কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং (QML) 2023 সালে একটি বড় লাফ দিতে প্রস্তুত

ক্লাসিক মেশিন লার্নিং (এমএল) অ্যালগরিদমগুলি ইমেজ এবং স্পিচ রিকগনিশন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি), এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং সহ বিভিন্ন ধরণের কাজের জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে। যাইহোক, ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমগুলি ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের সীমাবদ্ধতার দ্বারা সীমাবদ্ধ এবং বড় এবং জটিল ডেটা সেটগুলি পরিচালনা করতে বা উচ্চ স্তরের নির্ভুলতা এবং নির্ভুলতা অর্জন করতে লড়াই করতে পারে।

কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং (QML) লিখুন।

QML ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠতে এবং কর্মক্ষমতা উন্নতির প্রস্তাব করতে ML-এর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতার সাথে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের শক্তিকে একত্রিত করে। যুক্তরাজ্যের ব্রিস্টল বিশ্ববিদ্যালয়ের রিচার্ড জোজসা এবং নিল লিন্ডেন তাদের গবেষণাপত্রে “কোয়ান্টাম-কম্পিউটেশনাল স্পিড-আপে এনট্যাঙ্গলমেন্টের ভূমিকায়” লিখেছেন যে “কিউএমএল অ্যালগরিদমগুলি তাদের ক্লাসিক্যালের তুলনায় সূচকীয় গতি-আপ প্রদানের প্রতিশ্রুতি রাখে। ডেটা শ্রেণীবিভাগ, বৈশিষ্ট্য নির্বাচন এবং ক্লাস্টার বিশ্লেষণের মতো নির্দিষ্ট কাজের জন্য প্রতিপক্ষ। বিশেষ করে, তত্ত্বাবধানে এবং অ-তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের ব্যবহার মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিপ্লব ঘটানোর সম্ভাবনা রয়েছে।”

ট্রেডেন্সের ডাটা সায়েন্স এবং এআই এর সিনিয়র ডিরেক্টর জোহরা লাধা বলেছেন, QML প্রথাগত মেশিন লার্নিং থেকে বিভিন্ন মূল উপায়ে আলাদা:

1. কোয়ান্টাম সমান্তরালতা: কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি কোয়ান্টাম প্যারালেলিজম নামে পরিচিত কোয়ান্টাম সিস্টেমের অনন্য বৈশিষ্ট্যের সুবিধা নিতে পারে, যা তাদের একই সাথে একাধিক গণনা করতে দেয়। ছবি বা বক্তৃতার মতো প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করার সময়, এটি একটি সমস্যা সমাধানের জন্য যে সময় নেয় তা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে।

2. কোয়ান্টাম সুপারপজিশন: কোয়ান্টাম সুপারপজিশন একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমকে একসাথে একাধিক অবস্থার প্রতিনিধিত্ব করতে দেয়। এটি এটিকে একটি সমস্যার সম্ভাব্য সমাধানগুলি অন্বেষণ করতে দেয়, যা আরও সঠিক এবং দক্ষ সমাধানের দিকে পরিচালিত করে।

3. কোয়ান্টাম জড়াইয়া পড়া: কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি কোয়ান্টাম এনট্যাঙ্গলমেন্টের বৈশিষ্ট্যও ব্যবহার করতে পারে, যা কোয়ান্টাম সিস্টেমকে এমনভাবে পারস্পরিক সম্পর্ক স্থাপন করতে দেয় যা ক্লাসিক্যাল পদার্থবিদ্যা ব্যাখ্যা করতে পারে না। এটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলিকে ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমের চেয়ে আরও দক্ষতার সাথে নির্দিষ্ট কাজগুলি সম্পাদন করতে দেয়।

প্রথাগত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, যা ক্লাসিক্যাল কম্পিউটিং কৌশলগুলির উপর নির্ভর করে এবং এই কোয়ান্টাম ক্ষমতাগুলির অভাব রয়েছে, কিছু ক্ষেত্রে ধীর বা কম সঠিক হতে পারে।

কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং গবেষণা 1980 এর দশকে শুরু হয়েছিল। 1990-এর দশকের শেষের দিকে এবং 2000-এর দশকের গোড়ার দিকে, গবেষকরা কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং সিস্টেমের সম্ভাব্যতা প্রদর্শনের জন্য কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করেছিলেন যা ডেটাতে নিদর্শনগুলি চিনতে প্রশিক্ষিত হতে পারে। এই নেটওয়ার্কগুলি তখন থেকে বাস্তব-বিশ্বের বিভিন্ন সমস্যার জন্য প্রয়োগ করা হয়েছে।

এক দশক পরে, গবেষকরা মেশিন লার্নিং কাজের জন্য কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম এবং সফ্টওয়্যার সরঞ্জাম তৈরি করেছেন। এর মধ্যে রয়েছে জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের কোয়ান্টাম সংস্করণ, যেমন সহায়ক ভেক্টর মেশিন, সিদ্ধান্ত গাছ এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক।

কোয়ান্টাম কম্পিউটারের বিকাশও QML এর বৃদ্ধির একটি মূল কারণ হয়ে দাঁড়িয়েছে। 2010 এবং 2020 এর দশকে, বেশ কয়েকটি কোম্পানি এবং গবেষণা গ্রুপ কোয়ান্টাম কম্পিউটার তৈরি করেছে যা মেশিন লার্নিং কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে। এর মধ্যে গেট-ভিত্তিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার এবং কোয়ান্টাম অ্যানিলার উভয়ই অন্তর্ভুক্ত। 2020 এর দশকের মধ্যে, QML প্যাটার্ন স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং অপ্টিমাইজেশন সহ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপক গ্রহণ দেখতে শুরু করে।

আজ, QML-এর সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হল ড্রাগ আবিষ্কার। ঐতিহ্যগত ওষুধ আবিষ্কার প্রক্রিয়া ধীর, ব্যয়বহুল এবং অসঙ্গত হতে পারে। কিউএমএল প্রক্রিয়াটি দ্রুত করার সম্ভাবনা রয়েছে। টেক মাহিন্দ্রার মেকার্স ল্যাবের গ্লোবাল হেড নিখিল মালহোত্রা বলেন, “COVID-19-এর জন্য একটি থেরাপিউটিক অণু খুঁজে বের করার ক্ষেত্রে আমাদের প্রাথমিক সাফল্যের পরে, আমরা এখন ছোট অণু তৈরি করার জন্য স্থান প্রসারিত করতে চেয়েছিলাম। “কোয়ান্টাম GAN বা হাইব্রিড GAN প্রজন্ম এমন কিছু যা আমরা ছোট অণুর জন্য চেষ্টা করছি। আমি বিশ্বাস করি এটি উল্লেখযোগ্যভাবে ওষুধ আবিষ্কার এবং এমনকি নতুন ওষুধ তৈরিতেও অগ্রসর হবে।”

আর্থিক বাজার হল আরেকটি ক্ষেত্র যেখানে QML প্রতিশ্রুতি দেখিয়েছে। ফলিত গবেষণা ও প্রকৌশলের জন্য JPMorgan’s Future Lab-এর 2021-এর একটি গবেষণাপত্র উপসংহারে পৌঁছেছে যে QML সম্পদের মূল্য নির্ধারণ, অস্থিরতার পূর্বাভাস, বহিরাগত বিকল্পগুলির ফলাফলের ভবিষ্যদ্বাণী, জালিয়াতি সনাক্তকরণ, স্টক বাছাই, হেজ ফান্ড নির্বাচন, অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং, বাজার তৈরি, আর্থিক হিসাবে কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে। পূর্বাভাস, অ্যাকাউন্টিং এবং অডিটিং, এবং ঝুঁকি মূল্যায়ন শাস্ত্রীয় অ্যালগরিদমের তুলনায় অনেক দ্রুত এবং আরও সঠিকভাবে।

“QML হল একটি উত্তেজনাপূর্ণ এবং দ্রুত উন্নয়নশীল ক্ষেত্র যা বিস্তৃত শিল্প এবং অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে একটি বড় প্রভাব ফেলতে পারে,” লাধা বলেন। 2023-এর জন্য, তিনি ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন যে কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলিতে নির্দিষ্ট মেশিন লার্নিং কাজগুলি দ্রুত এবং আরও নিখুঁতভাবে সম্পাদন করার সম্ভাবনা রয়েছে, বিশেষ করে চিত্র এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণের মতো কাজের জন্য, যার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন হয়। তিনি আরও উল্লেখ করেছেন যে QML অপ্টিমাইজেশান সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে যা মেশিন লার্নিং টাস্কগুলির জন্য সাধারণ যেগুলি ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমগুলির সাথে সমাধান করা কঠিন। লাদা ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন যে কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের ক্ষমতা এই সমস্যাগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে সমাধান করার জন্য আর্থিক এবং লজিস্টিক শিল্পগুলিকে উপকৃত করতে পারে।

সাইবারসিকিউরিটি হল আরেকটি ক্ষেত্র যেখানে তিনি ভবিষ্যদ্বাণী করেন যে QML এর প্রভাব পড়বে। “সাইবার-আক্রমণ সনাক্ত করতে এবং প্রতিরোধ করার জন্য আরও পরিশীলিত অ্যালগরিদম বিকাশ করে, কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং সিস্টেমের নিরাপত্তা উন্নত করতে পারে,” তিনি বলেছিলেন।

মালহোত্রা নিজেই প্রযুক্তি সম্পর্কে কিছুটা বিশদভাবে বলেছেন, তিনি আশা করেন যে বেশিরভাগ এমএল অ্যালগরিদম, বিশেষ করে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে, কোয়ান্টাম মেশিনে কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম হিসাবে পরীক্ষা করা হবে। “আমরা QNLP, Q-GAN এবং এমনকি কোয়ান্টাম সার্কিটগুলিতে উন্নত শিক্ষার মতো প্রাথমিক বাস্তবায়ন দেখেছি। আমি 2023 সালে প্রবণতা বৃদ্ধির প্রত্যাশা করছি,” তিনি বলেছিলেন।

QML তার প্রতিশ্রুতির কারণে একটি বড় ব্যাপার। এমন প্রমাণ রয়েছে যে মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে আমাদের বর্তমান ক্লাসিক্যাল কৌশলগুলির তুলনায় কম ডেটা সহ উচ্চ নির্ভুলতার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। Scott Buchholz, গ্লোবাল কোয়ান্টাম লিড এবং CTO, সরকার ও পাবলিক সার্ভিস, Deloitte Consulting LLP এর মতে, “কত কম?” প্রশ্নের উত্তর। এবং “কত দ্রুত?” QML এর সাথে নিম্নলিখিত চ্যালেঞ্জগুলির কারণে ঘন ঘন পরিবর্তন হয়:

• “হার্ডওয়্যারের পরিপ্রেক্ষিতে, বর্তমানে বিদ্যমান সবচেয়ে শক্তিশালী কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি এখনও সীমিত, বিশেষ করে যখন আজকের সবচেয়ে শক্তিশালী সার্ভারের সাথে তুলনা করা হয়। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং প্রযুক্তির অগ্রগতি এবং বৃদ্ধির জন্য আরও অনেক জায়গা রয়েছে বলে আমরা আগামী বছরগুলিতে এটি পরিবর্তিত হবে বলে আশা করি।
• “সফ্টওয়্যার এবং অ্যালগরিদমের পরিপ্রেক্ষিতে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি বর্তমান কম্পিউটার থেকে মৌলিকভাবে আলাদাভাবে কাজ করে। ফলস্বরূপ, গবেষকরা কোয়ান্টাম কম্পিউটারে সমস্যাগুলি ম্যাপ করার সর্বোত্তম উপায়গুলি খুঁজে বের করার চেষ্টা করছেন (এবং প্রকৃতপক্ষে কোয়ান্টাম কম্পিউটারে কোন সমস্যাগুলি সমাধান করতে কার্যকর হতে পারে তা নির্ধারণ করতে)। যেহেতু আমরা আরও ভালো সাধারণীকৃত ম্যাপিং নিয়ে আসি, অন্যদের জন্য “কোয়ান্টাম কম্পিউটারে তাদের সমস্যা নিয়ে আসা” সহজ হয়ে যাবে।

“Kwml বহু বছর ধরে সক্রিয় গবেষণার একটি ক্ষেত্র হয়ে আসছে এবং অব্যাহত রয়েছে। হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার পরিপক্কতার উন্নতির সাথে সাথে, আমরা সম্ভবত সংস্থাগুলিকে উৎপাদন কাজের চাপে QML এর ব্যবহার মূল্যায়ন করতে দেখব,” বুখোলজ চালিয়ে যান। একটি মেশিন থেকে বছর দূরে প্রোডাকশন QML ওয়ার্কলোড চালাতে পারে, হার্ডওয়্যারের উন্নতি অব্যাহত থাকায় আমরা QML-এ শিল্পের অবস্থা উন্নত করতে থাকি। কিন্তু আমি 2023 সালে ক্রমবর্ধমান QML অগ্রগতি আশা করছি, অর্থাৎ ভলিউম স্কেল, ডেটা লোড এবং মডেল চালানোর কৌশলগুলিকে উন্নত করা অব্যাহত রাখব।”