हेफेई स्थित गुइझेन चिप टेक्नोलॉजी कंपनी की एक टीम ने चीन के विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय की प्रमुख क्वांटम सूचना प्रयोगशाला के प्रोफेसर रेन सिफेन के समूह के साथ मिलकर सार्वभौमिक ऑप्टिकल क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए एक महत्वपूर्ण परिणाम प्रस्तुत किया है।
विशेष रूप से विकसित प्रोग्रामेबल फोटोनिक चिप का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने चिप पर चार फोटॉन और सोलह क्यूबिट्स की जीजे अवस्था और एक चार-क्यूबिट क्लस्टर अवस्था उत्पन्न करने का प्रदर्शन किया। इस दौरान, запутанता के प्रमाण मापों के माध्यम से सोलह क्यूबिट्स में से दस को वास्तव में उलझा हुआ पाया गया। यह कार्य अब तक चिप पर दर्ज की गई सबसे बड़ी बहु-क्यूबिट उलझी हुई अवस्था है।
प्राप्त परिणामों का बड़ा महत्व है क्योंकि वे फोटोनिक क्वांटम कंप्यूटिंग तकनीक में मुख्य बाधा को पार करते हैं: बहु-फोटॉन स्रोतों का घातीय रूप से खराब स्केलिंग और नियतात्मक द्वि-फोटॉन गेट्स बनाने की जटिलता। टीम माप-आधारित क्वांटम कंप्यूटिंग (MBQC) दृष्टिकोण का उपयोग करती है, जिसमें गणना पहले से तैयार की गई उलझी हुई संसाधन अवस्था पर एकल मापों के माध्यम से की जाती है।
इस संसाधन अवस्था का विस्तार करने के लिए, टीम प्रत्येक व्यक्तिगत फोटॉन के लिए उच्च-आयामी एन्कोडिंग का उपयोग करती है। एक फोटॉन अपने पथ की स्वतंत्रता के माध्यम से कई क्यूबिट्स वहन करता है, जिसे फिर एक चार-स्तरीय प्रोग्रामेबल मापन मॉड्यूल के माध्यम से निर्देशित किया जाता है। यह वास्तुकला बहु-फोटॉन तैयार करने की जटिल समस्या को उच्च-आयामी एकल फोटॉन के नियंत्रित विस्तार और बहु-स्तरीय माप में बदल देती है, जिससे संसाधन अवस्था की तैयारी अधिक नियतात्मक हो जाती है और ऑप्टिकल उपकरणों की सरलता बनी रहती है।
एक अतिरिक्त परीक्षण के रूप में, टीम ने ग्रोवर खोज एल्गोरिथम को लागू करने के लिए एक चार-क्यूबिट क्लस्टर अवस्था का उपयोग किया और औसत पहचान संभावना 0.987 बताई। यह परिणाम arXiv पर एक प्रीप्रिंट के रूप में प्रकाशित किया गया है।
MBQC का व्यापक महत्व यह है कि यह दोष-सहिष्णु, सार्वभौमिक क्वांटम कंप्यूटिंग प्राप्त करने का सबसे स्वच्छ ज्ञात तरीका है। मॉडल गणना के जटिल हिस्से को वास्तविक समय में लॉजिक गेट ऑपरेशंस से हटाकर बड़े उलझे हुए संसाधन की पूर्व-तैयारी में स्थानांतरित कर देता है, जो ऑप्टिकल उपकरणों के कुशलतापूर्वक काम करने के मोड के अनुरूप है। विलय-आधारित क्वांटम कंप्यूटिंग के रूप में जानी जाने वाली व्युत्पन्न वास्तुकला MBQC के गुणों को विरासत में लेती है, जिसमें और भी उच्च दोष-सहिष्णुता सीमाएं होती हैं, और दस लाख क्यूबिट्स की सीमा तक फोटोनिक क्वांटम हार्डवेयर को स्केल करने के लिए अग्रणी उम्मीदवार है।
गुइझेन चिप के लिए, यह कार्य फोटोनिक क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए चिप पर स्केलेबल ग्राफ़ अवस्थाओं के निर्माण का प्रदर्शन करने वाली पहली चीनी कंपनी के रूप में उसकी स्थिति को मजबूत करता है। हालांकि यह परिणाम एक प्रमुख बिल्डिंग ब्लॉक है, न कि दस लाख क्यूबिट्स वाला तैयार मशीन, यह अनुसंधान क्षेत्र को सैद्धांतिक कार्यों से इंजीनियरिंग मील के पत्थरों की ओर स्थानांतरित करता है। अगला कदम यथार्थवादी शोर की स्थिति में दोष-सहिष्णु तार्किक क्यूबिट्स का मापा गया प्रदर्शन होगा, जिसमें वर्तमान में वैश्विक फोटोनिक क्वांटम कंप्यूटिंग समुदाय प्रतिस्पर्धा कर रहा है।
शेनझेन में क्वांटम कंप्यूटिंग पर CCF की 5वीं कॉन्फ्रेंस में CAS और CAE के छह शिक्षाविदों ने एआई का उपयोग करके क्वांटम त्रुटि सुधार के लिए एक राष्ट्रीय रोडमैप विकसित किया, साथ ही क्वांटम-सुपरकंप्यूटिंग सिस्टम और एआई के लिए एक एकीकृत बुनियादी ढांचा भी विकसित किया।
क्वांटम कंप्यूटिंग पर CCF कॉन्फ्रेंस और बिग बे क्वांटम साइंस फोरम चीनी कंप्यूटर फेडरेशन और चाइनीज फिजिकल सोसाइटी की संयुक्त पहल थी। इस कार्यक्रम में 3 अगस्त को शेनझेन में 2400 से अधिक प्रतिभागियों और लगभग 200 चीनी और अंतरराष्ट्रीय वैज्ञानिकों ने भाग लिया। क्वांटम, एआई और क्लासिकल कंप्यूटिंग के एकीकरण पर केंद्रित कार्यक्रम ने तीन प्रमुख विषयों पर ध्यान केंद्रित किया: क्वांटम त्रुटि सुधार के लिए एआई, क्वांटम सुपरकंप्यूटर और एआई के एकीकरण का प्रतिमान, और एआई द्वारा संचालित वैज्ञानिक खोजें।
CAS के शिक्षाविद गाओ वेन ने चर्चा की शुरुआत करते हुए कहा कि सम्मेलन का पैमाना चीन के मुख्य वैज्ञानिक क्षेत्र में क्वांटम प्रौद्योगिकियों के तेजी से प्रवेश को दर्शाता है। CAS के शिक्षाविद एंड्रयू याओ ने इस सभा को क्वांटम कंप्यूटिंग, एआई और कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्रों के पारस्परिक संवर्धन के लिए उत्प्रेरक माना, जिनमें चीन विश्व स्तर पर अग्रणी स्थान रखता है। सबसे विशिष्ट संकेत CAS के शिक्षाविद शियान टियाओ से आया, जिन्होंने बताया कि भौतिक क्यूबिट्स की त्रुटि दर लगभग 1 प्रतिशत है, जबकि क्रिप्टोग्राफी को तोड़ने में सक्षम अनुप्रयोगों के लिए आठ गुना कम सटीकता की आवश्यकता होती है, और यहीं पर एआई हस्तक्षेप करने के लिए अद्वितीय क्षमता रखता है।
उन्होंने क्वांटम कंप्यूटिंग में एआई के पांच अनुप्रयोग क्षेत्रों को सूचीबद्ध किया: चिप कैलिब्रेशन, डिकोडिंग और त्रुटि सुधार, चिप डिजाइन, क्वांटम सर्किट का संकलन और प्रबंधन, और वैरियेशनल क्वांटम एल्गोरिदम की त्वरित अभिसरण।
एकीकरण के प्रतिमान ने केंद्रीय स्थान लिया, जिसे लियांग-चियाओ-झी अभिसरण (क्वांटम सुपरकंप्यूटर-एआई) कहा गया। CAS के शिक्षाविद श्वे चिकुन ने तर्क दिया कि ये तीन प्रौद्योगिकियां क्वांटम सामग्री अनुसंधान और एल्गोरिथम पुनरावृत्तियों को बदल रही हैं। गाओ वेन ने पेंचेन प्रयोगशाला के नेतृत्व में एक राष्ट्रीय फ्लैगशिप परियोजना के बारे में विस्तार से बताया, जिसका उद्देश्य 10 एक्साफ्लॉप्स की कम्प्यूटेशनल शक्ति, 10 पेटाफ्लॉप्स की नेटवर्क शक्ति और 10 गीगावाट की शुद्ध ऊर्जा के एक एकीकृत आधार का निर्माण करना है। CAE के शिक्षाविद झेंग वेईमिन ने उल्लेख किया कि आधुनिक उच्च-प्रदर्शन सुपरकंप्यूटर पहले से ही एआई-आधारित विज्ञान के लिए शक्तिशाली मशीन के रूप में कार्य कर रहे हैं, और क्वांटम प्रौद्योगिकियां विकास का अगला स्तर प्रस्तुत करती हैं।
गाओ और झेंग दोनों ने अमेरिकी ऊर्जा विभाग की जून पहल को क्वांटम सुपरकंप्यूटर के संबंध में चीन के लिए एक समकक्ष योजना विकसित करने के आह्वान के रूप में उद्धृत किया।
एआई-संचालित विज्ञान के क्षेत्र में, CAS के शिक्षाविद गुन सिंगाओ ने कहा कि एआई सामग्री विज्ञान में एक नया प्रतिमान खोलता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को केवल प्राकृतिक भाषा में समस्याओं का वर्णन करने की अनुमति मिलती है, और सिस्टम स्वयं गणना करता है। शियान टियाओ ने इसे 2 मिलियन सामग्रियों वाले डेटाबेस से उच्च तापमान वाले अतिचालकों के 31 उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए एआई स्क्रीनिंग के साथ सिग्मा-बॉन्ड धातुकरण सिद्धांत का उपयोग करके चित्रित किया, जिनमें से 18 का पहले अनुमान नहीं लगाया गया था। झेंग ने जोड़ा कि विज्ञान में एआई उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग में एक प्रमुख प्रवृत्ति बन गया है, प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी और एआई की मदद से सामग्री की खोज का उदाहरण देते हुए।
अंतिम निष्कर्ष यह था कि कम्प्यूटेशनल शक्ति एक राष्ट्रीय शक्ति है, और चीन को क्वांटम-एआई-क्लासिकल प्रौद्योगिकियों के अभिसरण की दौड़ का नेतृत्व करने के लिए अपनी प्रणालीगत समन्वय में लाभ का उपयोग करना चाहिए।
लाइटएलिजेंस कंपनी ने ऑप्टिकल कंप्यूटिंग के व्यावसायीकरण बिंदु तक पहुंचने की घोषणा की है, जिसमें 256x256 फोटोनिक मैट्रिक्स के साथ PACE 3 चिप प्रस्तुत की गई है। WAIC 2026 फोरम में, कंपनी ने Tianshu Light Cube एक्सेस कंट्रोल सिस्टम का उपयोग करके दुनिया में पहली बार वास्तविक परिस्थितियों में तैनात फोटोनिक कंप्यूटिंग का प्रदर्शन किया।
PACE 3 चिप को विशेष रूप से बड़े मॉडल के अनुमान (inference) को निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए। यह न्यूरल नेटवर्क के अनुमान के दौरान मैट्रिक्स गुणन पर वैक्टर के गुणन को निष्पादित करने के लिए मेमोरी में फोटोनिक कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो मुख्य कम्प्यूटेशनल पैटर्न है। यह आर्किटेक्चर इलेक्ट्रॉनिक समकक्षों की तुलना में कम विलंबता और बेहतर ऊर्जा दक्षता प्रदान करता है।
हाइब्रिड फोटोइलेक्ट्रिक आर्किटेक्चर एक मौलिक समस्या का समाधान करता है: हालांकि फोटोनिक कंप्यूटिंग उच्च थ्रूपुट, संचरण में कम हानि और समानांतर प्रसंस्करण की प्राकृतिक क्षमता जैसे लाभ प्रदान करती है, लेकिन इसके व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए डेटा रूपांतरण और नियंत्रण के लिए इलेक्ट्रॉनिक प्रणालियों के साथ एकीकरण की आवश्यकता होती है। स्केलिंग के लिए मुख्य बाधा विरोधाभास था: अंतिम उपभोक्ताओं को अप्रमाणित हार्डवेयर के लिए सॉफ्टवेयर को पुनर्गठित करने का प्रोत्साहन नहीं दिखता था, और निर्माताओं के पास ऑप्टिकल उपकरणों के उत्पादन की लागत को कवर करने के लिए बाजार की मांग नहीं थी।
लाइटएलिजेंस की विधि अपनी उत्पाद श्रृंखला के भीतर ऑप्टिकल स्विचिंग, ऑप्टिकल इंटरकनेक्शन और स्वयं फोटोनिक कंप्यूटिंग की क्षमताओं को जोड़ना है। यह ग्राहकों से उनके सॉफ्टवेयर स्टैक को पूरी तरह से बदलने की आवश्यकता के बिना एकीकृत फोटोइलेक्ट्रिक समाधान बनाने की अनुमति देता है। सह-संस्थापक और तकनीकी निदेशक, डॉ. मेन हुआइयु, ने उल्लेख किया कि फोटोनिक मैट्रिक्स का आकार इष्टतम संतुलन प्राप्त करने के लिए जानबूझकर चुना गया था, क्योंकि बड़े कंप्यूटिंग के लिए एक बहुत बड़े के बजाय विभिन्न आकार के मैट्रिक्स के बीच प्रभावी समन्वय की आवश्यकता होती है।
डॉ. शेन इचेन वर्तमान विकास चरण की तुलना भविष्य के अनुप्रयोगों के लिए एक हार्डवेयर लॉटरी बनाने से करते हैं, और NVIDIA के गेमिंग प्रोसेसर द्वारा न्यूरल नेटवर्क के विकास में योगदान देने के साथ समानताएं खींचते हैं। लाइटएलिजेंस कक्षाओं में सिमुलेटर भी रखता है ताकि अगली पीढ़ी के एल्गोरिदम फोटोनिक हार्डवेयर पर विकसित हो सकें। कंपनी का दावा है कि फोटोनिक कंप्यूटिंग ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) का विकल्प नहीं है, बल्कि एक बिल्कुल नई पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण करती है, और एक्सेस कंट्रोल सिस्टम का प्रदर्शन दीर्घकालिक परिचालन स्थिरता की पुष्टि करता है।
