কম্পিউটার বিজ্ঞানের মনোমুগ্ধকর জগতে, জটিল সমস্যাগুলো সমাধান করা একটি ক্রমাগত যাত্রা, যা প্রায়শই চ্যালেঞ্জিং শৃঙ্গগুলোতে আরোহণের সাথে তুলনা করা হয়। ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি ব্যবহারকারী গবেষকদের এবং কোয়ান্টাম সম্ভাবনা অনুসন্ধানকারীদের মধ্যে প্রতিযোগিতা গতি এবং ওঠানামায় ভরা। প্রায়ই, যখন একটি কোয়ান্টাম উন্নতি ঘোষণা করা হয়, তখন ক্লাসিক সম্প্রদায় দ্রুত সেই পারফরম্যান্সের সমান বা অধিকতর কিছু উপায় খুঁজে বের করার চেষ্টা করে। এটি একটি প্রযুক্তিগত দণ্ডযুদ্ধ যা উদ্ভাবনকে চালিত করে।
চিরন্তন প্রতিদ্বন্দ্বিতা: ক্লাসিক বনাম কোয়ান্টাম
অনেকদিন ধরে এই প্রতিযোগিতা ভার্চুয়াল ড্রয়ের মতো ফলাফল দিচ্ছিল। কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম যা দ্রুততর গতি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ করত, তার সাথে দ্রুত নতুন ক্লাসিক পন্থা উঠে আসতো যা একইরকম ফলাফল অর্জন করত। সম্প্রতি আমি এর একটি উদাহরণ দেখেছি: Science পত্রিকায় প্রকাশিত একটি নিবন্ধ, যেখানে একটি সম্ভাব্য কোয়ান্টাম গতি লাভের কথা বলা হয়েছিল, তা দুইটি পৃথক দল তাত্ক্ষণিক সন্দেহের মধ্যে রেখেছিল যাঁরা দেখিয়েছেন কিভাবে একই ধরনের গণনা ক্লাসিক মেশিনে করা যায়। এই গতিবিধি প্রমাণ করে যে ক্লাসিক অ্যালগরিদমগুলো দশক ধরে কতটা দৃঢ় এবং কৌশলী হয়ে উঠেছে।
তবে, সাম্প্রতিক একটি উন্নয়ন কমপক্ষে আপাতত সেই প্যাটার্নটি ভেঙে দিয়েছে বলে মনে হচ্ছে। arxiv.org নামের প্রাক-প্রকাশনা বিজ্ঞান সাইটে একটি নিবন্ধ প্রকাশিত হয়েছে, যা একটি বিশ্বাসযোগ্য এবং, অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ, ব্যবহারিক কোয়ান্টাম গতি লাভ বর্ণনা করে। এই নতুন অ্যালগরিদম, যেটি Decoded Quantum Interferometry (DQI) নামে পরিচিত, বৃহৎ ধরনের অপ্টিমাইজেশন সমস্যার জন্য ভাল সমাধান খোঁজার ক্ষেত্রে সকল পরিচিত ক্লাসিক অ্যালগরিদমের থেকে দ্রুত প্রমাণিত হয়েছে। এটি এই ক্ষেত্রের জন্য একটি উত্তেজনাপূর্ণ মুহূর্ত।
DQI কে এগিয়ে রাখে কী?
DQI বিশেষ কারণ এটি এমন অপ্টিমাইজেশন সমস্যাগুলোকে লক্ষ্য করে যা কম্পিউটার ক্লাসিক পদ্ধতির জন্য অত্যন্ত কঠিন। অপ্টিমাইজেশন সমস্যাগুলো হল সম্ভাব্য অসংখ্য বিকল্প থেকে সেরা সমাধান খুঁজে বের করা। যেমন, লজিস্টিক্সে একটি ডেলিভারি ট্রাককে একাধিক শহর ভ্রমণের সর্বোত্তম পথ নির্ধারণ, অথবা পণ্যগুলো সবচেয়ে ভালভাবে প্যাক করার উপায়। সমস্যার আকার যত বড় হয়, সম্ভাব্য সমাধানের সংখ্যা ততো বিস্ফোরকভাবে বেড়ে যায়, ফলে বুদ্ধিদীপ্ত ক্লাসিক পদ্ধতিগুলোও দ্রুত অকার্যকর হয়ে পড়ে।
DQI যে নির্দিষ্ট সমস্যা নিয়ে কাজ করে তা হল একটি গণিতীয় ফাংশন (কমপ্লেক্সিটির দিক থেকে সহজ পলিনোমিয়াল) খুঁজে বের করা যা দেওয়া পয়েন্টের মধ্যে সর্বাধিক সংখ্যক পয়েন্ট স্পর্শ করবে। এই চ্যালেঞ্জের রূপ ভিন্ন ভিন্ন কম্পিউটার বিজ্ঞানের শাখায় দেখা যায়, যেমন কোড তৈরি, ত্রুটি সংশোধন এবং ক্রিপ্টোগ্রাফি। DQI পদ্ধতির সৌন্দর্য হল এর উদ্ভাবকরা বুঝতে পেরেছেন যে এই আদর্শ “অনিয়মিত রেখা” খুঁজে পাওয়া একটি গোলমেতে বার্তা ডিকোড করার মতো, অর্থাৎ বার্তাটিকে সঠিক অর্থের কাছাকাছি আনা। এই আকস্মিক সংযোগ ডিকোডিং তত্ত্বের সঙ্গে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ছিল।
DQI এর অজানা যাত্রা
অদ্ভুতভাবে, DQI উদ্ভব হয়নি অপ্টিমাইজেশন সমস্যাটিকে কেন্দ্র করে। Google Quantum AI-এর পদার্থবিজ্ঞানি এবং DQI এর প্রধান স্থপতি স্টিফেন জোর্ডান বলেছেন, আবিষ্কারটি “ঘুষি-মুষ্টির পথে” এসেছিল। ২০২৩ সালে তিনি Google-এ যোগ দেন এডি ফারহির সঙ্গে কাজ করার জন্য, যিনি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের একজন পথপ্রদর্শক। যেখানে ফারহি শক্তি ধারণার মাধ্যমে অপ্টিমাইজেশন অন্বেষণ করছিলেন (কম শক্তি মানে ভাল সমাধান), সেখানে জোর্ডান প্রায়-তরঙ্গগত কোয়ান্টাম প্রকৃতি ভিত্তিক একটি ভিন্ন পন্থা অবলম্বন করছিলেন।
কোয়ান্টাম ফোয়ারিয়ার রূপান্তর ব্যবহার করে, একটি শক্তিশালী গণিতীয় সরঞ্জাম, জোর্ডান একটি পদ্ধতি আবিষ্কার করেন যা অপ্টিমাইজেশন সমস্যার সম্ভাব্য সমাধানগুলোকে কোয়ান্টাম তরঙ্গ হিসেবে রুপান্তরিত করে। তিনি দেখতে পান যে তিনি কোয়ান্টাম সিস্টেম এমনভাবে পরিবর্তন করতে পারেন যাতে বড় তরঙ্গ (অর্থাৎ উচ্চ এমপ্লিটিউড) ভাল সমাধানের সঙ্গে মিলিত হয়। বড় চ্যালেঞ্জ ছিল এই বড় এমপ্লিটিউডগুলো সনাক্ত করা একটি জটিল কোয়ান্টাম সিস্টেমে। অবাক করা উপায়ে, সমস্যা সমাধান নির্বাচনের প্রক্রিয়াটি ত্রুটি সংশোধনের মতোই ছিল, যা একটি সুপ্রতিষ্ঠিত কম্পিউটার বিজ্ঞানের শাখা যাকে ডিকোডিং বলা হয়।
এই আবিষ্কার জোর্ডান এবং নোহা শাট্টিকে, যিনি Google-এরই, ডিকোডিং কৌশলগুলো ব্যবহার করে অ্যালগরিদমটি তৈরি করতে সাহায্য করে। বহু পরীক্ষা-নিরীক্ষার পর এবং ক্লাসিক অ্যালগরিদমের বিরুদ্ধে অনেক হতাশাজনক প্রচেষ্টার শেষে তারা ৬০-এর দশকে চালু হওয়া একটি নির্বাচনী ডিকোডিং পদ্ধতি খুঁজে পান, যা নির্দিষ্ট ত্রুটি সংশোধনে ব্যবহৃত হত, এবং সেটি নির্বাচিত অপ্টিমাইজেশন সমস্যার জন্য কার্যকর প্রমাণিত হয়। “আমাদের সাফল্য প্রায় তাৎক্ষণিক মনে হয়,” জোর্ডান বলেছেন উন্নয়নের সময় সম্পর্কে। মেরি উটটারস-এর মত বিশেষজ্ঞরা এই সত্য স্বীকার করেন যে DQI এর জন্য পরিচিত কোন ক্লাসিক অ্যালগরিদম তাদের গতি সমান করতে পারে না। এটি কোয়ান্টাম গণনার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।
DQI-এর চ্যালেঞ্জ ও ভবিষ্যৎ
উৎসাহ সত্ত্বেও, DQI এখনও বেশ কিছু ব্যবহারিক চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন। জোর্ডান স্বীকার করেছেন যে বর্তমান আকারে এটি বিদ্যমান কোয়ান্টাম কম্পিউটারে চালানো যায় না তার জটিলতা এবং হার্ডওয়্যার প্রয়োজনীয়তার কারণে। কোয়ান্টাম প্রযুক্তি এখনও উন্নয়নের ধাপে রয়েছে, এবং এমন মেশিন নির্মাণ করা যেগুলো জটিল অ্যালগরিদম DQI-এর মতো বৃহৎ পরিসরে চালাতে পারে একটি বৃহৎ ইঞ্জিনিয়ারিং চ্যালেঞ্জ। পাশাপাশি, ক্লাসিক অ্যালগরিদম সম্প্রদায়ও তাদের নিষ্টুর অনুসন্ধান চালিয়ে চলেছে। যেভাবে ইউইন ট্যাঙ্গ, যিনি কোয়ান্টামের সমতুল্য ক্লাসিক অ্যালগরিদম তৈরিতে পরিচিত, উল্লেখ করেছেন, এই কোয়ান্টাম উন্নতি ক্লাসিক গবেষকদের জন্য নতুন দিক অনুসন্ধানের আহ্বান। সুস্থ প্রতিযোগিতা উভয় ক্ষেত্রকেই এগিয়ে নিয়ে যায়।
তবে, গবেষণা থেমে থাকে না। গত আগস্টে প্রকাশনার পর থেকে, গবেষকরা DQI এর প্রয়োগ আরও বিস্তৃত অপ্টিমাইজেশন সমস্যার শ্রেণিতে প্রসারিত করেছেন, যার মধ্যে আছে “সেরা পথ” চ্যালেঞ্জের বিভিন্ন রূপ। জোর্ডান বিশ্বাস করেন যে DQI এই নতুন ক্ষেত্রেও নিজের অগ্রগতি বজায় রাখবে। কোয়ান্টাম সম্প্রদায় প্রতিটি নতুন অ্যালগরিদম উদযাপন করে যা পরিস্কারভাবে ক্লাসিক পদ্ধতির থেকে উন্নত প্রমাণিত হয়, কারণ এগুলো তুলনামূলক বিরল এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের আসল সম্ভাবনার পথ দেখায়।
সহজ তুলনা: ক্লাসিক বনাম কোয়ান্টাম (DQI)
| বৈশিষ্ট্য | ক্লাসিক অ্যালগরিদম (জটিল অপ্টিমাইজেশন সমস্যায়) | কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম (DQI) |
|---|---|---|
| মূল পদ্ধতি | স্মার্ট ইটারেশন, হিউরিস্টিক্স | কোয়ান্টাম স্টেট নিয়ন্ত্রণ (তরঙ্গ) |
| নির্দিষ্ট সমস্যায় পারফরম্যান্স (যেমন: পলিনোমিয়াল ফিটিং) | সমস্যার আকার বাড়লে দ্রুত অকার্যকর | কিছু সমস্যার শ্রেণিতে দ্রুততর |
| উন্নতির তাত্ত্বিক ভিত্তি | গণিত, কম্পিউটার বিজ্ঞান | কোয়ান্টাম পদার্থবিজ্ঞান, ডিকোডিং তত্ত্ব |
| প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার | প্রচলিত কম্পিউটার | বৃহৎ পরিসরের কোয়ান্টাম কম্পিউটার (অপেক্ষাধীন উন্নয়ন) |
| বর্তমান অবস্থা | ব্যাপক ব্যবহৃত, পরীক্ষিত | তাত্ত্বিক (ভবিষ্যত হার্ডওয়্যারের উপর নির্ভর), সম্ভাবনাময় |
কোয়ান্টাম অপ্টিমাইজেশনের সম্ভাব্য প্রয়োগসমূহ
- লজিস্টিকস এবং সরবরাহ চেইন (ফ্লিট রাউটিং)
- আর্থিক (পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন)
- ঔষধ আবিষ্কার (মলিকুলার সিমুলেশন)
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (মডেল ট্রেনিং)
- উপাদান বিজ্ঞান (নতুন উপাদান ডিজাইন)
- ক্রিপ্টোগ্রাফি (কোড ভাঙ্গা বা তৈরি করা)
- যোগাযোগ নেটওয়ার্ক অপ্টিমাইজেশন
সাধারণ প্রশ্নাবলী: DQI এবং কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম
- “কোয়ান্টাম সুবিধা” বা “কোয়ান্টাম গতি” কী? এটি এমন একটি পরিস্থিতিতে যেখানে একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম একই সমস্যার জন্য পরিচিত বা তাত্ত্বিক ক্লাসিক অ্যালগরিদমের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত সমাধান দেয়।
- DQI কি এখনই ব্যবহার হচ্ছে? না, DQI হিসাবে বর্ণিত অ্যালগরিদমটি বৃহৎ পরিসরের কোয়ান্টাম কম্পিউটার প্রয়োজন, যেগুলো এখনো উপলব্ধ নয়। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ তাত্ত্বিক উন্নতি যা ভবিষ্যতের সম্ভাবনা নির্দেশ করে।
- DQI কীভাবে “ডিকোডিং” ব্যবহার করে? এটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যাটিকে কোয়ান্টাম সিস্টেমে রূপান্তরিত করে এবং সেরা সমাধান খুঁজে পেতে এমন গণিতীয় কৌশল ব্যবহার করে যা এনকোড করা বার্তায় ত্রুটি শনাক্ত এবং সংশোধন করার মতো।
- সব অপ্টিমাইজেশন সমস্যা কি কোয়ান্টাম কম্পিউটারে দ্রুত হবে? প্রতিশ্রুতিবদ্ধ নয়। গবেষণা চলছে খুঁজে বের করার জন্য কোন ধরনের সমস্যা কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের সাহায্যে সত্যিকার অর্থে ক্লাসিক পদ্ধতির চেয়ে বেগবান।
- “অপ্টিমাইজেশন সমস্যা” কী? এটি যেকোন সমস্যার ধরন যেখানে অনেক বিকল্প থেকে সর্বোত্তম ফলাফল (সর্বোচ্চ লাভ, কম খরচ, সবচেয়ে সংক্ষিপ্ত পথ ইত্যাদি) খুঁজে বের করতে হয়, নির্দিষ্ট নিষেধাজ্ঞার মধ্যে।
আমার মতে, DQI এর উদ্ভব কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের অসাধারণ সম্ভাবনার আরেকটি স্মারক। যদিও আমরা এখনও এমন মেশিন থেকে দুরে যারা এ সম্ভাবনা সম্পূর্ণরূপে কাজে লাগাতে পারে, প্রতিটি নতুন অ্যালগরিদমের মত DQI গবেষণাকে বৈধতা দেয় এবং আমাদের এমন একটি ভবিষ্যতের সম্ভাবনার ঝলক দেখায় যেখানে আজকের দীর্ঘসূত্রী সমস্যা কার্যকরভাবে সমাধানযোগ্য হবে। ক্লাসিক এবং কোয়ান্টাম পন্থার মধ্যে সহযোগিতা এবং প্রতিযোগিতা এই উন্নতির মূল চালিকা শক্তি রাখতে থাকবে।
আপনি কী ভাবে দেখছেন ক্লাসিক এবং কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের এই প্রতিযোগিতাকে? নিচে আপনার মন্তব্য দিন!