Pemelajaran Mesin Kuantum: Tantangan dan Potensi Pada Masa Depan

Ilustrasi kuantum yang dihasilkan AI (sumber: https://pixabay.com/illustrations/ai-generated-quantum-physics-8536365/)

Dalam perkembangan teknologi modern yang makin kompleks, pembelajaran Quantum Machine Learning adalah bidang interdisipliner yang menggabungkan prinsip mekanika kuantum dan teknik pembelajaran mesin. Dengan memanfaatkan sifat kuantum unik seperti keterjeratan yang berpotensi memecahkan masalah kompleks yang sulit diselesaikan dengan komputer klasik. Hal ini membuka peluang baru dan menawarkan hal-hal penting keunggulan teknologi dan Tantangan dalam pengembangannya.

Pembelajaran mesin kuantum menggabungkan dua bidang yang menjanjikan yaitu komputer kuantum dan pembelajaran mesin. Meskipun pembelajaran mesin menggunakan komputer klasik untuk menemukan pola dalam data, pembelajaran mesin kuantum memanfaatkan kemampuan unik komputer kuantum untuk melakukan hal yang sama, tetapi dengan potensi kecepatan dan akurasi yang jauh lebih tinggi.

Komputer kuantum beroperasi pada bit, unit dasar informasi kuantum yang dapat ditumpangkan (beberapa keadaan pada saat yang sama) dan terjerat (terhubung satu sama lain). Sifat unik bit ini memungkinkan komputer kuantum melakukan penghitungan dengan menggunakan komputer atau numeralia. paralel pada sejumlah besar data secara bersamaan. Ini sangat berguna untuk masalah kompleks seperti meningkatkan simulasi molekuler, dan tentu saja pembelajaran mesin.

Meskipun demikian, mekanika kuantum adalah bidang yang didasarkan pada teori matematika tingkat lanjut (dan sama sekali tidak membantu intuisi fisik sederhana), dan hambatan akses ini sulit untuk diatasi bahkan dengan pengenalan mekanika kuantum yang bertujuan paling baik sekalipun.

Hal ini menyebabkan Keterbatasan komputer klasik dalam menghadapi kendala untuk mengatasi masalah meningkatkan skala besar, simulasi molekul kompleks, dan memecahkan masalah pencarian eksponensial. Serta melibatkan kombinasi fisika, matematika, dan ilmu komputer yang memfasilitasi munculnya pendekatan baru dalam pemrosesan data. Akibatnya, kerja sama antara berbagai disiplin ilmu sangat penting untuk pengembangan teknologi jaringan masa depan dan teknologi komputer baru berpotensi mengubah cara kita hidup dan bekerja.

Ilustrasi jaringan kecerdasan buatan (sumber: https://pixabay.com/illustrations/artificial-intelligence-network-3706562/)

Berdasarkan hasil penelitian terbaru, Artificial Intelligence telah berhasil diimplementasikan suatu prosedur untuk menyelesaikan permasalahan pemelajaran mesin kuantum menggunakan perangkat keras kuantum mereka. Pencapaian ini menandakan kemajuan yang sangat signifikan dalam bidang perhitungan kuantum, dengan fokus utama pada pengembangan perangkat keras kuantum yang terintegrasi dengan perangkat lunak.

Dalam dunia teknologi, pemelajaran mesin kuantum berpotensi sebagai teknologi paling inovatif di abad ke-21. Namun, masih banyak tantangan yang perlu diatasi untuk mewujudkan potensi penuhnya. Dalam jangka panjang dapat membawa perubahan besar dalam berbagai aspek kehidupan kita, seperti simulasi molekul pengembangan obat, meningkatkan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), desain material yang lebih baik, keamanan data yang lebih kuat, pengembangan teknologi energi bersih.***

Sumber:

Schuld, M., & Petruccione, F. (2018). Supervised Learning with Quantum Computers. Springer.

Nielsen, M. A., & Chuang, I. L. (2010). Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press.

https://www.nature.com/articles/s43588-022-00311-3

Bekasi, 30 Desember 2024

Rinanda Syah Nurlaela, 312410511.

Mahasiswa Teknik Informatika - Universitas Pelita Bangsa.