ChatGPT dan Quantum: Bisakah AI Menulis Program Kuantum?

Di era perkembangan teknologi yang melesat cepat, kolaborasi antara artificial intelligence (AI) dan quantum computing menjadi topik yang semakin menarik untuk disimak. Salah satu pertanyaan besar yang mulai dijajaki para peneliti adalah: Bisakah AI seperti ChatGPT menulis program kuantum? Jika bisa, seberapa efektif performanya?

Sebuah penelitian terbaru menjawab pertanyaan ini dengan cukup optimistis, namun juga realistis. ChatGPT, large language model (LLM) berbasis GPT-4 yang dikembangkan oleh OpenAI, memang mampu menulis sirkuit kuantum. Akan tetapi, performanya ternyata sangat tergantung pada jenis perangkat keras kuantum yang digunakan. Ini memberikan wawasan penting mengenai bagaimana AI bisa membantu pengembangan sistem kuantum, sekaligus menyoroti keterbatasan yang masih harus diatasi. 

Apa Itu Quantum Computing dan Mengapa Pemrogramannya Kompleks?

Sebelum membahas hasil penelitian tersebut, mari kita pahami dulu latar belakangnya. Quantum computing adalah pendekatan baru dalam pemrosesan data yang menggunakan prinsip-prinsip mekanika kuantum seperti superposisi dan keterikatan (entanglement). Alih-alih menggunakan bit seperti pada komputer klasik, quantum computer menggunakan qubit yang bisa berada dalam lebih dari satu keadaan sekaligus.

Potensi kekuatan quantum computing sangat besar, terutama dalam menyelesaikan masalah-masalah kompleks seperti simulasi molekuler, optimisasi, hingga enkripsi. Namun, menulis program untuk quantum computer tidaklah mudah. Dibutuhkan pemahaman mendalam tentang matematika, fisika kuantum, dan teknik pemrograman yang sangat khusus.

Tantangan Aksesibilitas dalam Pemrograman Quantum

Dengan semakin banyaknya platform cloud seperti IBM Quantum Experience dan Xanadu Strawberry Fields yang membuka akses ke quantum computer, muncul satu pertanyaan penting: Bagaimana cara menjembatani kesenjangan antara kompleksitas pemrograman kuantum dan jumlah pengguna potensial yang ingin belajar dan memanfaatkannya?

Inilah celah yang coba diisi oleh model bahasa besar seperti ChatGPT. Jika LLM dapat menghasilkan kode kuantum dari permintaan (prompt) sederhana, maka hambatan pembelajaran dan pengembangan aplikasi kuantum bisa berkurang secara signifikan.

Studi ChatGPT: Menulis Sirkuit Kuantum untuk IBM dan Xanadu

Sebuah tim peneliti dari Southern Methodist University, yang bernaung di bawah Darwin Deason Institute for Cyber Security, melakukan studi mendalam untuk mengevaluasi kemampuan ChatGPT (GPT-4) dalam menulis sirkuit kuantum. Tim yang terdiri dari Elena R. Henderson, Jessie M. Henderson, Joshua Ange, dan Mitchell A. Thornton ini merangkum hasil penelitiannya dalam makalah berjudul Programming Quantum Computers with Large Language Models. 

Penelitian ini difokuskan pada dua platform perangkat keras yang berbeda:

• IBM Quantum dengan qubit superkonduktor (transmon qubit)
• Xanadu Strawberry Fields dengan pendekatan komputasi kuantum berbasis fotonik (variabel kontinu atau CVQC)

Hasilnya menunjukkan bahwa ChatGPT mampu menghasilkan program yang berjalan dengan baik di platform IBM, namun mengalami kesulitan besar saat mencoba membuat kode untuk sistem Xanadu.

Mengapa ChatGPT Lebih Unggul di Platform IBM?

Ada beberapa alasan kuat mengapa ChatGPT menunjukkan performa yang lebih baik saat menulis program untuk platform IBM:

• Arsitektur IBM yang Stabil dan Terstruktur
  IBM sudah memiliki sistem quantum computing yang mapan dengan dokumentasi dan struktur yang sangat jelas.
• Dukungan Qiskit sebagai SDK Open Source
  Qiskit, perangkat lunak pengembangan dari IBM, merupakan framework sumber terbuka yang dirancang khusus untuk pemrograman kuantum. Dengan struktur API yang konsisten dan panduan dokumentasi lengkap, ChatGPT memiliki referensi yang cukup untuk “belajar” dan meniru format kodenya.
• Tersedianya Banyak Contoh dan Dataset Publik
  Banyaknya tutorial, skrip contoh, dan kontribusi komunitas dalam ekosistem IBM-Q membuat data pelatihan GPT-4 lebih terisi oleh informasi tentang sistem ini dibandingkan platform lainnya.

Tantangan di Platform Xanadu: Sistem Variabel Kontinu

Sebaliknya, platform Xanadu menggunakan pendekatan yang jauh berbeda: computing berbasis variabel kontinu. Sistem ini menggunakan amplitudo dan fase cahaya sebagai penyimpan dan pemroses informasi. Pendekatan ini tidak menggunakan qubit dalam arti klasik, melainkan variabel fisik yang lebih kompleks secara matematis dan teknis.

Model GPT-4 tampak belum cukup “dilatih” untuk memahami atau menghasilkan kode yang kompatibel dengan framework seperti Strawberry Fields. Banyak konsep yang digunakan dalam sistem ini — seperti squeezed states, fungsi Gaussian, dan transformasi Fourier kuantum, masih belum sepenuhnya dipahami oleh LLM.

Squeezed States: Kunci Perhitungan Kuantum Berbasis Fotonik
Salah satu konsep utama dalam komputasi variabel kontinu adalah squeezed states, yaitu kondisi kuantum cahaya yang memungkinkan pengurangan kebisingan (noise) dalam sistem. Konsep ini penting untuk menjaga kestabilan sinyal dan meningkatkan akurasi perhitungan.

Menariknya, ChatGPT mampu menulis kode yang mencakup squeezed states, namun masih dengan keterbatasan. Hal ini menunjukkan bahwa model sudah mengenali beberapa konsep CVQC, tetapi belum bisa mengaplikasikannya dengan akurat dan kontekstual.

Rekomendasi Penelitian: Melatih AI untuk Dunia Kuantum yang Lebih Luas

Para peneliti merekomendasikan agar pelatihan LLM seperti ChatGPT disesuaikan lebih jauh untuk mengakomodasi sistem-sistem kuantum non-konvensional. Beberapa usulan pengembangan antara lain:

• Membangun Dataset Sintetis Khusus CVQC
  Dengan menyediakan contoh sirkuit dan dokumentasi yang sesuai dengan model kuantum variabel kontinu.
• Menyisipkan Pengetahuan Domain secara Eksplisit
  Misalnya dengan membangun knowledge graph atau struktur semantik yang menjelaskan hubungan antar konsep dalam CVQC.
• Mengembangkan Teknik Prompting yang Lebih Canggih
  Memanfaatkan pendekatan prompt engineering untuk mengarahkan LLM agar lebih akurat dalam memahami konteks komputasi kuantum tertentu.

Potensi Besar, Tapi Belum Sempurna

Penelitian ini menyimpulkan bahwa model seperti ChatGPT memiliki potensi besar sebagai alat bantu edukasi dan pengembangan awal dalam bidang pemrograman kuantum. Namun, masih ada banyak keterbatasan teknis dan konseptual, terutama ketika digunakan pada platform dengan pendekatan yang kurang dikenal atau kurang terdokumentasi.

Tidak ada solusi "satu untuk semua" dalam dunia quantum computing. ChatGPT bisa menjadi jembatan awal yang bagus, tetapi tetap membutuhkan intervensi manusia, panduan ahli, dan perangkat lunak pendukung yang kuat agar benar-benar efektif.

Masa Depan LLM dalam Quantum Computing: Apa yang Mungkin Terjadi?

Peneliti percaya bahwa model seperti ChatGPT ke depannya bisa dilibatkan dalam peran yang lebih canggih, antara lain:

• Mengotomatiskan optimasi sirkuit kuantum
  Mengidentifikasi bagian sirkuit yang bisa disederhanakan atau dihapus tanpa mengganggu hasil komputasi.
• Membantu pengujian dan verifikasi program kuantum
  Dengan membuat test case atau simulasi hasil yang bisa dibandingkan.
• Mengusulkan algoritma kuantum baru berdasarkan spesifikasi masalah
  Misalnya dengan menggabungkan teknik reinforcement learning dan generative programming.

Penutup: Kolaborasi AI dan Kuantum, Bukan Sekadar Mimpi

Integrasi AI dan quantum computing bukanlah hal mustahil, melainkan sebuah tantangan teknis dan ilmiah yang sedang dibangun secara bertahap. Model bahasa besar seperti ChatGPT telah menunjukkan bahwa mereka bisa menjadi mitra yang andal dalam pemrograman kuantum asalkan diberi data, pelatihan, dan kerangka kerja yang sesuai.

Dengan dukungan dari komunitas riset, peningkatan dataset, serta pengembangan SDK lintas-platform, masa depan di mana AI bisa membantu para ilmuwan dalam mendesain algoritma kuantum yang kompleks bukanlah sekadar mimpi, melainkan tujuan nyata yang sedang dirintis hari ini.