कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्वांटम कंप्यूटिंग क्या है?
ऐतिहासिक पृष्ठभूमि
मुख्य प्रावधान
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AI एल्गोरिदम, खासकर मशीन लर्निंग में इस्तेमाल होने वाले, को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए बहुत सारे डेटा की ज़रूरत होती है। क्वांटम कंप्यूटिंग इस डेटा को प्रोसेस और विश्लेषण करने के लिए तेज़ और कुशल तरीके प्रदान करके प्रशिक्षण प्रक्रिया को गति दे सकती है। उदाहरण के लिए, एक क्वांटम एल्गोरिदम का उपयोग न्यूरल नेटवर्क के मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है, जिससे एक अधिक सटीक और मजबूत AI मॉडल बन सकता है।
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क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, जैसे क्वांटम सपोर्ट वेक्टर मशीन और क्वांटम न्यूरल नेटवर्क, में कुछ कार्यों के लिए क्लासिकल एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करने की क्षमता है। ये एल्गोरिदम क्वांटम घटनाओं जैसे सुपरपोजिशन और एंटेंगलमेंट का लाभ उठाते हैं ताकि ऐसी गणनाएँ की जा सकें जो क्लासिकल कंप्यूटरों के लिए असंभव हैं। इससे दवा की खोज, सामग्री विज्ञान और वित्तीय मॉडलिंग जैसे क्षेत्रों में सफलता मिल सकती है।
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AI में प्रमुख चुनौतियों में से एक अनुकूलन की समस्या है। कई AI एल्गोरिदम में बड़ी संख्या में संभावनाओं में से सबसे अच्छा समाधान खोजना शामिल है। क्वांटम कंप्यूटिंग अनुकूलन के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान कर सकती है, जैसे क्वांटम एनीलिंग, जो कुशलतापूर्वक एक जटिल फ़ंक्शन का वैश्विक न्यूनतम खोज सकती है। इसका उपयोग AI सिस्टम के डिज़ाइन को अनुकूलित करने या किसी गेम में सबसे अच्छी रणनीति खोजने के लिए किया जा सकता है।
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क्वांटम क्रिप्टोग्राफी क्लासिकल कंप्यूटरों से हमलों के प्रति प्रतिरोधी डेटा को एन्क्रिप्ट करने का एक तरीका प्रदान करके AI सिस्टम की सुरक्षा को बढ़ा सकती है। यह AI सिस्टम के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो संवेदनशील डेटा को संभालते हैं, जैसे वित्तीय लेनदेन या चिकित्सा रिकॉर्ड। क्वांटम कुंजी वितरण (QKD) एक तकनीक है जो दो पक्षों को सुरक्षित रूप से क्रिप्टोग्राफिक कुंजियों का आदान-प्रदान करने की अनुमति देती है, जिसका उपयोग तब डेटा को एन्क्रिप्ट करने के लिए किया जा सकता है।
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क्वांटम AI के विकास के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग और AI दोनों में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। यह एक अत्यधिक अंतःविषयक क्षेत्र है जिसके लिए भौतिकविदों, कंप्यूटर वैज्ञानिकों और गणितज्ञों के बीच सहयोग की आवश्यकता होती है। विश्वविद्यालय और अनुसंधान संस्थान क्वांटम AI शोधकर्ताओं की अगली पीढ़ी को प्रशिक्षित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं।
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क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए हार्डवेयर आवश्यकताएं क्लासिकल कंप्यूटिंग से बहुत अलग हैं। क्वांटम कंप्यूटरों को विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता होती है, जैसे सुपरकंडक्टिंग qubits या ट्रैप्ड आयन, जो पर्यावरणीय शोर के प्रति बेहद संवेदनशील होते हैं। क्वांटम कंप्यूटरों का निर्माण और रखरखाव एक महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग चुनौती है।
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क्वांटम AI के संभावित अनुप्रयोगों में से एक दवा की खोज के क्षेत्र में है। क्वांटम कंप्यूटरों का उपयोग अणुओं के व्यवहार को अनुकरण करने के लिए किया जा सकता है, जो शोधकर्ताओं को नए दवा उम्मीदवारों की पहचान करने में मदद कर सकता है। यह दवा की खोज प्रक्रिया को काफी तेज कर सकता है और बीमारियों के लिए नए उपचारों के विकास को जन्म दे सकता है।
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क्वांटम AI का उपयोग वित्तीय मॉडलिंग को बेहतर बनाने के लिए भी किया जा सकता है। क्वांटम एल्गोरिदम का उपयोग निवेश पोर्टफोलियो को अनुकूलित करने, धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम का प्रबंधन करने के लिए किया जा सकता है। इससे अधिक कुशल और स्थिर वित्तीय बाजार बन सकते हैं।
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AI का उपयोग क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ मिलकर साइबर सुरक्षा उपायों को भी बढ़ा सकता है। AI एल्गोरिदम नेटवर्क ट्रैफ़िक में पैटर्न का विश्लेषण कर सकते हैं और विसंगतियों का पता लगा सकते हैं, जबकि क्वांटम क्रिप्टोग्राफी डेटा को एन्क्रिप्ट करने का एक सुरक्षित तरीका प्रदान कर सकती है। यह साइबर हमलों और डेटा उल्लंघनों से बचाने में मदद कर सकता है।
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भारत और इज़राइल AI और क्वांटम प्रौद्योगिकियों में अनुसंधान और विकास पर सहयोग कर रहे हैं। इस सहयोग का उद्देश्य इन क्षेत्रों में नवाचार को गति देने के लिए दोनों देशों की विशेषज्ञता का लाभ उठाना है। साझेदारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता, क्वांटम प्रौद्योगिकियों और महत्वपूर्ण खनिजों जैसे क्षेत्रों पर केंद्रित है।
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भारत सरकार राष्ट्रीय क्वांटम प्रौद्योगिकियों और अनुप्रयोग मिशन (NM-QTA) जैसी विभिन्न पहलों के माध्यम से AI और क्वांटम कंप्यूटिंग में अनुसंधान और विकास में निवेश कर रही है। इस मिशन का उद्देश्य भारत में क्वांटम प्रौद्योगिकियों के अनुसंधान, विकास और तैनाती को बढ़ावा देना है।
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AI और क्वांटम कंप्यूटिंग के नैतिक निहितार्थों पर भी विचार किया जा रहा है। जैसे-जैसे ये प्रौद्योगिकियां अधिक शक्तिशाली होती जाती हैं, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि उनका उपयोग जिम्मेदारी और नैतिकता के साथ किया जाए। इसमें AI एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह और क्वांटम क्रिप्टोग्राफी के दुरुपयोग की संभावना जैसे मुद्दों को संबोधित करना शामिल है।
दृश्य सामग्री
AI and Quantum Computing: Applications and Implications
Mind map illustrating the applications and implications of AI and quantum computing.
AI & Quantum Computing
- ●Drug Discovery
- ●Financial Modeling
- ●Cybersecurity
- ●Optimization
- ●Ethical Implications
हालिया विकास
5 विकासIn 2023, the India-Middle East-Europe Economic Corridor (IMEC) project was announced, which aims to connect India, the Middle East, and Europe with an integrated rail and shipping corridor. This project has the potential to facilitate the development and deployment of AI and quantum technologies in the region.
In 2022, India, Israel, the UAE, and the United States established the I2U2 group, which aims to address global challenges in areas such as water, energy, transportation, space, health, food security, and technology. This group provides a platform for collaboration on AI and quantum computing.
In 2026, India and Israel elevated their relationship to a "Special Strategic Partnership," which includes cooperation in areas such as AI, quantum technologies, and critical minerals. This partnership is expected to boost innovation and economic growth in both countries.
In 2025, the Indian government launched the National Mission on Quantum Technologies and Applications (NM-QTA) with a budget of ₹8000 crore over five years. This mission aims to promote research, development, and deployment of quantum technologies in India.
In 2024, several Indian universities and research institutions established centers of excellence in AI and quantum computing. These centers are conducting cutting-edge research and training the next generation of quantum AI researchers.
विभिन्न समाचारों में यह अवधारणा
1 विषयसामान्य प्रश्न
61. ज़्यादातर AI एल्गोरिदम को बहुत सारा डेटा चाहिए होता है. क्वांटम कंप्यूटिंग AI को तेज़ करने का क्या तरीका बताती है, और इसकी क्या सीमाएं हैं?
क्वांटम कंप्यूटिंग का मकसद है डेटा को जल्दी प्रोसेस करना और ऑप्टिमाइज़ करना, जिससे AI तेज़ हो सके. क्वांटम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, जैसे क्वांटम सपोर्ट वेक्टर मशीन, कुछ कामों में क्लासिकल एल्गोरिदम से बेहतर कर सकते हैं. क्वांटम एनीलिंग AI सिस्टम के डिज़ाइन को भी ऑप्टिमाइज़ कर सकता है. लेकिन, क्वांटम कंप्यूटर बनाना और उन्हें ठीक रखना एक बड़ी चुनौती है क्योंकि ये आसपास के शोर से बहुत जल्दी प्रभावित होते हैं. साथ ही, क्वांटम AI को बनाने के लिए कई तरह के एक्सपर्ट्स की ज़रूरत होती है, जो अभी कम हैं. सारे AI प्रॉब्लम्स क्वांटम कंप्यूटिंग से जल्दी हल नहीं हो सकते; क्लासिकल कंप्यूटर अभी भी कई कामों के लिए बेहतर हैं.
परीक्षा युक्ति
याद रखें कि क्वांटम कंप्यूटिंग AI में क्लासिकल कंप्यूटिंग की जगह नहीं लेगा, बल्कि कुछ खास मुश्किल कामों को तेज़ करने का एक तरीका है.
2. 'क्वांटम सुप्रीमेसी' की सीमा क्या है, और क्वांटम AI के असली इस्तेमाल के लिए ये क्यों ज़रूरी है?
"क्वांटम सुप्रीमेसी" का मतलब है कि क्वांटम कंप्यूटर एक ऐसा प्रॉब्लम हल कर सकता है जिसे कोई भी क्लासिकल कंप्यूटर कम समय में नहीं कर सकता. क्वांटम सुप्रीमेसी हासिल करना एक बड़ी बात है, लेकिन इसका मतलब ये नहीं है कि क्वांटम AI अपने आप ही असली दुनिया में इस्तेमाल हो जाएगा. हो सकता है कि वो प्रॉब्लम नकली हो और AI के असली कामों से जुड़ी न हो. क्वांटम AI को उपयोगी बनाने के लिए, क्वांटम कंप्यूटर को AI के असली प्रॉब्लम, जैसे दवा की खोज या फाइनेंसियल मॉडलिंग, को क्लासिकल कंप्यूटर से ज़्यादा जल्दी हल करना होगा. ध्यान इस बात पर देना होगा कि नकली प्रॉब्लम पर सुप्रीमेसी दिखाने के बजाय असली प्रॉब्लम पर फायदा दिखाया जाए.
परीक्षा युक्ति
ये न सोचें कि क्वांटम सुप्रीमेसी हासिल करने का मतलब है कि क्वांटम AI अब इस्तेमाल करने लायक है. नकली प्रॉब्लम और असली दुनिया के कामों के बीच के फर्क पर ध्यान दें.
3. AI सिस्टम को सुरक्षित करने के लिए क्वांटम क्रिप्टोग्राफी के इस्तेमाल से जुड़े नैतिक मुद्दे क्या हैं, खासकर एक्सेस और कंट्रोल को लेकर?
क्वांटम क्रिप्टोग्राफी AI सिस्टम की सुरक्षा को बढ़ाती है, लेकिन इससे कुछ नैतिक चिंताएं भी पैदा होती हैं. अगर क्वांटम क्रिप्टोग्राफी AI को सुरक्षित करने का सबसे अच्छा तरीका बन जाता है, तो हो सकता है कि ये सुरक्षा सिर्फ सरकारों और बड़ी कंपनियों को ही मिले, जिससे सुरक्षा में फर्क आ जाए. इससे छोटे कारोबार और आम लोग नुकसान में रहेंगे, क्योंकि उनके AI सिस्टम ज़्यादा खतरे में होंगे. साथ ही, क्वांटम क्रिप्टोग्राफी टेक्नोलॉजी का कंट्रोल कुछ लोगों के हाथ में हो सकता है, जिससे निगरानी और सेंसरशिप बढ़ सकती है. नैतिक चुनौती ये है कि क्वांटम सुरक्षा सबको बराबर मिले और इसका गलत इस्तेमाल न हो.
- •क्वांटम सुरक्षा तक बराबर पहुंच न होना
- •क्वांटम क्रिप्टोग्राफी टेक्नोलॉजी पर कुछ लोगों का कंट्रोल होना
- •निगरानी और सेंसरशिप की संभावना
परीक्षा युक्ति
क्वांटम क्रिप्टोग्राफी के दोहरे इस्तेमाल पर ध्यान दें – ये AI को बचाता भी है, और अगर सबको बराबर पहुंच न हो तो ये एक्सेस को कंट्रोल करने और इनोवेशन को रोकने के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है.
4. नेशनल मिशन ऑन क्वांटम टेक्नोलॉजीज एंड एप्लीकेशंस (NM-QTA) का बजट ₹8000 करोड़ है. इस मिशन के मुख्य उद्देश्य क्या हैं, और AI और क्वांटम कंप्यूटिंग के किन खास क्षेत्रों को प्राथमिकता दी गई है?
नेशनल मिशन ऑन क्वांटम टेक्नोलॉजीज एंड एप्लीकेशंस (NM-QTA) का मकसद है भारत में क्वांटम टेक्नोलॉजी के रिसर्च, डेवलपमेंट और इस्तेमाल को बढ़ावा देना. मुख्य उद्देश्यों में क्वांटम कंप्यूटर, क्वांटम कम्युनिकेशन सिस्टम, क्वांटम सेंसर और क्वांटम मटेरियल बनाना शामिल है. मिशन क्वांटम टेक्नोलॉजी के कई पहलुओं को कवर करता है, लेकिन AI से जुड़े खास क्षेत्रों में क्वांटम मशीन लर्निंग, AI एल्गोरिदम के लिए क्वांटम-एन्हांस्ड ऑप्टिमाइजेशन और AI सिस्टम को सुरक्षित करने के लिए क्वांटम क्रिप्टोग्राफी शामिल हैं. मिशन क्वांटम AI के रिसर्च करने वालों को ट्रेनिंग देने और शिक्षा और उद्योग के बीच सहयोग को बढ़ावा देने पर भी ध्यान देता है.
परीक्षा युक्ति
NM-QTA का बजट (₹8000 करोड़) और मुख्य उद्देश्यों (क्वांटम कंप्यूटिंग, कम्युनिकेशन, सेंसर, मटेरियल) को याद रखें. इन उद्देश्यों का AI के इस्तेमाल से क्या संबंध है, इस पर ध्यान दें.
5. MCQ में, AI और क्वांटम कंप्यूटिंग की टाइमलाइन को लेकर क्या आम गलती होती है?
एक आम गलती ये है कि क्वांटम कंप्यूटिंग को AI से ज़्यादा नया फील्ड बताया जाता है. हालांकि क्वांटम कंप्यूटर अभी नए हैं, लेकिन क्वांटम कंप्यूटिंग की थ्योरी AI के 1950 के दशक में शुरू होने से भी पहले आ गई थी. ये कंफ्यूजन इसलिए होता है क्योंकि AI, खासकर मशीन लर्निंग में 2000 के दशक में ज़्यादा तरक्की हुई, जिससे ये ज़्यादा इस्तेमाल होने लगा. एग्जामिनर आपको ऐसे स्टेटमेंट देकर फंसा सकते हैं जिनसे लगे कि क्वांटम कंप्यूटिंग पूरी तरह से 21वीं सदी की चीज़ है.
परीक्षा युक्ति
याद रखें: क्वांटम कंप्यूटिंग की थ्योरी AI के ज़्यादा इस्तेमाल होने से पहले आ गई थी. 'अभी-अभी का' जाल में न फंसें.
6. AI और क्वांटम कंप्यूटिंग के मामले में भारत का नज़रिया चीन या अमेरिका से कैसे अलग है? इस क्षेत्र में भारत की ताकत और कमज़ोरी क्या हैं?
AI और क्वांटम कंप्यूटिंग के मामले में भारत का नज़रिया ये है कि इन टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल समाज के फायदे और आर्थिक तरक्की के लिए किया जाए. चीन के मुकाबले, भारत का क्वांटम कंप्यूटिंग में इन्वेस्टमेंट कम है, और रिसर्च इकोसिस्टम भी कम विकसित है. लेकिन, भारत में IT सर्विस इंडस्ट्री मज़बूत है और स्किल्ड इंजीनियरों की तादाद ज़्यादा है, जिसका इस्तेमाल AI को बनाने और इस्तेमाल करने के लिए किया जा सकता है. अमेरिका के मुकाबले, भारत का AI के लिए रेगुलेटरी फ्रेमवर्क कम विकसित है, और कटिंग-एज हार्डवेयर तक पहुंच भी कम है. भारत की ताकत सॉफ्टवेयर, डेटा की उपलब्धता और बढ़ते स्टार्टअप इकोसिस्टम में है. कमज़ोरियों में बेसिक रिसर्च के लिए कम फंडिंग, खास हार्डवेयर मैन्युफैक्चरिंग की कमी और टैलेंट का दूसरे देशों में जाना शामिल है.
- •ताकत: मज़बूत IT सर्विस इंडस्ट्री, स्किल्ड इंजीनियरों की ज़्यादा तादाद, डेटा की उपलब्धता, बढ़ता स्टार्टअप इकोसिस्टम.
- •कमज़ोरी: बेसिक रिसर्च के लिए कम फंडिंग, खास हार्डवेयर मैन्युफैक्चरिंग की कमी, टैलेंट का दूसरे देशों में जाना.
परीक्षा युक्ति
भारत की दूसरे देशों से तुलना करते समय, सरकारी पहल (जैसे NM-QTA), प्राइवेट सेक्टर की क्षमताओं (IT सर्विस) और इंफ्रास्ट्रक्चर की कमियों (हार्डवेयर मैन्युफैक्चरिंग) के बीच के संबंध पर ध्यान दें.