Reservoir computing (RC) merupakan salah satu pendekatan kecerdasan buatan (AI) yang semakin populer untuk memprediksi sistem kompleks. Keunggulan utama RC terletak pada kemampuannya menghasilkan prediksi akurat dengan kebutuhan daya komputasi yang rendah, terutama dalam tahap pelatihan model. Dalam beberapa tahun terakhir, penelitian menunjukkan bahwa sistem kuantum juga dapat berfungsi sebagai reservoir dalam RC, membuka peluang baru dalam prediksi berbasis kuantum. Salah satu alasan utama mengapa sistem kuantum cocok untuk tugas ini adalah karena dimensi ruang Hilbert yang tumbuh secara eksponensial dengan bertambahnya jumlah elemen kuantum, memungkinkan bahkan sistem kuantum kecil untuk menangani prediksi data yang kompleks.

Dalam penelitian ini, para ilmuwan menunjukkan bahwa sistem tiga dimensi yang bersifat chaos dapat diprediksi secara efektif dengan quantum reservoir computing menggunakan hanya empat qubit. Ini adalah jumlah qubit minimal yang diperlukan untuk tugas tersebut, menunjukkan efisiensi tinggi metode ini. Pencapaian ini dimungkinkan berkat optimasi dalam proses encoding data, penerapan multiplexing baik secara spasial maupun temporal, serta penggunaan metode pembacaan terbaru yang melibatkan eksponen lebih tinggi dari respons reservoir kuantum. Dengan pendekatan ini, sistem kuantum mampu menangkap dinamika kompleks sistem chaos dan membuat prediksi yang akurat.

Para peneliti menguji metode ini pada delapan prototipe sistem chaos tiga dimensi untuk mengevaluasi kinerjanya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode quantum reservoir computing tidak hanya mampu melakukan prediksi jangka pendek dengan baik, tetapi juga dapat mereproduksi perilaku jangka panjang sistem, atau yang disebut sebagai "iklim" sistem tersebut. Dengan kata lain, model ini tidak hanya menangkap pola pergerakan sistem dalam waktu singkat, tetapi juga memahami pola keseluruhannya dalam jangka panjang, sesuatu yang sangat penting dalam analisis sistem chaos.

Keberhasilan studi ini menandakan langkah maju menuju pengembangan komputer kuantum kecil yang khusus dirancang untuk tugas prediksi. Dengan optimasi parameter yang tepat, sistem berbasis kuantum dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, termasuk analisis cuaca, dinamika fluida, dan bahkan pergerakan pasar keuangan. Terlebih lagi, pendekatan ini sangat relevan dalam era NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), yaitu tahap perkembangan komputer kuantum saat ini, di mana komputer kuantum masih memiliki keterbatasan dalam jumlah qubit dan tingkat error-nya.

Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan bahwa quantum computing, bahkan dengan jumlah qubit yang terbatas, dapat memberikan manfaat besar dalam prediksi sistem dinamis yang kompleks. Dengan efisiensi tinggi dan kebutuhan sumber daya minimal, metode ini dapat menjadi solusi revolusioner untuk berbagai tantangan dalam analisis dan prediksi sistem chaos, membawa kita selangkah lebih dekat ke era baru dalam pemanfaatan komputasi kuantum.

Original Article: https://doi.org/10.1038/s41598-025-87768-0

Ayo publikasikan artikel ilmiahmu di website generasipeneliti.id secara gratis!
Hubungi kami di WhatsApp +62 822-5828-1664 (Afifah)

Editor:     Chief Editor