کمپنی نے 15 اکتوبر 2026 کو اعلان کیا کہ گوگل کے Willow کوانٹم پروسیسر پر کیے گئے ایک تجربے میں میجک اسٹیٹ کلٹیویشن نے غلطیاں تقریباً 40 گنا کم کر دیں۔ Alphabet کی ذیلی کمپنی نے خاص طور پر تیار کی گئی کوانٹم حالتوں کے لیے 99.99% منطقی وفاداری حاصل کی۔ اس سے وسائل کی ایک رکاوٹ دور کرنے میں مدد ملی، تاہم یہ کسی تجارتی طور پر تیار کوانٹم کمپیوٹر کا مظاہرہ نہیں تھا۔
اہم نکات
- غلطیوں میں کمی کا اطلاق تیار کردہ کوانٹم حالتوں پر ہوتا ہے، پورے کمپیوٹر کی درستگی پر نہیں۔
- یہ تکنیک مفید کوانٹم حسابات کے لیے درکار ہارڈویئر وسائل کم کر سکتی ہے۔
- گوگل کا کہنا ہے کہ بڑے پیمانے پر مظاہروں اور مزید انجینئرنگ کے کام کی اب بھی ضرورت ہے۔
فہرستِ مضامین
- میجک اسٹیٹ کلٹیویشن نے کیا حاصل کیا
- حالت کی تیاری میں اتنے وسائل کیوں لگتے ہیں
- ہارڈویئر سے مطابقت بہتر، لیکن پیمانے کی صلاحیت ابھی غیر ثابت
- نتیجہ
میجک اسٹیٹ کلٹیویشن نے کیا حاصل کیا
Google Quantum AI کے محققین نے اعلیٰ معیار کی T-حالتیں تیار کرنے کا طریقہ دکھایا۔ یہ ایک قسم کی کوانٹم حالت ہے جو یونیورسل کوانٹم کمپیوٹنگ کے لیے درکار آپریشنز کو ممکن بناتی ہے۔ 99.99% منطقی وفاداری کا نتیجہ یہ پیمائش کرتا ہے کہ یہ حالتیں اپنی مطلوبہ شکل سے کس قدر مطابقت رکھتی ہیں۔
گوگل کا Willow کلٹیویشن سے متعلق اعلان کلٹیویشن کے بغیر تیار کردہ حالتوں کے مقابلے میں غلطیوں میں تقریباً 40 گنا کمی بیان کرتا ہے۔ کمپنی نے کہا کہ یہ تحقیق 15 اکتوبر کو Science میں شائع ہوئی۔
اس تجربے کا دائرۂ کار اہم ہے: یہ کوانٹم کمپیوٹنگ کے ایک بنیادی جزو کو بہتر بناتا ہے۔ اس سے یہ ثابت نہیں ہوتا کہ مکمل پروگرام 99.99% درستگی کے ساتھ چل سکتے ہیں یا یہ پروسیسر تجارتی استعمال کے لیے تیار ہے۔
| جزو | تفصیلات |
|---|---|
| نظریاتی طریقہ | Craig Gidney، Noah Shutty اور Cody Jones نے 2024 میں تیار کیا۔ |
| ابتدائی غلطی کی اصلاح کا کوڈ | فاصلہ-3 کلر کوڈ۔ |
| منزل کا غلطی کی اصلاح کا کوڈ | فاصلہ-5 سرفیس کوڈ۔ |
حالت کی تیاری میں اتنے وسائل کیوں لگتے ہیں
اعلیٰ معیار کی، غلطی سے درست کی گئی میجک حالتیں تیار کرنے میں بہت زیادہ وسائل لگتے ہیں، اور ہر حالت استعمال کے بعد دوبارہ استعمال نہیں کی جا سکتی۔ گوگل کے حوالے سے پیش کردہ اندازوں کے مطابق، ان کی تیاری کوانٹم کمپیوٹر کی گنجائش کا 95% تک استعمال کر سکتی ہے، جس سے حسابات کے لیے نسبتاً کم گنجائش بچتی ہے۔
کلٹیویشن ایک فلٹر کے طور پر کام کرتی ہے: محققین چِپ کے ایک چھوٹے حصے میں شور والی حالت داخل کرتے ہیں، پھر مربوط پیمائشوں کے ذریعے غلطیوں کا پتا لگاتے اور ناقص کوششوں کو مسترد کرتے ہیں۔ جو حالت اس عمل سے بچتی ہے اسے بڑے انکوڈنگ میں ڈھالا جا سکتا ہے۔
لہٰذا تیاری کا زیادہ مؤثر طریقہ عملی کاموں کے لیے درکار کوانٹم کمپیوٹر کا حجم کم کر سکتا ہے۔ یہ ایک ممکنہ فائدہ ہے، تجارتی نظام کی لاگت میں ثابت شدہ کمی نہیں۔
ہارڈویئر سے مطابقت بہتر، لیکن پیمانے کی صلاحیت ابھی غیر ثابت
ٹیم نے کلٹیویٹ کی گئی حالتوں کو غلطی کی اصلاح کے دو طریقوں کے درمیان بھی منتقل کیا، یعنی کلر کوڈ سے سرفیس کوڈ میں۔ اس سے یہ جانچا گیا کہ آیا خالص کی گئی حالتیں گوگل کے کمپیوٹنگ ڈھانچے کے اندر منتقلی کے دوران برقرار رہ سکتی ہیں۔
لیبارٹری کے شور نے پہلے کے ایک معیاربندی تجربے میں مداخلت کی، جس کے بعد اس تجربے میں کنٹرول سسٹمز اور پیمائش کی تکنیکوں، دونوں میں تبدیلیاں درکار ہوئیں۔ گوگل نے کہا کہ عملی کوانٹم کمپیوٹنگ کے لیے موزوں پیمانے پر کلٹیویشن چلانے سے پہلے اہم تکنیکی چیلنجز باقی ہیں۔
نتیجہ
یہ نتیجہ کلٹیویشن کو نظریے سے ہارڈویئر پر کیے گئے مظاہرے تک لے جاتا ہے۔ اگلا تکنیکی سنگِ میل یہ دکھانا ہے کہ اس طریقے کے فوائد برقرار رکھتے ہوئے اسے بڑے پیمانے پر نافذ کیا جا سکتا ہے؛ گوگل نے عملی استعمال کے لیے کوئی مدت نہیں بتائی۔
مزید خبریں پڑھیں
دستبرداری
FinanceVelix کا یہ مضمون عمومی معلومات فراہم کرتا ہے، ذاتی نوعیت کا مالی، سرمایہ کاری، قانونی یا ٹیکس سے متعلق مشورہ نہیں۔ مارکیٹ کی قیمتیں، شرحِ سود اور معاشی حالات بدل سکتے ہیں؛ سرمایہ کاری میں نقصان کا خطرہ ہوتا ہے۔ حقائق اشاعت کے وقت دستیاب مواد کی عکاسی کرتے ہیں اور تبدیل ہو سکتے ہیں۔ اہم معلومات کی آزادانہ طور پر تصدیق کریں اور ضرورت کے وقت کسی مستند پیشہ ور سے مشورہ لیں۔ کسی اثاثے، کمپنی یا سروس کا ذکر اس کی توثیق نہیں ہے۔
