Que. Discuss the significance of recent advances in quantum computing in transforming computational capabilities. What challenges remain in achieving practical and scalable applications?
(GS3, 150 Words, 10 Marks)
प्रश्न: कम्प्यूटेशनल क्षमताओं को बदलने में क्वांटम कंप्यूटिंग में हालिया प्रगति के महत्व पर चर्चा करें। व्यावहारिक और मापनीय अनुप्रयोगों को प्राप्त करने में क्या चुनौतियाँ शेष हैं?
(जीएस 3, 150 शब्द, 10 अंक)
Approach:
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Introduction: Define quantum computing and its significance in advancing computational power.
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Body: Explain Google’s recent ‘quantum advantage’ breakthrough, the working of the Willow processor and DQI algorithm, the concept of scrambling, its applications, and remaining challenges.
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Conclusion: Summarize the importance of this milestone while emphasizing that practical, scalable quantum computing is still a work in progress
Introduction:
Quantum computing represents a paradigm shift in computational science. Unlike classical computers that use binary bits (0 or 1), quantum computers use qubits, which can exist in multiple states simultaneously through superposition and interact through entanglement. These properties allow quantum systems to perform complex calculations much faster than traditional supercomputers for certain tasks.
Recent Breakthrough: Google’s ‘Quantum Advantage’:
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In October 2025, Google Quantum AI, in collaboration with MIT, Stanford, and Caltech, announced a verifiable demonstration of quantum advantage using its new Willow quantum processor. Quantum advantage refers to the point where a quantum computer can solve a specific problem faster than any known classical computer.
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The team introduced a new quantum algorithm called Decoded Quantum Interferometry (DQI), which solves complex optimisation problems by exploiting quantum interference — the way quantum waves amplify correct answers and cancel out wrong ones. Willow reportedly solved the optimal polynomial intersection problem in two hours, a task that would have taken the world’s second-fastest supercomputer more than three years.
Scrambling and Quantum Information Retrieval:
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Another key experiment measured how information becomes scrambled in a quantum system — meaning how data spreads across many interacting qubits. Using intricate interference experiments, researchers showed that even when information seems hidden or diffused, a quantum computer can retrieve it by reversing quantum evolution. This marks a major step in understanding how quantum systems process and protect information, crucial for future developments in quantum communication and error correction.
Significance of These Advances:
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Scientific Modelling: Quantum computers can simulate complex molecular and physical systems, revolutionising material science, climate modelling, and drug discovery.
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Optimisation Problems: Faster solutions to large-scale logistical, financial, and network problems.
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Cryptography and Security: Potential to break existing encryption systems while also enabling quantum-safe communication networks.
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Fundamental Physics: Insights into quantum chaos and information theory could deepen our understanding of the universe’s workings.
Challenges:
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Error Correction: Qubits are extremely sensitive to noise and decoherence, requiring advanced error-correction codes.
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Scalability: Current processors operate with a few hundred qubits; practical applications need thousands of stable, interconnected qubits.
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Verification: Many quantum results are hard to verify with classical systems.
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Hardware and Cost Constraints: Building and maintaining quantum systems requires ultra-cold, controlled environments and remains prohibitively expensive.
Conclusion:
Google’s “Willow” experiment marks a major leap in proving the real and verifiable computational edge of quantum systems. However, the journey from laboratory demonstrations to practical, large-scale applications will depend on overcoming significant technical and theoretical challenges. Achieving this could transform computing, science, and technology in the decades ahead.
दृष्टिकोण:
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परिचय: क्वांटम कंप्यूटिंग को परिभाषित करें और कम्प्यूटेशनल शक्ति को आगे बढ़ाने में इसका महत्व बताएँ।
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मुख्य भाग: गूगल की हालिया 'क्वांटम एडवांटेज' सफलता, विलो प्रोसेसर और डिकोडेड क्वांटम इंटरफेरोमेट्री (DQI) एल्गोरिथम की कार्यप्रणाली, स्क्रैम्बलिंग की अवधारणा, इसके अनुप्रयोग और शेष चुनौतियों की व्याख्या करें।
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निष्कर्ष: इस मील के पत्थर के महत्व का सारांश प्रस्तुत करते हुए इस बात पर ज़ोर दें कि व्यावहारिक, स्केलेबल क्वांटम कंप्यूटिंग अभी भी प्रगति पर है।
परिचय:
क्वांटम कंप्यूटिंग, गणितीय विज्ञान (कम्प्यूटेशनल साइंस) में एक क्रांतिकारी बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है। बाइनरी बिट्स (0 या 1) का उपयोग करने वाले पारंपरिक कंप्यूटरों के विपरीत, क्वांटम कंप्यूटर क्यूबिट्स का उपयोग करते हैं, जो सुपरपोज़िशन के माध्यम से एक साथ कई अवस्थाओं में मौजूद रह सकते हैं और एंटैंगलमेंट के माध्यम से परस्पर क्रिया कर सकते हैं। ये गुण क्वांटम प्रणालियों को कुछ कार्यों के लिए पारंपरिक सुपरकंप्यूटरों की तुलना में जटिल गणनाएँ बहुत तेज़ी से करने में सक्षम बनाते हैं।
हालिया सफलता: गूगल का 'क्वांटम एडवांटेज':
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अक्टूबर 2025 में, गूगल क्वांटम एआई ने एमआईटी, स्टैनफोर्ड और कैलटेक के सहयोग से अपने नए 'विलो' क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग करके क्वांटम एडवांटेज के एक सत्यापन योग्य प्रदर्शन की घोषणा की। क्वांटम एडवांटेज उस बिंदु को संदर्भित करता है, जहाँ एक क्वांटम कंप्यूटर किसी विशिष्ट समस्या को किसी भी ज्ञात पारंपरिक कंप्यूटर की तुलना में तेज़ी से हल कर सकता है।
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टीम ने डिकोडेड क्वांटम इंटरफेरोमेट्री (DQI) नामक एक नया क्वांटम एल्गोरिथम पेश किया, जो क्वांटम इंटरफेरेंस का उपयोग करके जटिल अनुकूलन समस्याओं को हल करता है - जिस तरह क्वांटम तरंगें सही उत्तरों को बढ़ाती हैं और गलत उत्तरों को रद्द करती हैं। गूगल 'विलो' ने कथित तौर पर इष्टतम बहुपद प्रतिच्छेदन समस्या को दो घंटे में हल कर दिया, एक ऐसा कार्य जिसे करने में दुनिया के दूसरे सबसे तेज़ सुपरकंप्यूटर को तीन साल से ज़्यादा समय लगता।
स्क्रैम्बलिंग और क्वांटम इन्फार्मेशन रिट्रीवल:
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एक अन्य महत्वपूर्ण प्रयोग ने यह मापा कि क्वांटम प्रणाली में सूचना (इन्फार्मेशन) कैसे स्क्रैम्बल होती है - अर्थात, डेटा कई परस्पर क्रियाशील क्यूबिट्स में कैसे फैलता है। जटिल हस्तक्षेप प्रयोगों का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि जब सूचना छिपी हुई या बिखरी हुई प्रतीत होती है, तब भी एक क्वांटम कंप्यूटर क्वांटम डेवेलपमेंट को उलटकर उसे पुनः प्राप्त कर सकता है। यह समझने में एक महत्वपूर्ण कदम है कि क्वांटम प्रणालियाँ सूचना को कैसे संसाधित और संरक्षित करती हैं, जो क्वांटम संचार और त्रुटि सुधार में भविष्य के विकास के लिए महत्वपूर्ण है।
इन प्रगतियों का महत्व:
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वैज्ञानिक मॉडलिंग: क्वांटम कंप्यूटर जटिल आणविक और भौतिक प्रणालियों का अनुकरण कर सकते हैं, जिससे पदार्थ विज्ञान, जलवायु मॉडलिंग और औषधि खोज में क्रांति आ सकती है।
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अनुकूलन समस्याएँ (ऑप्टिमाइजेशन प्रोब्लम्स): बड़े पैमाने पर रसद, वित्तीय और नेटवर्क समस्याओं के तेज़ समाधान।
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क्रिप्टोग्राफी और सिक्योरिटी: मौजूदा एन्क्रिप्शन प्रणालियों को तोड़ने की क्षमता, साथ ही क्वांटम-सुरक्षित संचार नेटवर्क को सक्षम बनाना।
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मूलभूत भौतिकी: क्वांटम विशृंखलता और सूचना सिद्धांत (क्वांटम चाओस एंड इनफार्मेशन थ्योरी ) की अंतर्दृष्टि ब्रह्मांड की कार्यप्रणाली के बारे में हमारी समझ को गहरा कर सकती है।
चुनौतियाँ:
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त्रुटि सुधार (एरर करेक्शन): क्यूबिट शोर और डिकोहेरेंस के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होते हैं, जिसके लिए उन्नत त्रुटि-सुधार कोड की आवश्यकता होती है।
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मापनीयता (स्केलेबिलिटी): वर्तमान प्रोसेसर कुछ सौ क्यूबिट के साथ काम करते हैं; व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए हज़ारों स्थिर, परस्पर जुड़े क्यूबिट की आवश्यकता होती है।
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सत्यापन (वेरिफिकेशन): कई क्वांटम परिणामों को शास्त्रीय प्रणालियों के साथ सत्यापित करना कठिन होता है।
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हार्डवेयर और लागत संबंधी बाधाएँ: क्वांटम प्रणालियों के निर्माण और रखरखाव के लिए अति-शीत, नियंत्रित वातावरण की आवश्यकता होती है और यह अत्यधिक महंगा रहता है।
निष्कर्ष:
गूगल का "विलो" प्रयोग क्वांटम प्रणालियों की वास्तविक और सत्यापन योग्य (वेरिफाईएबल) कम्प्यूटेशनल क्षमता को सिद्ध करने में एक बड़ी छलांग है। हालाँकि, प्रयोगशाला प्रदर्शनों से लेकर व्यावहारिक, बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों तक का सफ़र महत्वपूर्ण तकनीकी और सैद्धांतिक चुनौतियों पर काबू पाने पर निर्भर करेगा। ऐसा करने से आने वाले दशकों में कंप्यूटिंग, विज्ञान और प्रौद्योगिकी में व्यापक बदलाव आ सकता है।
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