Sa tinaguriang "banal na banga ng quantum computing" ng mga eksperto, nakamit ng mga mananaliksik ang isang walang-kundisyong eksponensyal na bilis sa quantum hardware, na tiyak na nagpapatunay na kayang lampasan ng quantum computers ang mga klasikong makina nang walang teoretikal na kondisyon.
Ang makasaysayang pananaliksik, na inilathala sa Physical Review X noong Hunyo 5, 2025, ay pinangunahan ni Daniel Lidar, propesor ng engineering sa USC at eksperto sa quantum error correction. Kasama ang mga kasamahan mula sa USC at Johns Hopkins University, ipinamalas ng grupo ni Lidar ang eksponensyal na kalamangan gamit ang dalawang 127-qubit Eagle quantum processors ng IBM na pinapatakbo nang malayuan sa pamamagitan ng cloud.
Ang nagpapa-espesyal sa tagumpay na ito ay ang pagiging "walang-kundisyon" ng bilis, ibig sabihin ay hindi ito umaasa sa anumang hindi pa napapatunayang palagay. "Ang mga naunang pahayag ng bilis ay nangangailangan ng palagay na walang mas mahusay na klasikong algorithm na maaaring ipantapat sa quantum algorithm," paliwanag ni Lidar. "Hindi na maaaring baliktarin ang pagkakaiba ng performance dahil ang eksponensyal na bilis na aming ipinakita ay, sa unang pagkakataon, walang-kundisyon."
Binago ng grupo ang Simon's problem—isang matematikal na hamon tungkol sa paghahanap ng nakatagong pattern sa mga function—upang maisakatuparan sa totoong quantum hardware. Itinuturing ang problemang ito bilang paunang hakbang sa Shor's factoring algorithm, na siyang nagpasimula ng larangan ng quantum computing. Upang malampasan ang ingay at mga error na karaniwang problema sa quantum systems, gumamit ang mga mananaliksik ng mga sopistikadong teknik sa error suppression tulad ng dynamical decoupling at measurement error mitigation.
Bagamat nilinaw ni Lidar na "ang resulta ay wala pang praktikal na aplikasyon maliban sa panalo sa mga larong hulaan," malalim ang implikasyon nito para sa AI. Habang patuloy na umuunlad ang quantum computers, maaari nitong pabilisin nang husto ang mga proseso ng machine learning, lalo na sa mga optimization problem at komplikadong komputasyon na nangangailangan ng napakalaking computing resources sa kasalukuyan.
Ipinapakita na ng mga quantum-enhanced AI algorithm ang potensyal sa ilang partikular na aplikasyon. Kamakailang pananaliksik ang nagpakita na kayang pabilisin ng quantum techniques ang kernel-based machine learning, na ginagawang mas mabilis, mas tumpak, at mas matipid sa enerhiya kumpara sa mga klasikong pamamaraan. Habang lumalaki ang kakayahan ng quantum hardware, maaari nitong bigyang-daan ang bagong henerasyon ng AI na dati'y imposible dahil sa kakulangan sa computational na lakas.
Matibay na pinatunayan ng tagumpay na ito ang matagal nang ipinapangakong kakayahan ng quantum computing na magbigay ng eksponensyal na bilis, na isang mahalagang hakbang patungo sa praktikal na quantum advantage sa totoong mundo.