Para peneliti di Institut Teknologi India Madras telah mengembangkan teknik pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi dan mengurangi kebisingan di komputer kuantum dengan cepat, sebuah langkah signifikan untuk menjadikan teknologi transformatif ini lebih andal. Pendekatan tim, yang dirinci dalam Teknologi Quantum Tingkat Lanjut, melatih jaringan saraf tiruan untuk menunjukkan dengan tepat gangguan yang memengaruhi qubit dengan kecepatan dan akurasi lebih tinggi dibandingkan metode tradisional.
Tantangan Kuantum: Qubit Rapuh
Komputer kuantum menjanjikan kekuatan pemrosesan yang belum pernah terjadi sebelumnya dengan memanfaatkan qubit – tidak seperti bit komputer standar (0 atau 1), qubit ada di beberapa status secara bersamaan. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengatasi permasalahan yang berada di luar jangkauan superkomputer paling canggih sekalipun, termasuk penemuan obat, ilmu material, dan pemecahan kode. Namun, qubit terkenal sensitif: interaksi eksternal apa pun dapat menyebabkan qubit kehilangan sifat kuantumnya (disebut dekoherensi ), sehingga membuat penghitungan menjadi tidak berguna.
Mengapa hal ini penting: Masalah utamanya bukan hanya karena qubit rapuh, namun mengidentifikasi dan mengendalikan sumber kerapuhan merupakan proses yang lambat dan rumit. Para peneliti telah lama berjuang untuk mengukur dan memperbaiki gangguan ini secara efektif, sehingga menghambat komputasi kuantum praktis.
Spektroskopi Kebisingan Bertenaga AI
Tim IIT Madras mengatasi hambatan ini dengan menggunakan pembelajaran mesin. Mereka melatih jaringan saraf pada data simulasi yang meniru gangguan qubit, kemudian mengujinya pada prosesor kuantum IBM. Hasilnya: sistem AI mampu mendiagnosis pola kebisingan lebih cepat dibandingkan metode tradisional.
“Kami menggunakan jaringan saraf tiruan yang dilatih berdasarkan data sintetik yang dirancang dengan baik untuk memprediksi fitur kebisingan secara cepat dengan kehilangan akurasi yang minimal,” jelas Profesor Siddharth Dhomkar, salah satu penulis penelitian ini.
Pendekatan ini mencerminkan teknik pengenalan gambar, di mana komputer belajar mengidentifikasi objek dari kumpulan data yang besar. Jaringan saraf mengidentifikasi pola kebisingan dalam data eksperimen nyata dalam waktu yang sangat singkat jika menggunakan protokol kuantum konvensional.
Validasi pada Prosesor IBM Quantum
Metode ini berhasil diuji pada qubit superkonduktor IBM, yang berfungsi sebagai bit kuantum dengan memanfaatkan sirkuit listrik kecil yang didinginkan hingga mendekati nol mutlak. AI mendiagnosis variasi kebisingan di qubit ini dan menyarankan strategi penindasan yang ditargetkan. Para peneliti berencana menggunakan teknik ini untuk melakukan benchmark dan membandingkan qubit di berbagai laboratorium di seluruh dunia.
Dampaknya: Diagnosis noise yang lebih cepat berarti kontrol qubit yang lebih efektif, sehingga menghasilkan peningkatan performa dan potensi arsitektur komputasi kuantum yang dapat diskalakan.
Melampaui Qubit Superkonduktor: Pendekatan Universal
Metode tim tidak terbatas pada qubit superkonduktor. Ini dirancang untuk menjadi agnostik perangkat keras, yang berarti dapat disesuaikan dengan teknologi qubit lainnya, termasuk sistem putaran optik. Fleksibilitas ini sangat penting mengingat eksperimen yang sedang berlangsung dengan berbagai pendekatan komputasi kuantum.
Tim tersebut kini mengembangkan metode AI untuk mengatasi kebisingan yang lebih kompleks dan merancang operasi kuantum yang disesuaikan bahkan untuk perangkat keras yang tidak sempurna. Tujuan utamanya adalah menciptakan komputer kuantum yang lebih kuat dan andal, sehingga membawa teknologi ini lebih dekat ke aplikasi dunia nyata.
Jalan menuju komputasi kuantum praktis masih panjang, namun penelitian ini menunjukkan jalan ke depan yang jelas: dengan mengajarkan mesin untuk memahami dan mengatasi gangguan tersembunyi yang mengganggu qubit, para peneliti mempercepat perjalanan menuju masa depan kuantum.
