computation को system के भीतर particle states में classically encoded state के रूप में समझाया नहीं जा सकता

    • universe किसी तरह hourglass की रेत को ordered heap में बदलने का तरीका जानता है। classical computer पर इसे simulate करना असंभव लगता है, लेकिन universe real time में सही नतीजा “compute” करता है
      असल में जो होता है और computer से जो किया जा सकता है, उनके बीच बहुत बड़ा gap महसूस होता है। quantum computers के साथ भी ऐसा ही हो सकता है
    • “chip में 105 qubits थे और error correction experiment ने 101 qubits इस्तेमाल किए, जानना चाहूंगा कि क्यों” — यह कुछ वैसा ही है जैसे यह देखकर हैरान होना कि byte तो 8 bits का होता है, लेकिन Hamming error correction code 7 bits इस्तेमाल करता है
      वजह यह है कि वह तरीका 3-7-15-... bits मांगता है, और उनमें fit होने वाली सबसे बड़ी value 7 है
      surface error correction भी इसी तरह list में मौजूद सबसे बड़ी संख्या भर है। conspiracy theory की ज़रूरत नहीं है, और इसका single chip पर qubits की संख्या तय करने वाली manufacturing capability से भी कोई संबंध नहीं
      [0] https://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_code

  • “quantum computer के नतीजे को classical computer से सीधे verify करने में भी लगभग 10^25 साल लगेंगे” वाला दावा बहुत समझ में नहीं आता। ऐसी कई समस्याएं हैं जिनमें verification, solve करने से कहीं आसान होता है
    quantum computing claims को verify करने के लिए वह approach क्यों नहीं अपनाते?

    • लेखक ठीक यही कह रहा है। इस क्षेत्र के researchers को reliability के लिए जल्दी verify होने वाली test problems solve करनी चाहिए
      वे ऐसा क्यों नहीं करते? पहली वजह यह है कि 10^25 जैसे maximum problem size तक पहुंचने के लिए problem domain को computing device के substrate के जितना संभव हो उतना करीब चुनना पड़ता है। fast verification वाली कई problems में अभी प्रभावशाली रूप से बड़े problem sizes handle नहीं किए जा सकते। जैसे GPU सच में सिर्फ़ computer graphics या linear algebra जैसे “embarrassingly parallel” algorithms में ही बहुत मजबूत होता है, वैसे ही यह quantum chip भी algorithms की उन खास classes में मजबूत है जिन्हें बहुत ज़्यादा coherence की ज़रूरत नहीं होती
      दूसरी बात, संभावित use cases में से कई का verification आसान नहीं है, लेकिन वे फिर भी बहुत उपयोगी और दिलचस्प हैं। जैसे weather और climate prediction, quantum chemistry simulation, Department of Energy की nuclear simulations। cryptography इस मायने में काफी अपवाद है कि वह आसानी से verify होने वाले results देती है
    • लगता है इस blog में लेखक ने ठीक यही point कहा है
    • क्योंकि फिलहाल हमें ऐसी समस्या नहीं पता जो इस type के device पर चल सके, जिसमें अपेक्षित exponential speedup हो, और जिसके लिए fast classical verification algorithm भी हो। यही लेखक का main point है, और वह काफी समय से कहता आया है कि ऐसे examples पर research करना महत्वपूर्ण है
    • Hossenfelder ने जो tweet link किया है, वह इस हिस्से को सीधे address करता है [1]। quantum computer को किसी वास्तविक चीज़ को simulate करने के लिए 4 orders of magnitude ज़्यादा qubits चाहिए
      तब तक, Aaronson के बताए intermediate-stage test algorithm जैसी कोई चीज़ न हो तो यह toy problems तक ही सीमित रहेगा। हालांकि अगर ऐसा algorithm मौजूद हो, तो इससे यह सस्ता counterargument भी संभव हो जाएगा कि quantum computer को advantage नहीं है, जिससे PR value घट जाएगी
      [1] https://x.com/skdh/status/1866352680899104960
    • क्या यह संयोग नहीं भी हो सकता कि इसी तरह की problems चुनी जाती हैं? किसी तरह quantum system से classical system की क्षमता से कहीं ज़्यादा computation निकलवा लेते हैं, लेकिन उससे useful information निकाल नहीं पाते लगते हैं। हम्म.