Pengantar komputasi kuantum
Tujuan pembelajaran​
Di akhir modul ini, kamu akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang:
- Kasus bisnis untuk komputasi kuantum
- Tonggak dan terobosan dalam komputasi kuantum dari waktu ke waktu
Cara baru mengatasi masalah yang rumit​
Komputer kuantum, meski dulunya eksperimen laboratorium besar, kini tersedia secara komersial sebagai sumber daya komputasi berbasis cloud yang mampu melakukan perhitungan yang tidak bisa disimulasikan secara tepat pada komputer klasik. Perusahaan-perusahaan semakin menyelidiki bagaimana komputasi kuantum dapat berdampak pada industri mereka. Pelatihan ini akan memperkenalkanmu pada komputasi kuantum dan potensi nilai bisnisnya. Selain itu, pelatihan ini akan membekalimu untuk menjawab pertanyaan saat kamu memulai perjalanan komputasi kuantummu. IBM Quantum® menawarkan banyak sumber daya bagi kamu untuk mulai belajar tentang komputasi kuantum, apa pun peranmu dalam organisasimu.
Masalah apa yang bisa diselesaikan komputasi kuantum?​
Komputasi kuantum memanfaatkan hukum mekanika kuantum untuk menyelesaikan masalah matematika yang kompleks. Ketika ilmuwan dan insinyur menghadapi masalah yang sulit, mereka biasanya beralih ke superkomputer — komputer klasik besar dengan ribuan unit pemrosesan pusat (CPU) dan unit pemrosesan grafis (GPU). Namun, meskipun superkomputer klasik sangat baik dalam menyelesaikan jenis masalah tertentu, mereka kesulitan menyelesaikan masalah dengan banyak variabel yang berinteraksi dengan cara yang rumit. Teknologi kuantum dapat membantu kita melewati hambatan kompleksitas ini untuk mengatasi masalah penting di berbagai industri di seluruh dunia.
Mari mulai dengan menonton video ini tentang jenis-jenis masalah yang mungkin diselesaikan komputer kuantum, yang dipresentasikan oleh Katie Pizzolato, Director of IBM Quantum Theory and Computational Science di IBM Quantum.
Beberapa area yang dianggap sangat menjanjikan untuk aplikasi komputasi kuantum meliputi:
- Simulasi - Simulasi sistem fisik atau kimia yang secara alami sudah bersifat kuantum mekanik.
- Optimasi - Menemukan solusi optimal untuk masalah yang kompleks, biasanya dirumuskan sebagai masalah minimisasi.
- Data dengan struktur kompleks - Menggunakan komputasi kuantum untuk mengeksplorasi model baru dalam machine learning dan ilmu data.
Kasus bisnis untuk komputasi kuantum​
Meskipun komputasi kuantum tidak akan menggantikan komputer konvensional, ia mewakili paradigma komputasi baru. Sebuah laporan terbaru oleh IBM® Institute for Business Value, The Quantum Decade, menguraikan pendorong utama untuk generasi komputasi berikutnya. Pertimbangkan aspek-aspek ini dalam mengevaluasi kuantum untuk bisnismu:
Prioritas global – Seiring seluruh industri menghadapi ketidakpastian yang lebih besar, model bisnis menjadi lebih sensitif terhadap dan bergantung pada teknologi baru.
Masa depan komputasi – Integrasi komputasi kuantum, AI, dan komputasi klasik ke dalam alur kerja hybrid multi-cloud akan mendorong revolusi komputasi paling signifikan dalam 60 tahun.
Perusahaan berbasis penemuan – Perusahaan akan berkembang dari menganalisis data menjadi menemukan cara baru untuk menyelesaikan masalah.
Tekanan yang meningkat untuk menyelesaikan masalah eksponensial – Contoh-contoh mencakup penemuan material baru, pengembangan obat untuk mengatasi penyakit yang muncul, dan rekayasa ulang rantai pasokan untuk ketahanan.
Teknologi kuantum di titik balik – Dengan perangkat keras dan qubit yang berkembang pesat, tidak pernah lebih penting bagi para ahli domain untuk berpartisipasi dalam penemuan algoritma. Circuit akan meningkat dalam kualitas, kapasitas, dan variasi seiring munculnya algoritma baru.
Penskalaan ekosistem kuantum – Inovasi terbuka mendorong pembelajaran kolaboratif. Praktisi dan ilmuwan harus dilatih untuk menerapkan komputasi kuantum pada masalah dunia nyata, sementara fisikawan dan insinyur dapat menciptakan perangkat keras dan perangkat lunak yang diinformasikan oleh keahlian domain-spesifik.
Cek pemahamanmu​
Baca pertanyaan di bawah ini, pikirkan jawabanmu, lalu klik segitiga untuk mengungkap solusinya.
Benar atau salah: Komputer kuantum akan menggantikan komputer klasik di masa depan.
Salah. Komputer kuantum plus klasik dapat segera mengungguli penggunaan komputer klasik saja dalam tugas yang bermakna. Integrasi komputasi kuantum, AI, dan komputasi klasik ke dalam alur kerja hybrid multi-cloud akan mendorong revolusi komputasi yang paling signifikan. Kami menyebut visi koneksi kuantum dan klasik ini sebagai quantum-centric supercomputing.
Foto model IBM Quantum System One, yang dipasang di Shin-Kawasaki untuk University of Tokyo. (Kredit: Satoshi Kawase untuk IBM)
Kelas masalah potensial untuk komputasi kuantum​
Untuk detail lebih lanjut tentang kelas kompleksitas komputasi yang Victoria perkenalkan dalam video di atas, lihat artikel ini. Di sana kamu akan mempelajari lebih lanjut tentang daftar teoritis masalah yang dapat diselesaikan komputer kuantum dengan mudah yang disebut BQP — bounded-error quantum polynomial time.
Jalur dari sains ke sistem​
Apa yang membuat komputasi kuantum luar biasa adalah kemampuannya untuk menyelesaikan masalah yang saat ini tidak terpecahkan, yang pada akhirnya memberikan nilai bisnis. Komputasi kuantum dapat mengeksplorasi masalah-masalah ini karena didasarkan pada mekanika kuantum, yang merupakan penjelasan terdalam tentang realitas yang tersedia. Komputasi kuantum mengeksploitasi fenomena mekanika kuantum untuk memproses informasi.
Meskipun beberapa orang mungkin menganggap komputasi kuantum sebagai area inovatif di awal siklus hidupnya, kenyataannya adalah bahwa teori yang mendasari komputasi kuantum telah berkembang setidaknya sejak tahun 1970-an. Penting untuk mengenali beberapa tonggak dan terobosan utama dari waktu ke waktu, karena apa yang sebelumnya diukur dalam inci kemajuan telah berkembang pesat dari sains ke sistem.
| 1970 | Charles H. Bennett mungkin adalah orang pertama yang menulis frasa "quantum information theory" pada 24 Februari 1970, saat bekerja sebagai ilmuwan peneliti di IBM. Catatannya merupakan pertanda dari pekerjaan luar biasa oleh banyak orang lain yang akan mengikuti, membawa dunia menuju jalur menuju quantum advantage. |
| 1981 | Richard Feynman, seorang fisikawan teoritis terkenal, mengidentifikasi potensi komputer kuantum sejak tahun 1981. Pada Konferensi Fisika Komputasi pertama, yang diselenggarakan oleh IBM dan Massachusetts Institute of Technology (MIT), ia menutup pidato utamanya dengan pernyataan terkenal "[...] nature isn't classical, dammit, and if you want to make a simulation of nature, you'd better make it quantum mechanical, and by golly it's a wonderful problem, because it doesn't look so easy." [1] |
| 1994 | Pada tahun 1994, Peter Shor, seorang matematikawan yang saat itu di AT&T Bell Labs di New Jersey, membuktikan bahwa komputer kuantum yang berfungsi penuh dapat melakukan sesuatu yang luar biasa: ia dapat memecahkan enkripsi RSA, cara populer untuk mengamankan komunikasi pribadi. Ia menunjukkan bahwa algoritma kuantumnya dapat melakukan dalam hitungan menit apa yang mungkin membutuhkan komputer biasa sepanjang usia alam semesta untuk menguraikannya. 2 |
| 1996 | Setahun kemudian, Lov Grover, juga seorang ilmuwan Bell Labs, menemukan algoritma kuantum yang akan memungkinkan orang untuk dengan cepat mencari basis data yang tidak terstruktur. Para ilmuwan berbondong-bondong ke bidang ini, dan kemajuan dalam perangkat keras segera mengikuti terobosan dalam kode. [2] |
| 1998 | Demonstrasi eksperimental pertama dari algoritma kuantum dicapai pada tahun 1998. Komputer kuantum nuclear magnetic resonance (NMR) 2-qubit yang berfungsi digunakan untuk menyelesaikan masalah Deutsch oleh Jonathan A. Jones dan Michele Mosca di Oxford University dan segera setelahnya oleh Isaac L. Chuang di IBM Almaden Research Center dan Mark Kubinec dan University of California, Berkeley, bersama dengan rekan-rekan di Stanford University dan MIT. [3] |
| 2001 | 2001 menyaksikan eksekusi pertama algoritma Shor di IBM Almaden Research Center dan Stanford University. Angka 15 difaktorkan menggunakan 1018 molekul identik, masing-masing mengandung tujuh spin nuklir aktif. [4] |
| 2005 | Pada pertengahan tahun 2000-an, bidang penelitian telah mengembangkan beberapa jenis qubit superkonduktor, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri. Pada tahun 2007, sebuah tim di Yale menemukan cara untuk menggabungkan beberapa pendekatan ini untuk mengatasi kekurangan masing-masing, menyebut desain baru tersebut "qubit transmon." Qubit transmon akan menjadi inti dari upaya banyak perusahaan untuk mengembangkan komputer kuantum, termasuk IBM Quantum, Google AI, dan Rigetti Computing. Seorang anggota tim Yale, Jay Gambetta, kemudian menjadi Vice President of Quantum Computing untuk IBM Research. |
Tata letak komputer kuantum superkonduktor IBM empat qubit yang diumumkan pada tahun 2015. (Kredit: IBM Research)
| 2016 | Pada Mei 2016, IBM adalah perusahaan pertama yang meluncurkan layanan komputasi kuantum cloud yang mencakup komputer kuantum nyata, yang disebut IBM Quantum Experience. [5] |
IBM Quantum Composer di tablet di IBM Research (Kredit: Connie Zhou untuk IBM)
| 2017 | Pada Maret 2017, IBM merilis Qiskit, kerangka pemrograman kuantum sumber terbuka. [6] Pada Desember 2017, IBM Quantum Network diluncurkan untuk membangun ekosistem komersial komputasi kuantum. |
| 2019 | IBM membuka Quantum Computation Center di New York, membawa armada komputer kuantum terbesar di dunia secara online. |
Pusat data IBM Quantum di Poughkeepsie, NY. (Kredit: James O'Connor, IBM)
| 2020 | Pada September 2020, IBM merilis peta jalan pengembangan untuk beralih dari komputer kuantum yang berisik dan berskala kecil saat itu ke komputer kuantum satu juta qubit lebih di masa depan. Peta jalan menetapkan kursus untuk mencapai tonggak komputer kuantum 1.121 qubit pada tahun 2023, 1.386+ qubit pada tahun 2024, dan lebih dari 4.000 qubit pada tahun 2025. |
| 2021 | Pada musim semi 2021, IBM mengumumkan rilis Qiskit Runtime, lingkungan eksekusi terkontainerisasi untuk program kuantum-klasik yang menghilangkan beberapa hambatan terbesar terhadap kinerja beban kerja. [7] Pada November 2021, IBM mencapai tonggak besar dalam komputasi kuantum ketika melampaui hambatan prosesor 100 qubit dengan Eagle, prosesor kuantum 127 qubit. [9] |
| 2022 | Pada April 2022, IBM meluncurkan primitif Qiskit Runtime, menyederhanakan pengalaman pengembang dan memungkinkan pengguna mendapatkan hasil yang lebih bermakna dari komputer kuantum. [10] Pada Mei 2022, IBM merilis peta jalan yang diperbarui yang mengantisipasi era superkomputing berbasis kuantum yang akan datang di mana modularitas dan teknik komunikasi yang beragam akan meningkatkan kapasitas komputasi. [11] Pada November 2022, IBM memperkenalkan prosesor IBM Quantum Osprey 433 qubit — yang terbesar hingga saat ini menggunakan qubit superkonduktor. [12] Pada bulan yang sama, IBM juga meluncurkan Dynamic Circuits — Circuit komputasi yang menggunakan sumber daya kuantum dan klasik untuk memungkinkan pengukuran mid-circuit dan operasi feed-forward [13] — dan mengumumkan opsi tingkat ketahanan baru untuk primitif Qiskit Runtime yang memungkinkan pengguna bereksperimen dengan alat penekanan dan mitigasi kesalahan. [14] IBM mengambil langkah menuju mewujudkan superkomputing berbasis kuantum dengan merilis middleware canggih termasuk Circuit Knitting Toolbox, pada tahun 2025. |
Diperkenalkan pada 2022 di IBM Quantum Summit, prosesor IBM Quantum Osprey memiliki 433 qubit. (Kredit: Connie Zhou untuk IBM)
| 2023 | Evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance adalah makalah yang ditampilkan di sampul Nature pada Juni 2023, sebuah kolaborasi antara IBM dan UC Berkeley. Simulasi fisik yang kompleks dilakukan oleh ilmuwan dengan IBM Quantum pada prosesor IBM Quantum Eagle 127 qubit. Simulasi dijalankan secara bersamaan menggunakan metode aproksimasi klasik mutakhir pada superkomputer yang berlokasi di Lawrence Berkeley National Lab dan Purdue University. Eagle memberikan jawaban yang lebih akurat daripada metode aproksimasi klasik, bahkan dalam rezim di luar kemampuan metode brute force. |
Berita utama Nature tentang quantum utility yang diterbitkan 14 Juni 2023
| 2023 | Pada tahun 2023 IBM mengumumkan chip Heron kami, dengan nama kode montecarlo. Awalnya memiliki 133 qubit dan diperbarui menjadi 156 qubit pada tahun 2024, Heron menggabungkan arsitektur kopling yang dapat diatur baru. Heron menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan prosesor Eagle terbaik, memiliki setengah tingkat kesalahan Gate, praktis nol crosstalk, dan waktu Gate yang jauh lebih baik. Heron memanfaatkan inovasi substansial dalam pengiriman sinyal yang sebelumnya diterapkan di Osprey. Sinyal yang diperlukan untuk memungkinkan kontrol dua qubit dan satu qubit yang cepat dan fidelitas tinggi disampaikan dengan kabel fleksibel kepadatan tinggi. |
Diperkenalkan pada 2023 di IBM Quantum Summit, prosesor IBM Quantum Heron menunjukkan peningkatan substansial dibandingwykorzystanie prosesor Eagle.
Tidak mudah untuk memprediksi kapan tepatnya komputasi kuantum akan mampu mengungguli metode yang digunakan saat ini. Namun, untuk memimpin di era komputasi kuantum yang akan segera tiba dan mengatasi masalah kompleks, bisnis dan organisasi penelitian perlu mulai mempersiapkan diri sekarang. Karena kurva pembelajaran yang curam, memulai lebih awal dalam belajar dan bereksperimen dapat terbukti sebagai keunggulan kompetitif. Kesiapan komputasi kuantum adalah kondisi yang terus berkembang yang bergantung pada pendekatan dan investasi organisasi dalam inovasi, serta bakat dan keterampilan baru, dan kematangan digital secara keseluruhan. Kesiapan mencakup adopsi teknologi pendukung seperti otomatisasi, AI, dan hybrid multi-cloud; kesediaan untuk menganalisis, bereksperimen, dan beriterasi dengan kemampuan komputasi yang berkembang; kecanggihan alur kerja; dan kumpulan keterampilan organisasi.
Cek pemahamanmu​
Baca pertanyaan di bawah ini, pikirkan jawabanmu, lalu klik segitiga untuk mengungkap solusinya.
Benar atau salah: Komputasi kuantum pertama kali dikonseptualisasikan pada tahun 1990-an.
Salah. Sementara komputer kuantum eksperimental pertama dibuat pada tahun 1998, potensi komputasi kuantum diidentifikasi oleh Richard Feynman sejak tahun 1981.
Poin-poin utama​
Kamu bisa mengingat poin-poin utama ini:
- Komputasi kuantum mewakili paradigma komputasi baru yang bisa bekerja bersama dengan komputer konvensional.
- Ini akan memungkinkan kita memahami dunia kita secara berbeda dan menyelesaikan beberapa masalah yang sebelumnya tidak terpecahkan.
- Meskipun komputasi kuantum belum bisa mengungguli metode yang digunakan saat ini, organisasi dapat mengambil langkah hari ini untuk mempersiapkan perubahan mendasar dalam komputasi ini.
Sumber​
[1] Richard P. Feynman, "Simulating Physics with Computers," International Journal of Theoretical Physics 21, nos. 6–7 (1982): 467–488.
[2] Robert Hackett, "Business Bets on a Quantum Leap," Fortune, May 21, 2019.
[3] Isaac L. Chuang, Neil Gershenfeld, and Mark Kubinec, "Experimental Implementation of Fast Quantum Searching," Physical Review Letters 80, no. 15 (1998): 3408–3411.
[4] Lieven M. K. Vandersypen et al., "Experimental Realization of Shor's Quantum Factoring Algorithm Using Nuclear Magnetic Resonance," NATURE 414 (2001): 883–887.
[5] qiskit log, GitHub repository.
[6] Jay Gambetta, "IBM's Roadmap for Scaling Quantum Technology," IBM Research Blog, September 15, 2020.
[7] Ismael Faro and Blake Johnson, "IBM Quantum Delivers 120x Speedup of Quantum Workloads with Qiskit Runtime," IBM Research Blog, May 11, 2021.
[8] Matthew Treinish, Ali Javadi-Abhari, and Stefan Wörner, "New Qiskit Design: Introducing Qiskit Application Modules," IBM Research Blog, April 6, 2021.
[9] Jerry Chow, Oliver Dial, and Jay Gambetta, "IBM Quantum Breaks the 100-Qubit Processor Barrier," IBM Research Blog, November 16, 2021.
[10] Blake Johnson and Gilah Ben-Shach, "Qiskit Runtime Primitives Make Algorithm Development Easier Than Ever," IBM Research Blog, April 12, 2022.
[11] Jay Gambetta, "Expanding the IBM Quantum Roadmap to Anticipate the Future of Quantum-centric Supercomputing," IBM Research Blog, May 10, 2022.
[12] Jay Gambetta, "Quantum-centric Supercomputing: The Next Wave of Computing," IBM Research Blog, November 9, 2022.
[13] Blake Johnson, "Bringing the Full Power of Dynamic Circuits to Qiskit Runtime," IBM Research Blog, November 9, 2022.
[14] Blake Johnson, Tushar Mittal, and Jeannette Garcia, "Introducing New Qiskit Runtime Capabilities — and How Our Clients Are Integrating Them into Their Use Cases," IBM Research Blog, November 9, 2022.