Komputasi kuantum dapat merevolusi teknologi informasi dengan memanfaatkan prinsip -prinsip aneh mekanika kuantum. Sementara ada hype yang tumbuh seputar potensinya, kenyataannya adalah campuran dari kemajuan inovatif dan tantangan teknis yang persisten.
Pada tahun 2019, Google mengklaim telah mencapai Supremasi Quantum, terobosan teknologi di mana komputer kuantum menyalip komputer klasik dalam kemampuan. Pada kenyataannya, komputer klasik berhasil mereproduksi hasilnya beberapa bulan kemudian. Baru-baru ini, Microsoft mengumumkan kemajuan menuju pengembangan bit kuantum topologi, atau qubit, yang dirancang agar kuat melawan kesalahan dan cocok untuk arsitektur komputasi kuantum. Sementara pengumuman telah menghasilkan minat, beberapa peneliti telah menyatakan kehati -hatian dan sedang menunggu validasi lebih lanjut. Kedua kasus menunjukkan keinginan oleh beberapa orang untuk mengklaim keberhasilan awal terhadap komputer kuantum yang praktis dan berguna, yang pada kenyataannya mungkin masih beberapa dekade lagi.
Ada potensi besar dalam komputasi kuantum, dan perusahaan dan pemerintah menginvestasikan miliaran dalam program R&D dalam teknologi komputasi kuantum. Ada banyak hasil yang mengesankan, tetapi lingkungan ini juga dapat menciptakan insentif terhadap hype. “Hype sedikit mempertahankan lapangan,” kata Vincenzo Savona, profesor di Laboratorium EPFL untuk fisika teoretis nanosistem. “Ini merugikan karena mungkin menciptakan perasaan kekecewaan jika kemajuan memakan waktu lebih lama. Tetapi fakta bahwa ada hype tidak berarti bahwa komputasi kuantum tidak layak.”
Komputer yang sama sekali berbeda
Komputasi kuantum mengambil keuntungan dari sifat -sifat partikel subatomik – superposisi, keterikatan dan gangguan – untuk melakukan perhitungan. Sementara bit klasik dapat mengambil dua nilai diskrit, 0 atau 1, qubit dapat mengambil kombinasi antara kedua nilai ini, membuka pintu ke alam semesta baru kemungkinan perhitungan.
Secara teori, komputer kuantum dapat mengatasi masalah yang mungkin tidak pernah dipecahkan oleh komputer klasik atau akan membutuhkan waktu yang sangat lama untuk melakukannya. Namun, itu tidak berarti bahwa komputer kuantum dapat menyelesaikan masalah apa pun, atau bahkan masalah apa pun yang dapat dipecahkan oleh komputer klasik; Sebaliknya ada beberapa masalah bahwa komputer kuantum lebih cocok untuk mengatasi secara efisien. Untuk alasan ini, komputer kuantum tidak harus lebih cepat komputer, dan tidak akan pernah menggantikan komputer klasik sepenuhnya.
Membangun komputer kuantum membutuhkan pembuatan jenis desain baru untuk memanfaatkan aturan unik fisika kuantum. Di antara arsitektur komputer kuantum yang paling menjanjikan adalah mereka yang menggunakan qubit superkonduktor dan ion yang terperangkap. “Qubit superkonduktor, pada saat ini, adalah arsitektur yang paling matang, tetapi kami masih jauh dari memiliki jenis qubit yang sebanding dengan transistor yang memungkinkan mikroprosesor,” kata Edoardo Charbon, profesor di laboratorium Arsitektur Kuantum Lanjutan EPFL.
Bahkan, masa depan komputasi membayangkan paradigma baru di mana klasik dan kuantum hidup berdampingan dan saling melengkapi. “Integrasi arsitektur kuantum dan klasik mungkin adalah masalah yang paling menarik dan menantang dari masalah yang perlu kita selesaikan hari ini,” kata Charbon. Saat ini, ada proyek-proyek besar Eropa yang mengintegrasikan komputer kuantum di pusat komputasi berkinerja tinggi untuk mengeksplorasi pendekatan ini.
Aplikasi di cakrawala
Salah satu area di mana komputasi kuantum diharapkan memiliki keunggulan nyata dibandingkan komputer klasik adalah dalam simulasi sistem mekanik kuantum. Diusulkan oleh Richard Feynman lebih dari 40 tahun yang lalu, simulasi sistem kuantum dapat membantu menjelaskan fenomena yang mendasari beberapa proses fisik. Pengetahuan ini dapat secara langsung diterjemahkan ke pengembangan obat baru, baterai yang lebih baik dan bahan baru untuk sirkuit elektronik, misalnya. “Kami dapat secara akurat memprediksi sifat-sifat seperti energi keadaan tanah, spektrum eksitasi, atau perilaku termal dari bahan baru, memungkinkan identifikasi titik transisi fase dalam kondisi yang berbeda,” kata Yihui Quek, yang baru-baru ini ditunjuk sebagai asisten profesor ilmu komputer di EPFL.
Area lain di mana komputer kuantum dapat mewakili langkah maju yang signifikan adalah dalam keamanan siber dan kriptografi. Misalnya, algoritma Shor menunjukkan bahwa mesin kuantum di masa depan mungkin memecahkan enkripsi yang banyak digunakan seperti RSA jauh lebih efisien daripada komputer saat ini. Meskipun komputer kuantum yang kuat seperti itu masih bertahun -tahun lagi, kemungkinan ini telah mendorong para peneliti untuk mengembangkan kriptografi pasca -kuantum – metode enkripsi baru yang dirancang untuk menahan serangan kuantum. Sementara itu, kriptografi kuantum, seperti distribusi kunci kuantum (QKD), menggunakan hukum fisika kuantum untuk membuat saluran komunikasi yang sangat aman. Bersama -sama, pendekatan ini bertujuan untuk melindungi sistem digital di dunia di mana teknologi kuantum menjadi arus utama.
Mengoreksi kesalahan, satu qubit pada satu waktu
Komputasi kuantum menghadapi banyak tantangan signifikan sebelum dapat memenuhi aplikasi praktis. Hambatan utama adalah kerentanan terhadap interaksi dengan lingkungan eksternal, yang menyebabkan hilangnya keadaan kuantum dan kebocoran informasi. Untuk mengurangi kerugian seperti itu, itu adalah kunci untuk mengimplementasikan koreksi kesalahan untuk melindungi informasi kuantum. “Koreksi kesalahan adalah fitur terpenting yang perlu kita kembangkan,” kata Savona. “Untungnya, kami menyaksikan kemajuan yang konstan.”
Kesalahan yang mengoreksi cenderung membutuhkan jumlah qubit yang lebih tinggi. Kompleksitas teknologi komputasi kuantum yang melibatkan superkonduktivitas, suhu ultralow, vakum tinggi dan fotonik kompleks, saat ini membatasi komputer kuantum hingga lebih dari 1.000 qubit. Sementara beberapa masalah optimisasi dapat memperoleh hasil dari komputer berukuran kecil ini, banyak aplikasi komersial akan membutuhkan antara 10.000 hingga beberapa juta qubit logis. Diperlukan lebih banyak terobosan untuk mencapai komputer berkualitas tinggi sebesar ini.
Di EPFL, para peneliti sedang mengerjakan perangkat keras untuk mengembangkan simulasi kuantum dengan ion yang terperangkap, meningkatkan qubit superkonduktor fluxonium, dan pasangan qubit ke resonator baru dan sistem mekanik.
Cara baru untuk berinteraksi
Area lain dari pengembangan yang intens adalah algoritma kuantum. Bahasa di mana algoritma ini ditulis bukan hanya bahasa pemrograman lain tetapi cara yang sama sekali baru untuk berinteraksi dengan komputer. Desain algoritma kuantum yang efisien sangat penting untuk menghasilkan aplikasi praktis dan mencapai keuntungan nyata sehubungan dengan algoritma klasik. “Kami belum tahu bagaimana mengambil masalah yang diberikan dan menghasilkan algoritma kuantum yang dapat mempercepatnya,” jelas Quek. “Ada upaya ilmiah global yang sedang dilakukan untuk mencari lebih banyak primitif algoritmik kuantum sehingga kita dapat menemukan lebih banyak kasus penggunaan untuk komputer kuantum.”
“Dalam sepuluh tahun terakhir, EPFL telah secara signifikan memperkuat penelitian dan pengembangan di bidang teknologi kuantum dan komputasi kuantum,” kata Savona, yang menambahkan, “EPFL muncul di Swiss sebagai pusat akademik untuk algoritma kuantum.”
AI Powered Quantum Computers.Quantum Powered AI
Kecerdasan buatan membantu menemukan pola kompleks dalam data lebih cepat dan lebih akurat. Komputasi kuantum menggunakan prinsip -prinsip mekanika kuantum untuk memproses informasi dengan cara yang mungkin hanya diimpikan oleh komputer klasik. Bagaimana jika kita bisa menggabungkan keunggulan kedua bidang?
Beberapa orang membayangkan komputer kuantum sebagai langkah selanjutnya dalam evolusi AI. Mereka berpendapat bahwa prinsip -prinsip kuantum, seperti superposisi dan keterikatan, dapat memungkinkan pelatihan yang lebih cepat dari model AI yang kompleks atau membantu memproses data secara lebih efisien. Dalam kasus lain, komputer kuantum dapat membantu AI mengatasi keterbatasan untuk mengatasi masalah yang tidak mampu diselesaikan oleh komputer klasik di bidang -bidang seperti penemuan obat dan ilmu material.
Namun, komputasi kuantum masih dalam masa pertumbuhan dan beberapa klaim ini masih lebih merupakan aspirasi daripada fakta. “Tidak ada alasan khusus untuk percaya bahwa komputasi kuantum akan sangat membantu untuk menyelesaikan tugas secara efisien seperti mengklasifikasikan gambar atau menghasilkan teks,” kata Giuseppe Carleo, pemimpin Laboratorium Sains Kuantum Komputasi EPFL. “Mungkin, komputasi kuantum tidak akan menjadi alat revolusioner untuk pembelajaran mesin.”
Di sisi lain, AI dan pembelajaran mesin telah terbukti menjadi elemen kunci dalam membantu komputasi kuantum berkembang di beberapa bidang. Misalnya, AI membantu mengkarakterisasi perangkat kuantum, mengevaluasi kinerja komputer kuantum – pada dasarnya bagaimana kita “melihat ke dalam” sistem kuantum untuk memahami apa yang dilakukannya. Aplikasi lain di mana AI menonjol adalah mengidentifikasi kesalahan kuantum dan dengan cepat memperbaikinya. Dalam tugas yang sangat penting ini, model pembelajaran mendalam berkinerja jauh lebih baik daripada algoritma klasik. “Perkembangan ini tidak spekulatif; ini sangat mapan sebagai bidang,” komentar Carleo.
EPFL adalah pemain kunci dalam mengembangkan jenis sinergi antara AI dan komputasi kuantum. Misalnya, laboratorium informasi dan perhitungan kuantum, yang dipimpin oleh Zoë Holmes, mendorong batas -batas sinergi antara komputer kuantum dan algoritma pembelajaran mesin. Sementara itu, kelompok yang dipimpin oleh Carleo sedang mengembangkan model pembelajaran mesin untuk secara akurat mensimulasikan sistem kuantum, “dalam semangat program Alphafold dari Google, tetapi alih -alih menerapkannya pada protein, kami menerapkan model pembelajaran mesin kami untuk menyelesaikan persamaan Schrödinger, persamaan pendiri mekanika kuantum, untuk secara akurat mensimulasikan sistem fisik,” kata Carleo.
Quantum untuk AI atau AI untuk kuantum? Bekerja bersama dalam Pusat Sains dan Teknik Quantum EPFL, Holmes, Carleo dan rekan -rekan mereka berkomitmen untuk memanfaatkan yang terbaik dari kedua dunia.
