Apa itu Quantum AI?

Quantum AI adalah pendekatan yang menggabungkan kecerdasan buatan (AI) dengan komputasi kuantum untuk mempercepat pemecahan masalah yang sangat kompleks [1], [4]. Jika komputer klasik memproses data sebagai 0 atau 1, komputasi kuantum memanfaatkan qubit yang dapat berada pada beberapa keadaan sekaligus (superposisi), sehingga memungkinkan eksplorasi ruang solusi secara jauh lebih efisien untuk kelas masalah tertentu [4].

Mengapa penting?

Arah riset ini menjanjikan percepatan signifikan di berbagai bidang: mulai dari pemodelan molekul dan penemuan obat (melalui pendekatan variational quantum) hingga optimasi di sektor keuangan yang melibatkan jutaan skenario [3, 5]. Perkembangan perangkat keras dan demonstrasi kemampuan komputasi kuantum dalam beberapa tahun terakhir turut memperkuat optimisme bahwa manfaat praktisnya akan semakin terasa [6].

Penerapan

Di riset ilmiah dan kesehatan, Quantum AI berpotensi memangkas waktu simulasi interaksi molekul sehingga siklus penemuan obat dapat dipercepat [5]. Di layanan keuangan, metode berbasis kuantum dapat membantu analisis risiko dan penataan portofolio yang menghadapi kombinasi parameter sangat besar [3, 5]. Ekosistem tooling seperti Qiskit juga memudahkan peneliti dan pengembang untuk bereksperimen tanpa harus memiliki perangkat keras khusus [7].

Risiko dan Batasan

Saat ini kita masih berada pada era NISQ (noisy intermediate-scale quantum). Banyak algoritma kuantum yang menjanjikan, namun kinerjanya masih dibatasi kualitas qubit dan tingkat kesalahan. Dengan kata lain, Quantum AI belum menjadi “obat mujarab” untuk semua masalah komputasi besar dan masih memerlukan kematangan teknis sebelum diadopsi luas [4]. Quantum AI bukan sekadar istilah futuristik; ia merepresentasikan jalur riset yang berpotensi mengubah cara kita memecahkan persoalan rumit. Dengan kemajuan perangkat keras, metodologi variational, dan ekosistem perangkat lunak yang makin ramah pengguna, manfaatnya kian nyata—meski kewaspadaan terhadap batasan teknologi tetap diperlukan [1, 5, 6, 7].

Daftar Pustaka

  1. J. Biamonte, P. Wittek, N. Pancotti, P. Rebentrost, N. Wiebe, dan S. Lloyd, “Quantum machine learning,” Nature, vol. 549, hlm. 195–202, Sep. 2017.
  2. M. Schuld dan F. Petruccione, Supervised Learning with Quantum Computers. Cham: Springer, 2018.
  3. V. Havlíček, A. D. Córcoles, K. Temme, A. W. Harrow, A. Kandala, J. M. Chow, dan J. M. Gambetta, “Supervised learning with quantum-enhanced feature spaces,” Nature, vol. 567, hlm. 209–212, Mar. 2019.
  4. J. Preskill, “Quantum computing in the NISQ era and beyond,” Quantum, vol. 2, p. 79, Aug. 2018.
  5. A. Cerezo et al., “Variational quantum algorithms,” Nature Reviews Physics, vol. 3, hlm. 625–644, Sep. 2021.
  6. F. Arute et al., “Quantum supremacy using a programmable superconducting processor,” Nature, vol. 574, hlm. 505–510, Okt. 2019.
  7. IBM Qiskit Development Team, “Qiskit: An open-source framework for quantum computing,” Qiskit.org, [Online]. Available: https://qiskit.org. [Accessed: 14-Aug-2025].

Agustus 2025
Penulis: Gilbert Owen
*Artikel ini dibuat dengan bantuan AI dan hanya berfungsi sebagai artikel edukasi secara umum