Kapan komputer kuantum benar-benar lebih cepat dari komputer biasa? Jawaban singkatnya: ketika sebuah masalah memiliki algoritma kuantum yang unggul, perangkat keras mampu menjalankannya dengan cukup andal, dan seluruh prosesnya selesai lebih cepat daripada metode klasik terbaik. Ketiga syarat itu penting. Kecepatan pada satu tahap perhitungan belum tentu membuat pekerjaan secara keseluruhan lebih cepat.
Komputer biasa memproses informasi menggunakan bit bernilai 0 atau 1. Komputer kuantum menggunakan qubit, yang dapat berada dalam superposisi dan saling terhubung melalui keterikatan kuantum. Namun, superposisi bukan berarti komputer kuantum mencoba semua jawaban lalu langsung membaca jawaban yang benar. Saat diukur, keadaan kuantum menghasilkan keluaran tertentu. Algoritma harus dirancang agar peluang memperoleh jawaban yang berguna menjadi tinggi.
Lebih cepat untuk masalah yang seperti apa?
Keunggulan kuantum sangat bergantung pada struktur masalah. Beberapa contoh berikut menunjukkan mengapa tidak ada satu jawaban yang berlaku untuk semua tugas.
Memfaktorkan bilangan besar
Algoritma Shor dapat memfaktorkan bilangan bulat dengan jumlah langkah yang tumbuh secara polinomial terhadap panjang bilangan. Ini jauh lebih baik daripada pertumbuhan waktu algoritma klasik terbaik yang diketahui untuk pemfaktoran bilangan besar. Karena itu, komputer kuantum yang cukup besar dan tahan kesalahan berpotensi mengancam sistem kriptografi tertentu, termasuk RSA.
Namun, potensi tersebut belum sama dengan kemampuan praktis saat ini. Memfaktorkan bilangan besar yang relevan bagi keamanan memerlukan operasi kuantum yang sangat banyak dan tingkat kesalahan yang sangat rendah. Belum ada komputer kuantum yang mampu melakukannya dalam skala tersebut.
Mencari dalam kumpulan tak terstruktur
Jika ada N kemungkinan dan tidak tersedia petunjuk tentang letak jawaban, pencarian klasik pada umumnya memerlukan pemeriksaan yang sebanding dengan N. Algoritma Grover dapat menurunkannya menjadi sekitar akar dari N pemeriksaan. Itu percepatan yang berarti, tetapi bukan percepatan eksponensial.
Selain itu, setiap pemeriksaan harus dapat dijalankan sebagai operasi kuantum. Bila data awal tersimpan dalam sistem biasa dan mahal untuk disiapkan di komputer kuantum, keuntungan pencariannya bisa menyusut atau hilang. Grover juga tidak otomatis mempercepat pencarian web atau basis data yang sudah memiliki indeks efisien.
Mensimulasikan sistem kuantum
Molekul dan material mengikuti hukum kuantum. Pada beberapa kasus, menggambarkan perilakunya secara terperinci dapat menjadi sangat mahal bagi komputer klasik. Karena komputer kuantum bekerja dengan sistem kuantum, simulasi semacam ini dipandang sebagai salah satu peluang paling menjanjikan. Manfaatnya dapat mencakup penelitian kimia dan material, tetapi percepatan praktis tetap harus dibuktikan untuk tugas spesifik dengan akurasi yang dibutuhkan.
Mengapa demonstrasi keunggulan belum tentu berguna?
Peneliti telah mendemonstrasikan perangkat kuantum yang menjalankan tugas tertentu dengan sangat cepat dibandingkan pendekatan klasik yang digunakan sebagai pembanding. Hasil seperti ini penting karena menunjukkan kemajuan kendali atas perangkat kuantum. Namun, tugas yang dipilih sering berupa pengambilan sampel yang dirancang khusus, bukan perhitungan yang langsung dibutuhkan industri atau masyarakat.
Perbandingannya pun dapat berubah. Algoritma klasik yang lebih baik, perangkat keras klasik yang berbeda, atau cara simulasi baru dapat memperkecil selisih waktu. Karena itu, klaim keunggulan perlu menyebutkan dengan jelas tugasnya, ukuran masalahnya, tingkat ketepatannya, dan pembanding klasik yang dipakai. Unggul pada satu tolok ukur tidak berarti unggul untuk pekerjaan sehari-hari seperti mengedit dokumen, bermain gim, atau melatih semua jenis model AI.
Penghambat terbesar: kesalahan dan biaya tambahan
Qubit mudah terganggu oleh lingkungan. Ketika perhitungan memerlukan banyak operasi, kesalahan kecil dapat menumpuk dan merusak hasil. Salah satu jalan keluarnya adalah koreksi kesalahan kuantum, yakni menggunakan banyak qubit fisik untuk membentuk qubit logis yang lebih andal. Pendekatan ini menjanjikan, tetapi menambah kebutuhan perangkat keras dan operasi.
Akibatnya, hitungan langkah algoritma saja tidak cukup untuk menilai kecepatan. Waktu menyiapkan data, mengendalikan perangkat, menjalankan koreksi kesalahan, mengulangi percobaan, dan membaca hasil juga harus diperhitungkan. Untuk sebagian masalah kecil, komputer biasa bisa selesai sebelum komputer kuantum siap bekerja.
Bagaimana mengetahui percepatannya benar-benar nyata?
Perbandingan yang adil sebaiknya menjawab pertanyaan berikut:
- Apakah tugasnya sama? Kedua sistem harus menghasilkan jawaban dengan tingkat ketepatan atau peluang keberhasilan yang sebanding.
- Apakah biaya menyeluruh dihitung? Sertakan persiapan masukan, operasi, pengulangan, dan pengambilan keluaran, bukan hanya waktu inti komputasi.
- Apakah pembanding klasiknya kuat? Gunakan algoritma, perangkat keras, dan teknik optimasi klasik terbaik yang wajar untuk tugas itu.
- Apakah hasilnya dapat diuji ulang? Percepatan harus bertahan ketika ukuran masalah meningkat dan pengujian diperbarui.
Jadi, komputer kuantum benar-benar lebih cepat bukan saat jumlah qubitnya terdengar mengesankan, melainkan saat ia menyelesaikan masalah tertentu lebih cepat secara menyeluruh, dengan hasil yang dapat dipercaya, dibandingkan alternatif klasik terbaik. Peluangnya besar untuk sejumlah tugas khusus. Untuk kebanyakan pekerjaan komputasi saat ini, komputer biasa masih menjadi pilihan yang lebih praktis.
