इस लेख के लिए समीक्षा किए गए स्रोत: अप्रैल 2026।
एक जानी-पहचानी समस्या से शुरुआत करते हैं
काल्पनिक परिदृश्य: मान लीजिए भीषण मौसम एक बड़ी एयरलाइन को बाधित कर देता है।
सैकड़ों उड़ानें रद्द हो जाती हैं। हजारों यात्रियों को नई बुकिंग चाहिए। विमान और क्रू गलत जगहों पर हैं, और मौसम की स्थिति लगातार बदल रही है।
इसमें कई तरह के कंप्यूटर शामिल हो सकते हैं। एक कर्मचारी किसी यात्री की मदद के लिए पर्सनल कंप्यूटर इस्तेमाल करता है। बड़े ट्रांजैक्शन सिस्टम रिज़र्वेशन, भुगतान और सीट असाइनमेंट अपडेट करते हैं। शक्तिशाली कंप्यूटिंग सिस्टम मौसम मॉडल और अन्य मांग वाली गणनाएँ चलाते हैं।
यहाँ क्वांटम कंप्यूटर कहाँ फिट होता है?
आज, शायद एयरलाइन के सामान्य रोज़मर्रा के कामकाज में कहीं नहीं।
यहाँ से शुरू करना उपयोगी है, क्योंकि क्वांटम कंप्यूटर केवल उन कंप्यूटरों का एक अधिक शक्तिशाली संस्करण नहीं है जिन्हें हम पहले से इस्तेमाल करते हैं।
यह कुछ विशेष प्रकार की समस्याओं के लिए विकसित की जा रही कंप्यूटिंग की एक अलग तरीका है।
तो क्वांटम कंप्यूटर असल में क्या है?
क्वांटम कंप्यूटर एक ऐसा कंप्यूटर है जो जानकारी को प्रोसेस करने के लिए नियंत्रित क्वांटम व्यवहार का उपयोग करता है।
पर्सनल कंप्यूटर, मेनफ्रेम और सुपरकंप्यूटर आकार और उद्देश्य में बहुत अलग हो सकते हैं, लेकिन ये सभी क्लासिकल कंप्यूटर हैं। अंदर से, ये साधारण डिजिटल बिट्स का उपयोग करके जानकारी प्रोसेस करते हैं।
क्वांटम कंप्यूटर क्वांटम बिट्स, यानी क्यूबिट का उपयोग करता है, और उन्हें क्वांटम भौतिकी के नियमों के अनुसार प्रोसेस करता है।
यह अंतर क्वांटम कंप्यूटरों को हर चीज़ में बेहतर नहीं बनाता।
| कंप्यूटर | मुख्यतः किसके लिए बनाया गया | सामान्य काम |
|---|---|---|
| पर्सनल कंप्यूटर | रोज़मर्रा की कंप्यूटिंग | ब्राउज़िंग, दस्तावेज़, प्रोग्रामिंग, एप्लिकेशन |
| मेनफ्रेम | बड़े पैमाने पर विश्वसनीय ट्रांजैक्शन प्रोसेसिंग | बैंकिंग, बीमा, रिज़र्वेशन, सरकारी सिस्टम |
| सुपरकंप्यूटर | अत्यंत बड़ी क्लासिकल गणनाएँ | मौसम, वैज्ञानिक सिमुलेशन, इंजीनियरिंग, AI शोध |
| क्वांटम कंप्यूटर | कुछ ऐसी समस्याएँ जिन्हें क्वांटम गणना से लाभ हो सकता है | क्वांटम सिमुलेशन, विशेष एल्गोरिथ्म, शोध |
सबसे महत्वपूर्ण बात यह है:
ये एक ही कंप्यूटर के चार स्तर नहीं हैं।
सुपरकंप्यूटर एक अत्यंत शक्तिशाली क्लासिकल कंप्यूटर है।
क्वांटम कंप्यूटर एक अलग कंप्यूटिंग मॉडल का उपयोग करता है।
यही वजह है कि यह पूछना कि क्वांटम कंप्यूटर “सुपरकंप्यूटर से तेज़” है या नहीं, आमतौर पर गलत पहला सवाल होता है।
बेहतर सवाल यह है:
किन समस्याओं के लिए एक अलग कंप्यूटिंग मॉडल मददगार हो सकता है?
क्वांटम कंप्यूटिंग को अलग क्या बनाता है?
क्लासिकल कंप्यूटर बिट्स का उपयोग करके जानकारी स्टोर और प्रोसेस करता है। एक बिट का एक समय में एक निश्चित मान होता है: 0 या 1।
क्वांटम कंप्यूटर एक क्यूबिट का उपयोग करता है।
आपने शायद यह वाक्य सुना होगा:
“एक क्यूबिट एक साथ 0 और 1 दोनों हो सकता है।”
यह याद रखने में आसान है, लेकिन इससे गलत मानसिक तस्वीर बन सकती है। क्वांटम कंप्यूटर सभी संभावित उत्तरों को स्टोर करके बाद में सही उत्तर नहीं चुनता।
एक अधिक उपयोगी व्याख्या एम्प्लीट्यूड नाम की चीज़ से शुरू होती है।
एक क्यूबिट एम्प्लीट्यूड रखता है
एक क्यूबिट में 0 मापे जाने की संभावना से जुड़ा एक एम्प्लीट्यूड होता है, और 1 मापे जाने से जुड़ा दूसरा।
इन एम्प्लीट्यूड का आकार यह तय करता है कि क्यूबिट को मापे जाने पर हम क्या देखेंगे, इसकी संभावना क्या है। अधिक सटीक रूप से, एम्प्लीट्यूड का मैग्नीट्यूड स्क्वेयर्ड मापन की संभावना देता है।
हमें यहाँ गणित की ज़रूरत नहीं है। महत्वपूर्ण विचार यह है कि एक क्वांटम एल्गोरिथ्म मापन से पहले इन एम्प्लीट्यूड को बदलता है।
जितने अधिक क्यूबिट होंगे, स्थिति उतनी ही समृद्ध होती जाएगी। दो क्यूबिट को चार एम्प्लीट्यूड से वर्णित किया जाता है। दस क्यूबिट के लिए 1,024 चाहिए।
सामान्यतः, n क्यूबिट के संयुक्त क्वांटम स्थिति का वर्णन करने के लिए 2^n एम्प्लीट्यूड होते हैं।
यह बेहद शक्तिशाली लगता है, लेकिन एक महत्वपूर्ण पेच है:
हम उन सभी एम्प्लीट्यूड को सीधे उत्तर के रूप में नहीं पढ़ सकते।
जब क्यूबिट को मापा जाता है, तो हमें साधारण क्लासिकल परिणाम मिलते हैं।
इसलिए एक उपयोगी क्वांटम एल्गोरिथ्म को मापन से पहले कुछ चतुराई भरा काम करना होता है।
यहीं पर इंटरफेरेंस महत्वपूर्ण हो जाता है।
इंटरफेरेंस वह जगह है जहाँ एल्गोरिथ्म असली काम करता है
क्वांटम एम्प्लीट्यूड आपस में मिल सकते हैं।
कुछ एक-दूसरे को मज़बूत करते हैं। कुछ रद्द हो जाते हैं।
इसे इंटरफेरेंस कहा जाता है।
एक सावधानी से डिज़ाइन किया गया क्वांटम एल्गोरिथ्म क्वांटम स्थिति को इस तरह बदलता है कि उपयोगी परिणामों से जुड़े एम्प्लीट्यूड मज़बूत होते हैं, जबकि अवांछित परिणामों से जुड़े एम्प्लीट्यूड कमज़ोर हो जाते हैं या रद्द हो जाते हैं।
फिर सिस्टम को मापा जाता है।
यह इस आम दावे से कहीं ज़्यादा असल में जो होता है उसके करीब है:
“क्वांटम कंप्यूटर एक साथ हर उत्तर आज़माता है।”
उसे हर उत्तर मुफ़्त में नहीं मिलता।
जब भी फ़ायदा होता है, वह ऐसे एल्गोरिथ्म को डिज़ाइन करने से आता है जिसके क्वांटम ऑपरेशन संभावनाओं को उपयोगी ढंग से आकार देते हैं।
इसीलिए क्वांटम एल्गोरिथ्म, क्वांटम हार्डवेयर जितने ही महत्वपूर्ण हैं।
और एंटैंगलमेंट क्या है?
जब कई क्यूबिट आपस में प्रतिक्रिया करते हैं, तो उनकी स्थितियाँ कभी-कभी एंटैंगल्ड हो जाती हैं।
इसका मतलब है कि उनकी संयुक्त क्वांटम स्थिति को अब अलग-अलग स्वतंत्र क्यूबिट के रूप में पूरी तरह वर्णित नहीं किया जा सकता। एंटैंगल्ड सिस्टम के मापन ऐसे संबंध दिखा सकते हैं जिनका क्लासिकल दुनिया में कोई सीधा समकक्ष नहीं है।
क्वांटम एल्गोरिथ्म इन संबंधों का उपयोग करके क्यूबिट के समूह में जानकारी फैला और बदल सकते हैं।
बुनियादी समझ के लिए, तीन विचार काफी हैं:
- सुपरपोजिशन एक क्यूबिट को संभावनाओं का क्वांटम मिश्रण देता है;
- इंटरफेरेंस एम्प्लीट्यूड को मज़बूत या रद्द होने देता है;
- एंटैंगलमेंट क्यूबिट के बीच क्वांटम संबंध बनाता है।
इनमें से कोई भी अकेले उपयोगी उत्तर नहीं देता।
एल्गोरिथ्म को इन्हें सही तरीके से जोड़ना होता है।
क्वांटम प्रोग्राम असल में कैसे चलता है?
क्वांटम प्रोग्राम क्वांटम गेट नामक ऑपरेशनों से बनते हैं।
गेट्स की एक श्रृंखला क्वांटम सर्किट बनाती है।
सरल स्तर पर, प्रक्रिया कुछ इस तरह दिखती है:
- क्यूबिट तैयार करें।
- क्वांटम गेट लागू करें।
- सर्किट के अनुसार क्वांटम स्थिति को विकसित होने दें।
- क्यूबिट को मापें।
- क्लासिकल परिणामों का विश्लेषण करें।
एक क्वांटम सर्किट को अक्सर कई बार चलाया जाता है क्योंकि एक ही रन हर बार वही मापन परिणाम नहीं देता। इन दोहराए गए रन को अक्सर शॉट्स कहा जाता है।
सॉफ्टवेयर इन सभी रन में परिणामों के वितरण को देखता है।
इसलिए एक क्वांटम कंप्यूटर इस तरह व्यवहार नहीं करता:
प्रश्न → क्वांटम कंप्यूटर → सटीक उत्तर
यह इसके करीब है:
तैयार करें → चलाएँ → मापें → विश्लेषण करें → ज़रूरत पड़े तो समायोजित करें → फिर से चलाएँ
और इस पूरी प्रक्रिया में क्लासिकल कंप्यूटर भी शामिल रहते हैं।
क्वांटम कंप्यूटिंग, क्लासिकल कंप्यूटिंग से अलग नहीं है
अपने एयरलाइन उदाहरण पर वापस चलते हैं।
मान लीजिए, भविष्य में शोधकर्ताओं को एक ऐसा क्वांटम तरीका मिलता है जो किसी कठिन शेड्यूलिंग समस्या के एक हिस्से को वास्तव में बेहतर बनाता है।
एयरलाइन अपने रिज़र्वेशन सिस्टम, डेटाबेस, कर्मचारियों के कंप्यूटर और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर को क्वांटम कंप्यूटरों से नहीं बदलेगी।
एक अधिक यथार्थवादी वर्कफ़्लो कुछ इस तरह दिखेगा:
एयरलाइन एप्लिकेशन
↓
क्लासिकल कंप्यूटर एक विशिष्ट समस्या तैयार करता है
↓
क्वांटम प्रोसेसर उपयुक्त गणना करता है
↓
मापन क्लासिकल सिस्टम में वापस आते हैं
↓
क्लासिकल सॉफ्टवेयर परिणाम की व्याख्या करता है
↓
एयरलाइन एप्लिकेशन आगे बढ़ता है
इसे अक्सर हाइब्रिड क्लासिकल-क्वांटम कंप्यूटिंग कहा जाता है।
यही विचार व्यापक रूप से भी लागू होता है। CPU, GPU, सुपरकंप्यूटर और क्वांटम प्रोसेसर अंततः साथ मिलकर काम कर सकते हैं, हर एक का उपयोग वहाँ होगा जहाँ वह उपयुक्त हो।
इसलिए क्वांटम कंप्यूटिंग के क्लासिकल कंप्यूटिंग की जगह लेने के बजाय उसे पूरक बनाने की संभावना कहीं अधिक है।
कठिन समस्या होना ही काफी नहीं है
कोई समस्या सिर्फ इसलिए क्वांटम कंप्यूटर के लिए उपयुक्त नहीं बन जाती क्योंकि उसमें लाखों या अरबों संभावित संयोजन हैं।
यह ज्ञात नहीं है कि क्वांटम कंप्यूटर हर कठिन ऑप्टिमाइज़ेशन या सर्च समस्या को कुशलता से हल कर सकते हैं।
क्वांटम एडवांटेज समस्या की संरचना पर निर्भर करता है, और इस पर कि क्या कोई प्रभावी क्वांटम एल्गोरिथ्म मौजूद है।
शोर एल्गोरिथ्म: गणितीय संरचना मायने रखती है
1994 में, पीटर शोर ने दिखाया कि पर्याप्त सक्षम क्वांटम कंप्यूटर, ज्ञात क्लासिकल तरीकों से कहीं अधिक कुशलता से बड़ी संख्याओं का गुणनखंडन (factor) कर सकता है।
यह इसलिए मायने रखता है क्योंकि RSA सहित व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाली पब्लिक-की क्रिप्टोग्राफी, बड़ी संख्याओं के गुणनखंडन की व्यावहारिक कठिनाई पर आंशिक रूप से निर्भर करती है।
शोर एल्गोरिथ्म हर संभावित गुणनखंड को अंधाधुंध नहीं खोजता। यह समस्या में मौजूद गणितीय संरचना का लाभ उठाता है।
Google Quantum AI शोर एल्गोरिथ्म और पीरियड फाइंडिंग का एक तकनीकी प्रदर्शन प्रदान करता है।
ग्रोवर एल्गोरिथ्म: एक सुधार, जादू नहीं
ग्रोवर एल्गोरिथ्म एक अलग तरह की सर्च समस्या को हल करता है।
N संभावनाओं के बीच एक असंरचित खोज के लिए, क्लासिकल तरीके को N के अनुपात में काम की ज़रूरत हो सकती है। ग्रोवर का क्वांटम एल्गोरिथ्म इसे लगभग N के वर्गमूल तक घटा सकता है।
यह उपयोगी हो सकता है, लेकिन यह हर बड़ी खोज समस्या को आसान नहीं बना देता, और यह एक्सपोनेंशियल सुधार भी नहीं देता।
Google की Cirq सामग्री में एक व्यावहारिक ग्रोवर एल्गोरिथ्म उदाहरण शामिल है।
तो जब कोई कहता है:
“इस समस्या में बहुत सारे संयोजन हैं, इसलिए क्वांटम कंप्यूटिंग इसे हल कर देगी,”
तो यह दावा जाँच की माँग करता है।
प्रकृति से ही एक मज़बूत उदाहरण मिलता है
क्वांटम कंप्यूटरों की जाँच करने के सबसे स्पष्ट कारणों में से एक क्वांटम सिमुलेशन है।
एक अणु (molecule) के बारे में सोचिए।
इसके परमाणु और इलेक्ट्रॉन अंततः क्वांटम भौतिकी के अनुसार व्यवहार करते हैं।
क्लासिकल कंप्यूटर पहले से ही परिष्कृत गणितीय तरीकों और अनुमानों का उपयोग करके अत्यंत मूल्यवान रसायन और सामग्री सिमुलेशन करते हैं।
लेकिन जैसे-जैसे कुछ क्वांटम सिस्टम बड़े होते जाते हैं, उनकी सभी महत्वपूर्ण क्वांटम अंतःक्रियाओं (interactions) का सटीक प्रतिनिधित्व करना बेहद कठिन हो सकता है।
यह एक स्वाभाविक सवाल खड़ा करता है:
क्या एक नियंत्रित क्वांटम सिस्टम, किसी दूसरे क्वांटम सिस्टम को अधिक स्वाभाविक रूप से सिमुलेट करने में मदद कर सकता है?
यह विचार क्वांटम कंप्यूटिंग की शुरुआती प्रेरणाओं में से कुछ तक जाता है।
यही एक कारण है कि शोधकर्ता रसायन विज्ञान, सामग्री विज्ञान, आणविक सिमुलेशन, उत्प्रेरक (catalysts) और ऊर्जा तकनीकों जैसे क्षेत्रों में संभावित क्वांटम अनुप्रयोगों की जाँच जारी रखते हैं।
इसका मतलब यह नहीं है कि क्वांटम कंप्यूटर आज नियमित रूप से नई दवाइयाँ या बैटरियाँ खोज रहे हैं।
इसका मतलब है कि इस क्षेत्र में जाँच जारी रखने का एक तकनीकी रूप से ठोस कारण है।
आशाजनक होने का मतलब सिद्ध होना नहीं है।
असली क्वांटम कंप्यूटर कैसा दिखता है?
क्वांटम कंप्यूटरों की तस्वीरें भ्रमित करने वाली हो सकती हैं।
सुपरकंडक्टिंग सिस्टम के लिए, आप एक बेलनाकार कूलिंग सिस्टम के अंदर लटकी सुनहरे रंग की प्लेटों, तारों और केबलों वाली एक बड़ी संरचना देख सकते हैं।
यह मान लेना आसान है:
“यही क्वांटम कंप्यूटर है।”
यह उसका केवल एक हिस्सा है।
एक काम करने वाले क्वांटम कंप्यूटिंग सिस्टम में ये शामिल हो सकते हैं:
यूज़र / एप्लिकेशन
↓
क्वांटम सॉफ्टवेयर
↓
क्लासिकल कंप्यूटिंग
↓
कंट्रोल और डिकोडिंग इलेक्ट्रॉनिक्स
↓
कूलिंग / भौतिक वातावरण
↓
क्वांटम प्रोसेसर
↓
क्यूबिट
Google अपने दृष्टिकोण को एक फुल-स्टैक क्वांटम कंप्यूटिंग सिस्टम के रूप में वर्णित करता है, जो प्रोसेसर, कंट्रोल और डिकोडिंग हार्डवेयर, क्रायोजेनिक उपकरण, ऑपरेटिंग सॉफ्टवेयर और यूज़र-फेसिंग सॉफ्टवेयर को एकीकृत करता है। Google Quantum AI — Quantum Computer देखें।
हार्डवेयर के तरीके के अनुसार सटीक संरचना बदलती है।
सुपरकंडक्टिंग प्रोसेसरों को विशेष क्रायोजेनिक वातावरण चाहिए। अन्य सिस्टम ट्रैप्ड आयन, न्यूट्रल एटम या फोटॉन का उपयोग कर सकते हैं, और इसलिए उन्हें बहुत अलग भौतिक उपकरण चाहिए।
इसे बनाना इतना कठिन क्यों है?
क्यूबिट नाज़ुक होते हैं।
क्वांटम गणना के काम करने के लिए, इंजीनियरों को ऑपरेशन लागू करते और मापन लेते समय क्वांटम स्थिति पर सटीक नियंत्रण बनाए रखना होता है।
आस-पास का वातावरण उस स्थिति को बिगाड़ सकता है। हार्डवेयर के अनुसार, इंजीनियरों को तापमान, विद्युत-चुंबकीय हस्तक्षेप, लेज़र, टाइमिंग, कंपन और कई अन्य प्रभावों को प्रबंधित करना पड़ सकता है।
उपयोगी क्वांटम व्यवहार के नष्ट होने को आमतौर पर डीकोहरेंस कहा जाता है।
सीधे शब्दों में:
सिस्टम धीरे-धीरे उस नियंत्रित क्वांटम स्थिति को खो देता है जो गणना के लिए ज़रूरी होती है।
क्यूबिट पर लागू होने वाले ऑपरेशन भी अपूर्ण होते हैं। मापन गलत हो सकते हैं। क्यूबिट ठीक उसी तरह इंटरैक्ट नहीं कर सकते जैसा चाहा गया था।
ज़्यादा कठिन इंजीनियरिंग सवाल यह है:
क्या हम पर्याप्त संख्या में अच्छे क्यूबिट को, पर्याप्त कम एरर दर के साथ, पर्याप्त समय तक नियंत्रित करके, विश्वसनीय ढंग से उपयोगी गणनाएँ कर सकते हैं?
हेडलाइन क्यूबिट संख्या आपको गुमराह क्यों कर सकती है
क्वांटम घोषणाएँ अक्सर एक आसान संख्या के साथ शुरू होती हैं:
“हमारे नए कंप्यूटर में 1,000 क्यूबिट हैं।”
वह संख्या मायने रखती है, लेकिन अकेले वह हमें आश्चर्यजनक रूप से कम बताती है।
अन्य महत्वपूर्ण सवाल हैं:
- ऑपरेशन कितनी बार विफल होते हैं?
- मापन कितने सटीक हैं?
- उपयोगी क्वांटम स्थितियों को कितनी देर तक बनाए रखा जा सकता है?
- क्यूबिट एक-दूसरे से कितनी अच्छी तरह इंटरैक्ट कर सकते हैं?
- एरर परिणाम पर हावी होने से पहले कितना जटिल सर्किट चलाया जा सकता है?
- क्या एरर का पता लगाया और सुधारा जा सकता है?
IBM Quantum — Processor Types देखें।
सबक सीधा है:
अधिक फिजिकल क्यूबिट का मतलब अपने आप बेहतर क्वांटम कंप्यूटर नहीं है।
फिजिकल क्यूबिट और लॉजिकल क्यूबिट
आज के हार्डवेयर में भौतिक रूप से लागू किए गए क्यूबिट को फिजिकल क्यूबिट कहा जाता है।
ये नॉइज़ी होते हैं।
बहुत बड़े विश्वसनीय क्वांटम सिस्टम बनाने के लिए, शोधकर्ताओं को क्वांटम जानकारी को इन एरर से बचाना होता है।
यही क्वांटम एरर करेक्शन का उद्देश्य है।
एक तरीका क्वांटम जानकारी को कई फिजिकल क्यूबिट में फैला देता है, ताकि क्वांटम स्थिति को पढ़े और नष्ट किए बिना एरर का पता लगाया और सुधारा जा सके।
इस सुरक्षित इकाई को लॉजिकल क्यूबिट कहा जाता है।
फिजिकल क्यूबिट
↓
एरर डिटेक्शन और करेक्शन
↓
सुरक्षित क्वांटम जानकारी
↓
लॉजिकल क्यूबिट
एक लॉजिकल क्यूबिट के लिए कई फिजिकल क्यूबिट चाहिए हो सकते हैं। कितने, यह हार्डवेयर, उसकी एरर दरों और एरर-करेक्शन विधि पर निर्भर करता है।
इसीलिए:
1,000 फिजिकल क्यूबिट का मतलब 1,000 विश्वसनीय लॉजिकल क्यूबिट नहीं है।
Nature में प्रकाशित शोध में, Google Quantum AI ने अपने Willow प्रोसेसरों पर बिलो-थ्रेशोल्ड सरफेस-कोड एरर करेक्शन प्रदर्शित किया: जैसे-जैसे एरर-करेक्टिंग कोड को बड़ा किया गया, लॉजिकल एरर दर बढ़ने के बजाय घट गई।
यह एक महत्वपूर्ण शोध परिणाम था, न कि किसी बड़े फॉल्ट-टॉलरेंट कंप्यूटर का आगमन।
Quantum error correction below the surface code threshold देखें।
हमें क्वांटम प्रगति का आकलन कैसे करना चाहिए?
जब कोई नया क्वांटम प्रोसेसर घोषित किया जाए, तो क्यूबिट संख्या केवल शुरुआत होनी चाहिए।
पूछें:
- क्या ये फिजिकल क्यूबिट हैं या लॉजिकल क्यूबिट?
- एरर दरें क्या हैं?
- गेट और मापन कितने विश्वसनीय हैं?
- कितना जटिल सर्किट सफलतापूर्वक चल सकता है?
- एरर करेक्शन कितना प्रभावी है?
- असल में कौन सी समस्या दिखाई गई?
- तुलना के लिए किस क्लासिकल कंप्यूटर या एल्गोरिथ्म का उपयोग किया गया?
- क्या कोई अन्य टीम इस परिणाम को दोहरा या सत्यापित कर सकती है?
- क्या यह क्षमता आज उपलब्ध है, या यह एक रोडमैप का हिस्सा है?
आखिरी सवाल सबसे महत्वपूर्ण है:
क्या यह मशीन इतनी उपयोगी गणना कर सकती है जो क्वांटम कंप्यूटर के इस्तेमाल को सही ठहराए?
2026 की शुरुआत में क्वांटम कंप्यूटिंग कहाँ खड़ी है?
इसका कोई एक उपयोगी उत्तर नहीं है:
“क्या क्वांटम कंप्यूटिंग तैयार है?”
इस क्षेत्र के अलग-अलग हिस्से अलग-अलग चरणों में हैं।
आज उपलब्ध है
असली क्वांटम प्रोसेसर मौजूद हैं, और कुछ को क्लाउड के ज़रिए एक्सेस किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, IBM IBM Quantum के ज़रिए क्वांटम प्रोसेसरों तक क्लाउड एक्सेस देता है।
छात्र, शोधकर्ता और डेवलपर आज क्वांटम सिम्युलेटर, Qiskit और Cirq जैसे प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क, और शैक्षणिक वातावरण भी इस्तेमाल कर सकते हैं।
यह असली क्वांटम कंप्यूटिंग है।
लेकिन किसी क्वांटम प्रोसेसर तक क्लाउड एक्सेस होना, एक बड़े फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटर के होने के बराबर नहीं है।
प्रदर्शित, लेकिन अभी भी विकसित हो रहा है
शोधकर्ताओं ने क्वांटम एरर करेक्शन, लॉजिकल-क्यूबिट प्रयोगों, बेहतर हार्डवेयर विश्वसनीयता, बड़े सर्किट और विशेष शोध गणनाओं जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति दिखाई है।
ये उपलब्धियाँ सार्थक हैं।
इन्हें स्वतः इस तरह नहीं समझ लेना चाहिए:
“व्यवसाय के लिए क्वांटम कंप्यूटर अब क्लासिकल कंप्यूटरों से बेहतर हैं।”
सक्रिय रूप से इंजीनियर किया जा रहा है
बड़े शोध और इंजीनियरिंग प्रयास कम एरर दरों, विश्वसनीय लॉजिकल क्यूबिट, स्केलेबल एरर करेक्शन, गहरे उपयोगी सर्किट, मॉड्यूलर सिस्टम और क्लासिकल-क्वांटम एकीकरण पर केंद्रित हैं।
आशाजनक, लेकिन व्यावसायिक रूप से व्यापक रूप से सिद्ध नहीं
शोधकर्ता रसायन विज्ञान, सामग्री, चुनिंदा वैज्ञानिक सिमुलेशन, ऑप्टिमाइज़ेशन और कुछ गणितीय कार्यभार जैसे क्षेत्रों में संभावित फायदों की जाँच जारी रखते हैं।
इन सभी क्षेत्रों में सबूत समान रूप से मज़बूत नहीं हैं।
दीर्घकालिक और अनिश्चित
व्यावसायिक रूप से उपयोगी पैमाने पर लंबे, जटिल एल्गोरिथ्म चला सकने वाले बड़े फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटर अभी भी एक इंजीनियरिंग लक्ष्य बने हुए हैं।
समय-सीमा अनिश्चित है, और वे अनुप्रयोग भी अनिश्चित हैं जो अंततः सबसे अधिक आर्थिक मूल्य पैदा करेंगे।
बड़े क्वांटम कंप्यूटर तैयार होने से पहले निवेश क्यों करें?
क्योंकि तकनीक के परिपक्व होने का इंतज़ार करना, उसके इर्द-गिर्द सब कुछ बनाना शुरू करने के लिए बहुत देर हो सकता है।
क्वांटम तकनीक के लिए भौतिकी, इलेक्ट्रॉनिक्स, सामग्री, गणित, कंप्यूटर विज्ञान, विनिर्माण और सॉफ्टवेयर में विशेषज्ञता चाहिए।
इसीलिए देश और कंपनियाँ केवल प्रोसेसरों में ही नहीं, बल्कि शोध, विश्वविद्यालयों, कौशल, सॉफ्टवेयर, प्रयोगशालाओं, सप्लाई चेन, स्टार्टअप और उद्योग साझेदारियों में भी निवेश करते हैं।
एक ऐसा क्षेत्र भी है जहाँ किसी क्रिप्टोग्राफिक रूप से शक्तिशाली क्वांटम कंप्यूटर के मौजूद होने से पहले ही तैयारी मायने रखती है:
सुरक्षा।
क्वांटम सुरक्षा पहले से ही एक मौजूदा समस्या है
शोर एल्गोरिथ्म इसलिए मायने रखता है क्योंकि पर्याप्त सक्षम फॉल्ट-टॉलरेंट क्वांटम कंप्यूटर, इंटीजर फैक्टरिंग जैसी गणितीय समस्याओं पर आधारित व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाली पब्लिक-की क्रिप्टोग्राफी के लिए खतरा बन सकता है।
ऐसा क्वांटम कंप्यूटर आज मौजूद नहीं है।
लेकिन क्रिप्टोग्राफिक माइग्रेशन में वर्षों लगते हैं।
यही वजह है कि सरकारें और संस्थान पहले से ही पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी, जिसे आमतौर पर PQC कहा जाता है, की ओर बढ़ रहे हैं।
अगस्त 2024 में, U.S. National Institute of Standards and Technology (NIST) ने अपने पहले तीन पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी मानकों को अंतिम रूप दिया:
- FIPS 203 — ML-KEM
- FIPS 204 — ML-DSA
- FIPS 205 — SLH-DSA
मार्च 2025 में, NIST ने ML-KEM से अलग गणित पर आधारित एक अतिरिक्त की-एनकैप्सुलेशन मैकेनिज्म और बैकअप के रूप में HQC को चुना।
2026 की शुरुआत तक, HQC मानकीकरण के लिए चुना गया था, लेकिन अभी तक एक अंतिम FIPS मानक नहीं बना था।
देखें:
- NIST — Post-Quantum Cryptography
- NIST — First Three Finalized Post-Quantum Encryption Standards
- NIST — HQC Selected for Standardisation
व्यावहारिक संदेश यह है:
संस्थानों को क्रिप्टोग्राफिक रूप से सक्षम क्वांटम कंप्यूटर का इंतज़ार किए बिना माइग्रेशन योजना शुरू कर देनी चाहिए।
कोई एक वैश्विक “क्वांटम रेस” नहीं है
देश क्वांटम तकनीकों में भारी निवेश कर रहे हैं, लेकिन उनकी तुलना एक ही लीडरबोर्ड से करना भ्रामक है।
क्वांटम कार्यक्रम कंप्यूटिंग, संचार, सेंसिंग, क्रिप्टोग्राफी, सामग्री, हार्डवेयर विनिर्माण, सॉफ्टवेयर, शोध, प्रतिभा विकास और व्यवसायीकरण को कवर कर सकते हैं।
United States National Quantum Initiative, European Union Quantum Europe Strategy, United Kingdom National Quantum Strategy, Canada National Quantum Strategy, और Australia National Quantum Strategy — ये सभी दिखाते हैं कि सरकारें सबसे बड़े क्वांटम कंप्यूटर के लिए प्रतिस्पर्धा करने के बजाय व्यापक क्वांटम इकोसिस्टम कैसे बना रही हैं।
चीन भी, खासकर कंप्यूटिंग और संचार में, एक प्रमुख क्वांटम शोध और तकनीकी इकोसिस्टम है। सार्वजनिक निवेश के आँकड़े और कार्यक्रम की परिभाषाएँ हमेशा अन्य देशों से सीधे तुलनीय नहीं होतीं।
उपयोगी सवाल यह नहीं है:
कौन जीत रहा है?
यह है:
हर इकोसिस्टम कौन-सी क्षमताएँ बना रहा है, और उनमें से कौन-सी वास्तव में प्रदर्शित की गई हैं?
भारत दिखाता है कि “इकोसिस्टम बनाने” का क्या मतलब है
भारत के नेशनल क्वांटम मिशन को 2023 में ₹6,003.65 करोड़ के परिव्यय के साथ 2030–31 तक के लिए स्वीकृति मिली।
यह मिशन क्वांटम कंप्यूटिंग से कहीं व्यापक है। यह क्वांटम कंप्यूटिंग, संचार, सेंसिंग और मेट्रोलॉजी, तथा क्वांटम सामग्री और उपकरणों को कवर करता है।
कंप्यूटिंग के लिए, एक मिशन उद्देश्य सुपरकंडक्टिंग और फोटोनिक तकनीकों सहित प्लेटफ़ॉर्म पर 50 से 1,000 फिजिकल क्यूबिट वाले मध्यम-स्तरीय क्वांटम कंप्यूटर विकसित करना है।
ये लक्ष्य हैं, पहले से हासिल की गई क्षमताएँ नहीं।
भारत सरकार के विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग — नेशनल क्वांटम मिशन को देखें।
वास्तविक उदाहरण: अमरावती क्वांटम वैली
भारत आंध्र प्रदेश के अमरावती में भी एक क्वांटम-कंप्यूटिंग इकोसिस्टम बना रहा है।
आंध्र प्रदेश सरकार, IBM और टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज़ (TCS) मिलकर क्वांटम कंप्यूटिंग, शोध, कौशल और उद्योग सहयोग के केंद्र के रूप में क्वांटम वैली टेक पार्क विकसित कर रहे हैं।
मई 2025 की मूल घोषणा में IBM और TCS ने कहा था कि इस सुविधा में 156-क्यूबिट Heron प्रोसेसर वाला IBM Quantum System Two शामिल होगा।
हालाँकि, फरवरी 2026 के शिलान्यास समारोह की सरकार-संबंधित कवरेज ने योजनाबद्ध इंस्टॉलेशन को 133-क्यूबिट क्वांटम कंप्यूटर बताया।
उपलब्ध प्राथमिक स्रोत इन दोनों आँकड़ों का स्पष्ट मिलान नहीं करते, इसलिए अंतिम क्यूबिट स्पेसिफिकेशन को अपुष्ट (unconfirmed) माना जाना चाहिए।
जो स्पष्ट है वह यह है कि अमरावती का उद्देश्य एक व्यापक इकोसिस्टम के हिस्से के रूप में एक ऑन-साइट IBM क्वांटम कंप्यूटिंग सिस्टम की मेज़बानी करना है।
अभी उपलब्ध
IBM का कहना है कि भौतिक सुविधा विकसित होने के दौरान भी सहभागी सदस्य क्लाउड के ज़रिए IBM क्वांटम कंप्यूटरों तक पहुँच सकते हैं।
क्वांटम शिक्षा का भी विस्तार हो रहा है। IBM ने फरवरी 2026 में बताया कि भारत में सह-निर्मित एक मुफ़्त ऑनलाइन क्वांटम-कंप्यूटिंग कोर्स ने 2026 के लिए 168,000 नामांकन पार कर लिए हैं।
IBM — Breaking Ground on India’s Quantum Future देखें।
विकासाधीन
अमरावती में भौतिक क्वांटम वैली इंफ्रास्ट्रक्चर।
योजनाबद्ध
एक ऑन-साइट IBM क्वांटम कंप्यूटिंग सिस्टम।
यह उदाहरण क्यों मायने रखता है
क्वांटम इकोसिस्टम बनाने में केवल हार्डवेयर स्थापित करने से कहीं अधिक शामिल है। इसके लिए प्रशिक्षित लोग, शोध कार्यक्रम, सॉफ्टवेयर, अनुप्रयोग, कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुँच, विश्वविद्यालय और उद्योग की भागीदारी भी चाहिए।
इसीलिए इस लेख में अमरावती उपयोगी है: यह दिखाता है कि तकनीक के अभी भी विकसित होते रहने के बावजूद देश क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए कैसे तैयारी कर रहे हैं।
IBM / TCS / आंध्र प्रदेश सरकार की क्वांटम वैली घोषणा देखें।
क्वांटम कंप्यूटर बनाने के एक से अधिक तरीके हैं
उद्योग किसी एक हार्डवेयर डिज़ाइन पर सहमत नहीं हुआ है।
| हार्डवेयर तरीका | उदाहरण |
|---|---|
| सुपरकंडक्टिंग सर्किट | IBM, Google, Rigetti |
| ट्रैप्ड आयन | Quantinuum, IonQ |
| न्यूट्रल एटम | QuEra, Atom Computing |
| फोटोनिक्स | Xanadu, PsiQuantum |
| टोपोलॉजिकल तरीका | Microsoft |
| क्वांटम एनीलिंग | D-Wave |
इन सिस्टमों की तुलना केवल क्यूबिट संख्या से नहीं की जानी चाहिए, क्योंकि इनके क्यूबिट, कनेक्टिविटी, एरर विशेषताएँ और ऑपरेटिंग मॉडल अलग-अलग होते हैं।
2026 की शुरुआत में, कौन-सा तरीका अंततः सबसे बेहतर स्केल करेगा, यह अभी तय हो रहा है।
अपनी एयरलाइन पर वापस लौटते हैं
अब शुरुआत में बताई गई एयरलाइन बाधा पर वापस लौटते हैं।
क्या शेड्यूलिंग या ऑप्टिमाइज़ेशन के किसी एक संकीर्ण हिस्से के लिए भविष्य में क्वांटम प्रोसेसर उपयोगी बन सकता है?
शायद।
लेकिन सही सवाल यह नहीं होगा:
“क्वांटम कंप्यूटर शक्तिशाली हैं, तो एयरलाइन शेड्यूलिंग को क्वांटम पर क्यों न ले जाएँ?”
यह होगा:
क्या इस विशिष्ट समस्या के लिए कोई ऐसा क्वांटम एल्गोरिथ्म है जो, इसे चला सकने लायक विश्वसनीय हार्डवेयर पर, सर्वोत्तम व्यावहारिक क्लासिकल तरीके से सार्थक रूप से बेहतर प्रदर्शन करता है?
जब भी हम कोई नया क्वांटम-कंप्यूटिंग दावा सुनें, हमें यही मानक इस्तेमाल करना चाहिए।
अगली क्वांटम घोषणा को कैसे पढ़ें
मान लीजिए कल की हेडलाइन कहती है:
Company X ने 5,000-क्यूबिट क्वांटम कंप्यूटर पेश किया।
यह तय करने से पहले कि कोई बड़ी सफलता मिली है, पूछें:
- क्या ये फिजिकल क्यूबिट हैं या लॉजिकल क्यूबिट?
- एरर दरें क्या हैं?
- सिस्टम उपयोगी सर्किट को कितनी विश्वसनीयता से चला सकता है?
- कौन सी गणना प्रदर्शित की गई?
- वह समस्या क्वांटम कंप्यूटर के लिए उपयुक्त क्यों थी?
- सबसे अच्छी क्लासिकल तुलना क्या थी?
- क्या परिणाम को स्वतंत्र रूप से सत्यापित या पीयर-रिव्यू किया गया?
- क्या यह मशीन अभी उपलब्ध है, या यह एक रोडमैप लक्ष्य है?
ये सवाल केवल क्यूबिट संख्या से कहीं ज़्यादा उपयोगी हैं।
अभी आप तीन काम कर सकते हैं
1. सिर्फ़ क्यूबिट संख्या के आधार पर क्वांटम कंप्यूटरों को आँकना बंद करें
एरर दरें, लॉजिकल-क्यूबिट प्रगति, वास्तव में दिखाया गया वर्कलोड, और यह देखें कि परिणाम आज उपलब्ध है या सिर्फ़ योजनाबद्ध है।
2. अगर आप सुरक्षा में काम करते हैं, तो पोस्ट-क्वांटम तैयारी के बारे में पूछें
एक उपयोगी शुरुआती सवाल यह है:
क्या हमारे संगठन को पता है कि क्वांटम-असुरक्षित पब्लिक-की क्रिप्टोग्राफी कहाँ इस्तेमाल हो रही है?
3. अगर आप क्वांटम कंप्यूटिंग को समझना चाहते हैं, तो एक छोटा सर्किट चलाएँ
शुरुआत के लिए एक सिम्युलेटर काफी है।
IBM Quantum और Google के ओपन-सोर्स Cirq जैसे प्लेटफ़ॉर्म क्वांटम कंप्यूटिंग के बारे में सिर्फ़ पढ़ने से आगे बढ़कर यह देखना संभव बनाते हैं कि एक छोटा सर्किट कैसे व्यवहार करता है।
आपको क्या समझना चाहिए?
क्वांटम कंप्यूटर असली हैं।
इन्हें गलत समझना भी आसान है।
क्वांटम कंप्यूटर कोई तेज़ पर्सनल कंप्यूटर, बड़ा मेनफ्रेम, या सुपरकंप्यूटर का अगला संस्करण नहीं है। यह एक अलग कंप्यूटिंग मॉडल है जो क्वांटम स्थितियों, इंटरफेरेंस और एंटैंगलमेंट का उपयोग करके कुछ गणनाएँ अलग ढंग से करता है।
यह अंतर कुछ विशेष समस्याओं के लिए महत्वपूर्ण बन सकता है, खासकर जहाँ उपयोगी क्वांटम एल्गोरिथ्म मौजूद हों। लेकिन यह हर कठिन समस्या को क्वांटम समस्या नहीं बना देता।
असली प्रोसेसरों तक आज पहुँचा जा सकता है। हार्डवेयर और एरर करेक्शन में लगातार सुधार हो रहा है। साथ ही, लंबे, व्यावसायिक रूप से महत्वपूर्ण क्वांटम एल्गोरिथ्म चला सकने वाले बड़े फॉल्ट-टॉलरेंट सिस्टम अभी भी विकास में हैं।
इसलिए TechiesJournal आपसे यह नहीं कहेगा:
क्वांटम कंप्यूटिंग ही भविष्य है।
इसकी अंतिम भूमिका पर अभी भी काम चल रहा है।
आज की सबसे उपयोगी क्षमता यह सीखना है कि इनमें फ़र्क कैसे किया जाए:
क्या मौजूद है,
क्या प्रदर्शित किया जा चुका है,
क्या इंजीनियर किया जा रहा है,
क्या योजनाबद्ध है,
और क्या अभी भी सिर्फ़ एक संभावना है।
यह सीरीज़ जारी रखें
छात्रों के लिए
क्वांटम कंप्यूटिंग: छात्रों को आज क्या समझना और सीखना चाहिए?
टेक्नोलॉजी पेशेवरों के लिए
क्वांटम कंप्यूटिंग: टेक्नोलॉजी पेशेवरों को किस पर ध्यान देना चाहिए?
संगठनों के लिए
क्वांटम कंप्यूटिंग: संगठनों को अभी किसके लिए तैयार रहना चाहिए—और किसका इंतज़ार किया जा सकता है?
स्रोत और आगे पढ़ने के लिए
क्वांटम कंप्यूटरों को समझना
- Google Quantum AI — Quantum Computer
- IBM Quantum
- IBM Quantum — Processor Types
- Google Quantum AI — Cirq
एल्गोरिथ्म
एरर करेक्शन
पोस्ट-क्वांटम सुरक्षा
- NIST — Post-Quantum Cryptography
- NIST — First Three Finalized Post-Quantum Encryption Standards
- NIST — HQC Selected for Standardisation
भारत और अमरावती
- Department of Science and Technology — National Quantum Mission
- IBM / TCS / Government of Andhra Pradesh — Quantum Valley Tech Park
- IBM — Breaking Ground on India’s Quantum Future
राष्ट्रीय क्वांटम इकोसिस्टम
- United States — National Quantum Initiative
- European Commission — Quantum Europe Strategy
- United Kingdom — National Quantum Strategy
- Canada — National Quantum Strategy
- Australia — National Quantum Strategy
समीक्षा किए गए स्रोत: अप्रैल 2026। प्रकाशन तिथि बदलने पर हार्डवेयर, कार्यक्रम और प्रोजेक्ट-स्थिति संबंधी दावों की दोबारा जाँच की जानी चाहिए।