Sebuah studi terobosan telah membuktikan bahwa komputasi kuantum bukan sekadar janji masa depan, melainkan sudah menawarkan manfaat nyata bagi aplikasi kecerdasan buatan (AI) saat ini.
Tim peneliti internasional yang dipimpin oleh Universitas Wina berhasil menunjukkan bahwa bahkan prosesor kuantum berukuran sedang dapat mengungguli algoritma machine learning konvensional dalam tugas-tugas tertentu. Karya mereka, yang dipublikasikan di Nature Photonics bulan ini, menjadi salah satu aplikasi praktis pertama dari komputasi kuantum untuk meningkatkan sistem AI sehari-hari.
Para peneliti menggunakan sirkuit kuantum fotonik yang dibangun di Politecnico di Milano, Italia, untuk mengimplementasikan algoritma machine learning yang awalnya diusulkan oleh peneliti Quantinuum di Inggris. Eksperimen ini berfokus pada tugas klasifikasi biner, di mana sistem kuantum menunjukkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan pendekatan klasik.
"Kami menemukan bahwa untuk tugas-tugas tertentu, algoritma kami melakukan lebih sedikit kesalahan dibandingkan algoritma klasik," jelas Philip Walther dari Universitas Wina, yang memimpin proyek ini. "Ini menunjukkan bahwa komputer kuantum yang ada saat ini sudah dapat menunjukkan performa baik tanpa harus melampaui teknologi terkini," tambah Zhenghao Yin, penulis utama publikasi tersebut.
Selain peningkatan akurasi, pendekatan fotonik ini juga menawarkan keunggulan efisiensi energi yang signifikan. "Hal ini bisa menjadi sangat penting di masa depan, mengingat algoritma machine learning semakin tidak layak dijalankan karena kebutuhan energi yang terlalu tinggi," tegas rekan penulis Iris Agresti. Seiring sistem AI terus berkembang dalam ukuran dan kompleksitas, konsumsi energi yang sangat besar menjadi perhatian utama.
Riset ini menjembatani kesenjangan antara keunggulan kuantum secara teoretis dan aplikasi praktis, membuktikan bahwa teknologi kuantum saat ini dapat meningkatkan sistem machine learning tanpa harus menunggu komputer kuantum berskala besar. Perkembangan ini membuka kemungkinan baru untuk algoritma yang lebih efisien terinspirasi dari arsitektur kuantum, yang berpotensi merevolusi pendekatan kita terhadap komputasi AI di dunia yang semakin digerakkan oleh data.