অস্ট্রেলিয় বিজ্ঞানীরা সেমিকন্ডাক্টর উৎপাদনে কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং-এর পথপ্রদর্শন

সম্পাদনা করেছেন: Dmitry Drozd

অস্ট্রেলিয় গবেষকরা ২০২৫ সালের ৪ জুলাই semiconductor উৎপাদনে একটি নতুন মাইলফলক ঘোষণা করেছেন। তারা প্রক্রিয়া মডেল তৈরি করতে কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং (QML) সফলভাবে প্রয়োগ করেছেন, যা উৎপাদনের সঠিকতা ও দক্ষতায় এক উল্লেখযোগ্য উন্নতি নির্দেশ করে।

সাধারণ সেমিকন্ডাক্টর উৎপাদন একটি জটিল প্রক্রিয়া যেখানে শত শত ধাপ জড়িত থাকে। কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং কোয়ান্টাম অবস্থা দ্বারা গঠিত বিশেষ তথ্যসমূহের সম্পর্কগুলো ধরতে সক্ষম, এমনকি সীমিত ডেটার ক্ষেত্রেও। গবেষক দলের Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR) গঠনটি সাতটি প্রচলিত মেশিন লার্নিং অ্যালগোরিদমের চেয়ে উচ্চ কার্যকারিতা প্রদর্শন করেছে।

এই অর্জন Nature Communications এ ৩ জুলাই ২০২৫ প্রকাশিত হয়েছে এবং এর ফলে চিপ উৎপাদনের খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমে আসার সম্ভাবনা দেখা দিয়েছে। বিশেষজ্ঞরা মনে করছেন, এই প্রযুক্তি সেমিকন্ডাক্টর শিল্পে বিশাল পরিবর্তন আনবে, যা ভবিষ্যতে চিপ উৎপাদনকে আরও দক্ষ ও নির্ভুল করবে।

গবেষণা দল সেপ্টেম্বর ২০২৫ থেকে বিভিন্ন সেমিকন্ডাক্টর নির্মাতার সাথে QKAR প্রযুক্তির ক্ষেত্র পরীক্ষার জন্য সহযোগিতা শুরু করবে। এই পরীক্ষাগুলি বাস্তব উৎপাদন পরিবেশে প্রযুক্তির ব্যবহারিক দিক নিশ্চিত করবে এবং শিল্পে কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং-এর ব্যাপক প্রয়োগের পথ প্রশস্ত করবে।

QML-এর প্রবর্তন সেমিকন্ডাক্টর উৎপাদনের অপ্টিমাইজেশনকে নতুন উচ্চতায় নিয়ে যাবে, যা ভবিষ্যতের ইলেকট্রনিক ডিভাইসের কর্মক্ষমতা বৃদ্ধিতে সহায়ক হবে। বৃহত্তর আন্তর্জাতিক সেমিকন্ডাক্টর কোম্পানিগুলোর সাথে কথাবার্তা চলছে ২০২৫ সালের শেষে QKAR প্রযুক্তি বিশ্বব্যাপী বাজারে আনার জন্য।

এই উত্কর্ষ কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের ব্যবহারিক সম্ভাবনাকে তুলে ধরে, যা বিভিন্ন শিল্প ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে। চিপ উৎপাদনের ভবিষ্যত কোয়ান্টাম প্রযুক্তির শক্তির মাধ্যমে পুনর্গঠিত হচ্ছে।

উৎসসমূহ

  • TechNews 科技新報 | 市場和業內人士關心的趨勢、內幕與新聞

  • QKAR: A Quantum Kernel-Aligned Regressor for Semiconductor Manufacturing

  • Quantum Machine Learning Enhances Semiconductor Process Precision

  • Australian Researchers Achieve Quantum Machine Learning Milestone in Semiconductor Manufacturing

আপনি কি কোনো ত্রুটি বা অসঠিকতা খুঁজে পেয়েছেন?

আমরা আপনার মন্তব্য যত তাড়াতাড়ি সম্ভব বিবেচনা করব।