Dalam satu pencapaian bersejarah untuk pengkomputeran kuantum, para penyelidik telah membuktikan 'holy grail' yang lama dicari dalam bidang ini – pecutan eksponen berbanding komputer klasik yang tidak memerlukan sebarang andaian atau syarat tambahan.
Kajian terobosan ini, yang diterbitkan dalam Physical Review X, diketuai oleh Profesor Daniel Lidar dari University of Southern California bersama rakan penyelidik dari USC dan Johns Hopkins University. Pasukan ini menggunakan dua pemproses kuantum Eagle 127-qubit milik IBM untuk menyelesaikan variasi 'masalah Simon', satu teka-teki matematik yang dianggap sebagai pendahulu kepada algoritma pemfaktoran Shor.
"Pecutan eksponen adalah jenis pecutan paling dramatik yang kita jangkakan daripada komputer kuantum," jelas Lidar, yang memegang jawatan Profesor Viterbi dalam Kejuruteraan di USC. Apa yang menjadikan pencapaian ini sangat penting ialah pecutan ini adalah "tanpa syarat" – bermaksud ia tidak bergantung kepada sebarang andaian yang belum terbukti mengenai algoritma klasik.
Para penyelidik berjaya mengatasi halangan terbesar dalam pengkomputeran kuantum – bunyi, atau ralat pengiraan – dengan melaksanakan teknik mitigasi ralat yang canggih. Ini termasuk penyahgandingan dinamik, pengoptimuman transpilation, dan mitigasi ralat pengukuran, membolehkan pemproses kuantum mengekalkan koheren cukup lama untuk menyiapkan pengiraan.
Walaupun Lidar menegaskan bahawa demonstrasi khusus ini belum mempunyai aplikasi praktikal segera selain masalah khusus, ia secara kukuh mengesahkan janji teori pengkomputeran kuantum. "Perbezaan prestasi ini tidak boleh dipatahkan kerana pecutan eksponen yang kami tunjukkan, buat pertama kali, adalah tanpa syarat," katanya.
Pencapaian ini hadir ketika IBM terus memajukan pelan hala tuju kuantumnya, baru-baru ini mengumumkan rancangan untuk membina komputer kuantum berskala besar dan toleran ralat menjelang 2029. Syarikat itu telah membangunkan skim pembetulan ralat baharu yang dipanggil kod quantum low-density parity check (qLDPC) yang boleh mengurangkan dengan ketara sumber yang diperlukan untuk pengkomputeran kuantum praktikal.
Bagi bidang AI dan pengiraan, kejayaan ini menandakan pengkomputeran kuantum sedang beralih daripada potensi teori kepada realiti praktikal. Apabila sistem kuantum terus berkembang dan kadar ralat menurun, ia menjanjikan pemprosesan yang jauh lebih pantas untuk model AI kompleks, masalah pengoptimuman, dan simulasi yang kekal tidak dapat diselesaikan oleh komputer klasik.