Komputasi Kuantum Mencapai Peningkatan Eksponensial Tanpa Syarat

Apa yang sebelumnya hanya diungkapkan di atas kertas kini telah ditunjukkan dalam aksi. Janji komputasi kuantum telah terwujud dalam kenyataan, karena mereka mengalahkan komputer klasik secara eksponensial dan tanpa syarat¹.

Untuk ini, tim peneliti yang dipimpin oleh Daniel Lidar, seorang profesor Electrical & Computing Engineering di USC Viterbi School of Engineering, menggunakan koreksi kesalahan yang cerdas dan prosesor 127-qubit IBM yang kuat yang memungkinkan mereka untuk tackle variasi dari masalah Simon, menunjukkan bahwa mesin kuantum kini membebaskan diri dari batasan klasik.

Bagaimana Komputasi Kuantum Mengatasi Batasan Klasik dan Kebisingan

Selama beberapa dekade, komputasi klasik menjadi standar. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, komputasi kuantum telah mengalami perkembangan signifikan. 

Sebagai bidang ilmu komputer yang sedang berkembang, komputasi kuantum memanfaatkan prinsip teori kuantum (yang menjelaskan sifat dan perilaku materi serta energi pada tingkat atom dan subatom) untuk secara dramatis meningkatkan kecepatan komputasi.

Dengan menggunakan fisika kuantum, komputasi kuantum bertujuan menyelesaikan masalah yang terlalu kompleks bagi komputer klasik yang kita gunakan setiap hari. Bahkan, komputasi kuantum dapat menyelesaikan beberapa masalah simulasi kompleks yang akan memakan waktu ratusan ribu tahun bagi superkomputer tradisional.

Mencapai keunggulan algoritmik yang nyata atas komputer klasik adalah salah satu tujuan utama komputasi kuantum untuk memungkinkan terobosan masa depan di bidang kimia, kriptografi, optimasi, dan bidang lainnya.

Namun, hal ini memerlukan perangkat keras komputasi kuantum khusus dan algoritma yang memanfaatkan properti kuantum seperti superposisi dan keterikatan. Selain itu, kebisingan merupakan masalah utama bagi komputer kuantum.

Membuktikan keunggulan algoritmik atas komputer klasik pada perangkat keras kuantum yang tidak sempurna dan berisik saat ini, tetap menjadi tantangan.

Para perancang telah mulai mengeksplorasi solusi baru seperti mesin NISQ, namun perangkat quantum skala menengah yang berisik (NISQ) ini berfungsi pada skala relatif kecil beberapa ratus qubit.

Selain itu, mereka cenderung mengalami penurunan kinerja karena dekoherensi (kehilangan koherensi kuantum, yang melibatkan hilangnya informasi sistem ke lingkungan) dan kesalahan kontrol. 

Jadi, fokusnya adalah mempercepat algoritma kuantum pada perangkat ini, yang pada dasarnya merupakan keunggulan skala. Meskipun beberapa demonstrasi semacam ini telah dilakukan, kompleksitas masalah yang dipilih bergantung pada kesulitan set terbatas algoritma klasik atau dugaan kompleksitas komputasi.

Baru-baru ini, peningkatan kecepatan algoritmik kuantum yang tidak bergantung pada asumsi yang belum terbukti ditunjukkan dalam model oracle. Hal ini ditunjukkan untuk algoritma Bernstein-Vazirani, yang diamati ketika dijalankan pada prosesor IBM Quantum dengan kebisingan yang tidak diinginkan dihilangkan melalui dynamical decoupling (DD), teknik penekanan kesalahan umum untuk perangkat NISQ. 

Sekarang, tim peneliti dari University of Southern California menangani masalah kebisingan dengan menerapkan variasi dari masalah Simon. Ini adalah contoh terkenal di mana, secara teori, algoritma kuantum dapat menyelesaikan tugas secara eksponensial lebih cepat daripada rekan klasiknya, tanpa syarat.

Masalah Simon adalah pendahulu algoritma Shor, yang dapat digunakan untuk memulai bidang komputasi kuantum. 

Ini juga termasuk dalam masalah asli yang memiliki peningkatan kecepatan kuantum eksponensial yang terbukti, meskipun dalam model Oracle (ORCL ). Masalah ini memerlukan waktu eksponensial untuk diselesaikan pada komputer klasik, tetapi pada komputer kuantum tanpa kebisingan, hanya memerlukan waktu linear, dengan asumsi kueri Oracle dihitung, namun kami tidak memperhitungkan sumber daya yang dihabiskan untuk mengeksekusinya.

Dalam masalah ini, subgrup tersembunyi Abelian melibatkan identitas dan string rahasia b dengan tujuan menentukan b, sehingga pada dasarnya menemukan pola berulang tersembunyi dalam fungsi matematika.

Dalam istilah sederhana, ini seperti permainan menebak, di mana pemain mencoba menebak angka rahasia, yang tidak diketahui siapa pun kecuali penyelenggara permainan, alias “oracle.”

Angka sakral terungkap setelah seorang pemain menebak dua angka yang jawabannya dari oracle identik, dan pemain tersebut menang. Dibandingkan dengan pemain klasik, pemain kuantum dapat memenangkan permainan ini secara eksponensial lebih cepat. 

Mencapai Peningkatan Kecepatan Kuantum Tanpa Syarat

Untuk benar‑benarnya menemukan material baru, memecahkan kode, dan merancang obat baru dengan bantuan komputer kuantum melalui percepatan komputasi, mereka harus berfungsi.

Namun seperti yang kami catat di atas, kebisingan atau kesalahan menghalangi. Kesalahan yang dihasilkan selama komputasi pada mesin kuantum pada akhirnya membuat komputer kuantum bahkan kurang kuat dibandingkan komputer klasik. Itu sampai sekarang.

Lidar dari USC telah bekerja pada koreksi kesalahan kuantum dan telah menunjukkan keunggulan skala eksponensial kuantum dibandingkan cloud.

Hal ini dirinci dalam makalah, ‘Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem,’ di mana Lidar bekerja dengan kolaborator dari USC dan Johns Hopkins.

“Sebelumnya telah ada demonstrasi jenis peningkatan kecepatan yang lebih sederhana seperti peningkatan polinomial. Tetapi peningkatan eksponensial adalah jenis peningkatan kecepatan paling dramatis yang kami harapkan dari komputer kuantum.”

– Lidar

Terobosan utama untuk komputasi kuantum, menurut Lidar, adalah menunjukkan bahwa kita benar‑benar dapat mengeksekusi seluruh algoritma dengan peningkatan skala relatif terhadap komputer umum kita. Namun, seperti yang ia jelaskan, itu tidak berarti Anda dapat melakukan sesuatu 100 kali lebih cepat.

Namun apa yang dimaksud dengan peningkatan skala adalah bahwa “seiring Anda meningkatkan ukuran masalah dengan menambahkan lebih banyak variabel, kesenjangan antara kinerja kuantum dan klasik terus meningkat. Dan peningkatan eksponensial berarti kesenjangan kinerja kira‑kira berlipat ganda untuk setiap variabel tambahan,” jelas Lidar.

Dia kemudian menyatakan bahwa peningkatan kecepatan yang ditunjukkan tim adalah “tanpa syarat.” Sekarang, artinya peningkatan tersebut tidak bergantung pada asumsi yang belum terbukti. 

Klaim peningkatan sebelumnya memerlukan asumsi bahwa tidak ada algoritma klasik yang lebih baik untuk dijadikan patokan terhadap algoritma kuantum.

Tim di sini menggunakan algoritma yang mereka modifikasi untuk komputer kuantum guna menyelesaikan variasi “masalah Simon.”

Sekarang, untuk mencapai peningkatan eksponensial, “kuncinya adalah memaksimalkan setiap kinerja dari perangkat keras: rangkaian yang lebih pendek, urutan pulsa yang lebih cerdas, dan mitigasi kesalahan statistik,” catat penulis pertama Phattharaporn Singkanipa, peneliti doktoral USC.

Tim mencapai ini dengan empat cara berbeda. Peneliti pertama kali membatasi input data dengan membatasi jumlah angka rahasia yang diizinkan. Secara teknis, ini dilakukan dengan membatasi jumlah 1 dalam representasi biner dari set angka rahasia. Hal ini menghasilkan lebih sedikit operasi logika kuantum dibandingkan yang diperlukan, sehingga mengurangi peluang akumulasi kesalahan.

Kemudian mereka mengompresi operasi logika kuantum yang diperlukan melalui transpilation, proses menulis ulang input agar sesuai dengan topologi perangkat kuantum tertentu.

Selanjutnya, metode yang disebut “dynamical decoupling” diterapkan dan memberikan dampak terbesar pada kemampuan peneliti untuk menunjukkan peningkatan kecepatan kuantum. Metode ini melibatkan penerapan rangkaian pulsa yang dirancang dengan cermat untuk memisahkan perilaku qubit dari lingkungan berisiknya dan menjaga proses kuantum tetap berjalan.

Akhirnya, peneliti menerapkan mitigasi kesalahan pengukuran (MEM) untuk menemukan dan memperbaiki kesalahan tertentu. Tujuan langkah ini adalah memperbaiki kesalahan yang tersisa setelah dynamical decoupling karena ketidaksempurnaan dalam mengukur keadaan qubit pada akhir algoritma.

Membuka Jalan Menuju Utilitas Kuantum

Dengan komputasi kuantum menawarkan keuntungan signifikan di bidang logistik, ilmu material, pemodelan keuangan, AI, dan keamanan siber dengan memanfaatkan fenomena mekanika kuantum untuk menyelesaikan masalah kompleks, pasar melihat kontribusi dan pertumbuhan yang signifikan.

Komunitas juga mulai menunjukkan bagaimana prosesor kuantum dapat mengungguli rekan klasiknya dalam tugas-tugas tertentu.

“Hasil kami menunjukkan bahwa komputer kuantum saat ini sudah berada di sisi keunggulan skala kuantum.” kata Lidar, yang juga profesor Kimia dan Fisika di USC Dornsife College of Letters, Arts and Science serta co‑founder Quantum Elements, perusahaan yang membuka jalan menuju utilitas kuantum berskala dan menghubungkan pengguna dengan komputer kuantum.

Beberapa bulan lalu, tim Quantum Elements melaporkan² pencapaian terobosan. Teknik baru mereka, logical dynamical decoupling, menangani kesalahan logika, tantangan konstan dalam komputasi kuantum.

Tim menunjukkan bagaimana jalur khusus ini mencegah kesalahan yang tidak dapat diatasi oleh kode koreksi kesalahan tradisional, sambil mempertahankan jejak qubit yang terbatas. 

Mereka menggabungkan koreksi kesalahan dengan logical dynamical decoupling, yang memungkinkan tim meningkatkan fidelitas qubit logis yang terentang secara signifikan, membawa aplikasi kuantum praktis lebih dekat menjadi kenyataan.

Dengan penelitian terbaru, Lidar mengatakan, “keunggulan kinerja kuantum semakin sulit diperdebatkan,” karena pemisahan kinerja tidak dapat dibalik karena peningkatan eksponensial yang ditunjukkan adalah “tanpa syarat.”

Studi tersebut menunjukkan peningkatan kecepatan algoritmik kuantum yang tak terbantahkan untuk versi Hamming-weight (HW) terbatas dari masalah menggunakan dua prosesor IBM Quantum yang berbeda. Peneliti menemukan peningkatan kecepatan kuantum yang lebih baik ketika komputasi dilindungi oleh DD. Penggunaan MEM lebih meningkatkan keunggulan skala.

MEM dan dynamical coupling digunakan untuk penekanan kesalahan dan dimodifikasi untuk menyesuaikan masalah pada perangkat kuantum nyata. Mereka membantu mempertahankan koherensi kuantum dan meningkatkan akurasi meskipun ada keterbatasan perangkat keras.

Dengan eksperimen mereka, peneliti telah membawa algoritma NISQ lebih dekat ke demonstrasi peningkatan kecepatan kuantum melalui algoritma Shor dan menyoroti peran kunci teknik penekanan kesalahan kuantum dalam demonstrasi tersebut.

“Seiring perangkat keras terus berkembang, pendekatan kami membuka jalan bagi demonstrasi keunggulan kuantum yang lebih kuat dalam waktu dekat.” 

Meskipun semua ini, belum ada aplikasi praktis dari teknologi tersebut selain memenangkan permainan menebak. Hal ini sebenarnya juga berlaku untuk kemajuan lain di bidang ini.

“Kami membutuhkan momen ChatGPT untuk kuantum,” kata Francesco Ricciuti, associate di firma modal ventura Runa Capital, kepada CNBC pada Desember ketika Google meluncurkan chip baru yang diklaim sebagai terobosan besar dalam komputasi kuantum.

Chip kuantum Google disebut Willow, yang memiliki 105 qubit dan dilaporkan dapat mengurangi kesalahan “secara eksponensial” seiring skala qubit meningkat. Ini “memecahkan tantangan utama dalam koreksi kesalahan kuantum yang telah dikejar selama hampir 30 tahun,” kata Hartmut Neven, pendiri Google Quantum AI.

Willow melakukan komputasi yang akan memakan waktu 10 septiliun tahun bagi superkomputer tercepat saat ini, dalam waktu kurang dari lima menit.

“Mereka mencoba mendefinisikan masalah yang sangat tinggi untuk komputer normal yang dapat mereka selesaikan dengan komputer kuantum. Sangat mengagumkan mereka dapat melakukannya, tetapi itu tidak berarti berguna,” kata Ricciuti saat itu.

Bahkan Google mengatakan bahwa benchmark RCS mereka “tidak memiliki aplikasi dunia nyata yang diketahui” dan “simulasi ilmiah yang menarik dari sistem kuantum,” yang mereka lakukan dan menghasilkan penemuan ilmiah baru juga “masih dapat dijangkau oleh komputer klasik.”

Raksasa teknologi tersebut, bagaimanapun, sedang berupaya memasuki ranah algoritma yang tidak hanya berada di luar jangkauan komputer klasik tetapi juga “berguna untuk masalah dunia nyata yang relevan secara komersial.”

Awal tahun ini, Julian Kelly, direktur perangkat keras di Google Quantum AI, mengatakan bahwa kita mungkin berada “sekitar lima tahun dari terobosan nyata, semacam aplikasi praktis yang hanya dapat diselesaikan pada komputer kuantum.”

CEO Nvidia (NVDA ) Jensen Huang juga percaya komputasi kuantum dapat “memberikan dampak luar biasa,” namun mencatat bahwa teknologinya “sangat rumit.”

Menurut Lidar, “banyak pekerjaan lagi yang harus dilakukan sebelum komputer kuantum dapat diklaim telah menyelesaikan masalah praktis dunia nyata.” Dan itu memerlukan peningkatan kecepatan yang tidak bergantung pada oracle yang mengetahui jawabannya sebelumnya. Selain itu, kita harus membuat kemajuan signifikan dalam metode untuk lebih mengurangi dekoherensi dan kebisingan. 

Namun, dengan mendemonstrasikan peningkatan eksponensial, yang sebelumnya hanya “janji di atas kertas” dari komputer kuantum, para peneliti telah mencapai tonggak penting yang patut dirayakan.

Berinvestasi dalam Teknologi Kuantum

Dengan komputer kuantum menandai lompatan besar dalam kemampuan komputasi, banyak laboratorium, universitas, perusahaan, dan lembaga pemerintah di seluruh dunia mengembangkan teknologi komputasi kuantum.
Jadi, terkait peluang investasi, kami memiliki Amazon (AMZN ), Intel (INTC ), dan Microsoft (MSFT ) di antara lainnya yang aktif menjelajahi bidang ini. Namun hari ini, kami akan melihat potensi investasi IBM (IBM ), pelopor dalam perangkat keras kuantum. 

International Business Machines Corporation (IBM )

Prosesor 127-qubit IBM digunakan dalam eksperimen USC itu sendiri. Pada akhir November 2021, IBM pertama kali memperkenalkan prosesor ini, yang dinamai Eagle, setelah prosesor 65-qubit ‘Hummingbird’ yang diluncurkan pada 2020 dan prosesor 27-qubit ‘Falcon’ setahun sebelumnya.

USC sebenarnya merupakan IBM Quantum Innovation Center, sementara Quantum Elements adalah startup dalam IBM Quantum Network.

Untuk upaya terfokus di bidang ini, perusahaan memiliki platform khusus, IBM Quantum, yang bertujuan membangun komputer kuantum fault‑tolerant berskala besar pertama. Raksasa teknologi ini menargetkan sistem yang dapat menjalankan 100 juta gerbang pada 200 qubit logis pada tahun 2029. Dengan sistem ini, IBM akan “membuka jalur pertama yang layak untuk mewujudkan kekuatan penuh komputasi kuantum.”

IBM sedang membangun komputer kuantum bernama “Starling” di kampus New York, yang akan mendukung sirkuit dalam, dengan koreksi kesalahan. Sesuai roadmap, perusahaan juga merencanakan prosesor IBM Quantum Nighthawk baru yang akan dirilis akhir tahun ini.

Bulan lalu, IBM menempatkan Quantum System Two di pusat riset di Jepang. Dan minggu ini, raksasa teknologi tersebut berpartisipasi dalam putaran pendanaan $26 juta startup Qedma dengan CEO-nya mengharapkan demonstrasi tahun ini “dengan keyakinan bahwa keunggulan kuantum sudah ada.” Qedma sudah tersedia melalui IBM’s Qiskit Functions Catalog, yang membuat kuantum dapat diakses oleh pengguna akhir.

Meskipun memimpin teknologi kuantum, perusahaan ini terutama dikenal karena keahlian cloud, AI, dan konsultasinya, yang disediakan melalui segmen Software, Consulting, dan Infrastructure.

Jika kita melihat kinerja pasar IBM, perusahaan dengan kapitalisasi pasar $268,6 miliar tersebut memiliki saham yang pada saat penulisan diperdagangkan pada $289, naik 30,85% YTD. Saham IBM telah mengalami kenaikan 145% dalam tiga tahun terakhir saat mencapai level tertinggi baru, sementara perusahaan memposisikan diri sebagai penyedia teknologi perusahaan generasi berikutnya.

IBM memiliki EPS (TTM) sebesar 5,85, P/E (TTM) 49,81, dan ROE (TTM) 21,95%. Yield dividen yang tersedia bagi pemegang saham adalah 2,31%.

Mengenai kinerja keuangannya, IBM melaporkan peningkatan pendapatan sebesar 1% menjadi $14,5 miliar untuk kuartal pertama 2025. Margin laba kotor GAAP‑nya 55,2% dan margin laba kotor non‑GAAP 56,6%. Kas bersih dari aktivitas operasional sebesar $4,4 miliar, sementara arus kas bebas $2 miliar.

CEO Arvind Krishna mengaitkan pendapatan, profitabilitas, dan arus kas bebas yang melampaui ekspektasi pada “permintaan kuat untuk AI generatif,” dengan IBM tetap “optimis terhadap peluang pertumbuhan jangka panjang untuk teknologi dan ekonomi global.”

Berita dan Perkembangan Saham IBM Terbaru

Kesimpulan

Mendemonstrasikan peningkatan kecepatan algoritmik kuantum, yang berskala dengan ukuran masalah, merupakan kunci untuk menetapkan utilitas komputer kuantum. Jadi, demonstrasi peningkatan eksponensial tanpa syarat menandai momen penting dalam komputasi kuantum, membuktikan bahwa perangkat saat ini dapat melampaui batasan klasik.

Pencapaian ini oleh peneliti secara signifikan memperluas ruang lingkup peningkatan kecepatan kuantum untuk algoritma orakel, memperluas frontier hasil keunggulan kuantum empiris, dan menunjukkan bahwa algoritma yang relevan secara praktis akhirnya berada dalam jangkauan.

Secara keseluruhan, perjalanan komputer kuantum menuju aplikasi praktis sehari‑hari masih berlangsung, dengan perbaikan berkelanjutan untuk membuka seluruh potensi teknologi kuantum!

Klik di sini untuk daftar perusahaan komputasi kuantum teratas.

Studi yang Dirujuk:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, D. A. Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem. Phys. Rev. X 2025, 15 (2), 021082. https://doi.org/10.1103/PhysRevX.15.021082
2. Vezvaee, A.; Tripathi, V.; Morford-Oberst, M.; Butt, F.; Kasatkin, V.; Lidar, D. A. Demonstration of High-Fidelity Entangled Logical Qubits using Transmons. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472