Gemini 4 Argon लॉन्च, Google ने कहा-क्वांटम कंप्यूटिंग की लागत 100 गुना घटी, फ्यूजन और रोबोटिक्स में बड़ी सफलता

सेन फ्रांसिस्को। Gemini 4 Argon ने क्वांटम कंप्यूटिंग की लागत 100 गुना कम करने का दावा किया है। Google ने Gemini 4 Argon नाम का एक नया मॉडल पेश किया है। कंपनी का कहना है कि इसने क्वांटम कंप्यूटिंग ऑपरेशन के लिए जरूरी रिसोर्स की जरूरत को 100 गुना से ज्यादा कम कर दिया है। साथ ही इसने रिसर्चर्स को न्यूक्लियर फ्यूजन के लिए नए Mathematical solutions खोजने और असल दुनिया में रोबोट की परफॉर्मेंस को बेहतर बनाने में मदद की है। एक डेमो में Argon ने एक ऐसा क्वांटम एल्गोरिदम कंपोनेंट बनाया जिसकी स्पेस-टाइम लागत पहले पब्लिश हुए तरीके की तुलना में 100 गुना से भी कम थी। कंपनी ने बताया कि इसके इम्प्लीमेंटेशन को Lean का इस्तेमाल करके औपचारिक रूप से वेरिफाई किया गया था। Lean गणितीय प्रमाणों की जांच करने वाला एक सिस्टम है।

दशकों पुरानी प्रॉब्लम का सॉल्यूशन खोजा

इस मॉडल ने रिसर्चर्स को स्टेलारेटर फ्यूजन रिएक्टर से जुड़ी दशकों पुरानी गणितीय समस्या के नए समाधान खोजने में भी मदद की। रोबोटिक्स के अलग-अलग टेस्ट में Argon के सिमुलेशन से तैयार किए गए ट्रेनिंग डेटा ने असल दुनिया में रोबोट के काम में सफलता की दर को 56% से बढ़ाकर 75% कर दिया। Google ने 13 अक्टूबर को Gemini 4 Argon के लॉन्च के हिस्से के तौर पर इन डेवलपमेंट की घोषणा की। एक और टेस्ट में मॉडल ने Google के मौजूदा सॉफ्टवेयर कोडबेस पर 11 घंटे तक बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के काम किया। इसने ऐसे बदलाव किए जिनसे सेशन की तैयारी का ओवरहेड लगभग 40% कम हो गया और पैकेज इम्पोर्ट की गति 21% बढ़ गई।

क्वांटम कंप्यूटिंग और भी बेहतर हुई

क्वांटम कंप्यूटर को कैलकुलेशन करने के लिए सावधानी से डिजाइन किए गए ऑपरेशन की जरूरत होती है, ताकि गलतियां और हार्डवेयर की जरूरतें कम से कम हों। कुछ एल्गोरिदम छोटे गणितीय हिस्सों पर निर्भर करते हैं, जिन्हें सबरूटीन कहा जाता है। ये काफी कंप्यूटिंग रिसोर्स इस्तेमाल कर सकते हैं। गूगल ने बताया कि Argon ने क्वांटम सिमुलेशन एल्गोरिदम में इस्तेमाल होने वाले arcsin सबरूटीन को ऑप्टिमाइज किया है। पहले से मौजूद क्वांटम CORDIC इम्प्लीमेंटेशन की तुलना में नए वर्जन ने स्पेसटाइम कॉस्ट को 100 गुना से ज्यादा कम कर दिया। स्पेसटाइम कॉस्ट से पता चलता है कि किसी ऑपरेशन को करने के लिए कितने कंप्यूटिंग रिसोर्स की जरूरत है। इसमें हार्डवेयर की जरूरतें और काम पूरा होने में लगने वाला समय, दोनों शामिल हैं। यह सुधार खास तौर पर टेस्ट किए गए सबरूटीन पर लागू होता है न कि पूरे क्वांटम कंप्यूटिंग सिस्टम पर।

दो बदलावों को मान लिया गया

 Argon ने AlphaQubit के इंटरनल वर्जन को भी ऑप्टिमाइज किया, जो गूगल का मशीन-लर्निंग-बेस्ड क्वांटम एरर करेक्शन डिकोडर है। गूगल के अनुसार इसे लगभग दोगुना effective कर दिया गया। इसने छह ऑप्टिमाइजेशन सुझाए जिनमें से दो को इंसानी समीक्षा के बाद स्वीकार कर लिया गया और प्रोजेक्ट में शामिल कर लिया गया। इन बदलावों से लंबे सेशन के दौरान इन-मेमोरी सेशन तैयारी का ओवरहेड लगभग 40% कम हो गया और पैकेज इम्पोर्ट की स्पीड 21% बढ़ गई।