বর্তমান হট রিসার্চ বিষয়গুলির মধ্যে একটি হ’ল সাম্প্রতিক দুটি প্রযুক্তিগত অগ্রগতির সংমিশ্রণ: মেশিন লার্নিং এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং। একটি পরীক্ষামূলক অধ্যয়ন দেখায় যে ইতিমধ্যে ছোট আকারের কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা বাড়িয়ে তুলতে পারে। এটি ভিয়েনা বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকদের একটি আন্তর্জাতিক দল দ্বারা একটি ফোটোনিক কোয়ান্টাম প্রসেসরে প্রদর্শিত হয়েছিল। কাজ, সম্প্রতি প্রকাশিত প্রকৃতি ফোটোনিকসঅপটিক্যাল কোয়ান্টাম কম্পিউটারের জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ নতুন অ্যাপ্লিকেশনগুলি দেখায়।
সাম্প্রতিক বৈজ্ঞানিক যুগান্তকারীরা ভবিষ্যতের প্রযুক্তির বিকাশকে পুনরায় আকার দিয়েছে। একদিকে, মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইতিমধ্যে আমাদের জীবনকে প্রতিদিনের কাজ থেকে বৈজ্ঞানিক গবেষণায় বিপ্লব করেছে। অন্যদিকে, কোয়ান্টাম কম্পিউটিং গণনার একটি নতুন দৃষ্টান্ত হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে।
এই প্রতিশ্রুতিবদ্ধ দুটি ক্ষেত্রের সংমিশ্রণ থেকে, একটি নতুন গবেষণা লাইন খোলা হয়েছে: কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং। এই ক্ষেত্রটি কোয়ান্টাম প্ল্যাটফর্মগুলিতে চালানোর সময় অ্যালগরিদমের গতি, দক্ষতা বা যথার্থতার সম্ভাব্য বর্ধনগুলি সন্ধান করা। বর্তমান প্রযুক্তি কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলিতে এই জাতীয় সুবিধা অর্জন করা এখনও এটি একটি উন্মুক্ত চ্যালেঞ্জ।
এখানেই গবেষকদের একটি আন্তর্জাতিক দল পরবর্তী পদক্ষেপ নিয়েছিল এবং ভিয়েনা বিশ্ববিদ্যালয় থেকে বিজ্ঞানীদের দ্বারা পরিচালিত একটি অভিনব পরীক্ষার নকশা তৈরি করেছিল। সেট আপটিতে পলিটিকনিকো ডি মিলানো (ইতালি) এ নির্মিত একটি কোয়ান্টাম ফোটোনিক সার্কিট রয়েছে, যা কোয়ান্টিনাম (যুক্তরাজ্য) এ কর্মরত গবেষকদের দ্বারা প্রস্তাবিত একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম পরিচালনা করে। লক্ষ্যটি ছিল ফোটোনিক কোয়ান্টাম কম্পিউটার ব্যবহার করে ডেটা পয়েন্টগুলি শ্রেণিবদ্ধ করা এবং কোয়ান্টাম প্রভাবগুলির অবদানকে এককভাবে আউট করা, শাস্ত্রীয় কম্পিউটারগুলির ক্ষেত্রে সুবিধাটি বোঝার জন্য। পরীক্ষায় দেখা গেছে যে ইতিমধ্যে ছোট আকারের কোয়ান্টাম প্রসেসরগুলি প্রচলিত অ্যালগরিদমের চেয়ে আরও ভাল পিফর্ম করতে পারে। “আমরা দেখতে পেলাম যে নির্দিষ্ট কাজের জন্য আমাদের অ্যালগরিদম তার ধ্রুপদী অংশের তুলনায় কম ত্রুটি করেছে,” প্রকল্পের নেতৃত্বে ভিয়েনা বিশ্ববিদ্যালয় থেকে ফিলিপ ওয়ালথার ব্যাখ্যা করেছেন। “এটি সূচিত করে যে বিদ্যমান কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি অগত্যা অত্যাধুনিক প্রযুক্তির বাইরে না গিয়ে ভাল পারফরম্যান্স প্রদর্শন করতে পারে” “প্রকাশনার প্রথম লেখক ঝেঙ্গাও ইয়িন যোগ করেছেন প্রকৃতি ফোটোনিকস।
নতুন গবেষণার আরেকটি আকর্ষণীয় দিক হ’ল ফোটোনিক প্ল্যাটফর্মগুলি স্ট্যান্ডার্ড কম্পিউটারের ক্ষেত্রে কম শক্তি গ্রহণ করতে পারে। সহ-লেখক আইরিস অ্যাগ্রেস্টিকে জোর দিয়ে বলেন, “ভবিষ্যতে এটি গুরুত্বপূর্ণ প্রমাণিত হতে পারে, এই যে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি খুব বেশি শক্তির দাবির কারণে অপ্রয়োজনীয় হয়ে উঠছে,”
গবেষকদের ফলাফল উভয়ই কোয়ান্টাম গণনার উপর প্রভাব ফেলে, যেহেতু এটি কোয়ান্টাম প্রভাবগুলি থেকে উপকৃত কাজগুলি, পাশাপাশি স্ট্যান্ডার্ড কম্পিউটিংয়ে চিহ্নিত করে। প্রকৃতপক্ষে, কোয়ান্টাম আর্কিটেকচার দ্বারা অনুপ্রাণিত নতুন অ্যালগরিদমগুলি ডিজাইন করা যেতে পারে, আরও ভাল পারফরম্যান্সে পৌঁছানো এবং শক্তি খরচ হ্রাস করে।