Komputasi Kuantum Bukan Fiksi, Ini Contoh Penerapannya

Perkembangan teknologi komputasi memasuki babak baru seiring semakin seriusnya riset dan implementasi komputasi kuantum. Meski masih tergolong muda dari sisi komersial, teknologi yang memanfaatkan prinsip mekanika kuantum ini diyakini mampu mengubah cara industri memecahkan masalah yang selama ini sulit ditangani oleh komputer konvensional.

Komputasi kuantum tidak hanya menawarkan kecepatan pemrosesan yang jauh lebih tinggi, tetapi juga kemampuan menganalisis sistem kompleks secara lebih akurat. Dari ilmu material hingga keuangan, dari kecerdasan buatan hingga logistik, berbagai sektor mulai melihat peluang besar dari penerapan teknologi ini.

Apa Itu Komputasi Kuantum Terapan?

Komputasi kuantum terapan merujuk pada penggunaan teknologi komputasi kuantum untuk menyelesaikan persoalan nyata di dunia industri dan sains. Berbeda dengan pendekatan teoretis, komputasi kuantum terapan berfokus pada bagaimana algoritma dan perangkat kuantum dapat memberikan dampak langsung, baik dalam bentuk efisiensi, akurasi, maupun inovasi produk.

Saat ini, berbagai lembaga riset dan perusahaan teknologi global tengah berlomba-lomba menguji manfaat praktis komputasi kuantum. Meski adopsinya belum masif, hasil riset awal menunjukkan potensi yang sangat besar.

Berikut lima aplikasi komputasi kuantum yang dinilai paling penting dan menjanjikan.

1. Ilmu Material dan Penemuan Material Baru
Salah satu bidang yang paling awal merasakan manfaat komputasi kuantum adalah ilmu material. Teknologi ini memungkinkan simulasi sistem kuantum secara lebih akurat, terutama dalam memahami perilaku molekul dan material pada tingkat atom.

Kemampuan ini sangat penting karena pada komputer klasik, perhitungan akan menjadi semakin rumit dan kurang presisi ketika interaksi molekul bertambah kompleks. Komputasi kuantum hadir sebagai solusi untuk menembus keterbatasan tersebut.

Sejumlah perusahaan teknologi global seperti Google, IBM, Microsoft, dan Intel telah membentuk divisi riset komputasi kuantum khusus. Di sisi lain, perusahaan dari sektor industri seperti Airbus, Volkswagen, dan JP Morgan Chase juga aktif mencari solusi berbasis kuantum untuk tantangan bisnis mereka.

Dalam laporan Exploring Quantum Use Cases for Chemicals and Petroleum yang diterbitkan oleh IBM Institute for Business Value, disebutkan bahwa komputasi kuantum dapat mempercepat pengembangan produk kimia seperti katalis dan surfaktan. Bahkan, jurnal ilmiah Nature pada 2017 pernah menyoroti penggunaan komputer kuantum IBM untuk memodelkan lithium hydride (LiH) dan beryllium hydride (BeH₂).

Penerapan ini tidak hanya bersifat akademis. ExxonMobil, misalnya, tengah mengembangkan penggunaan komputasi kuantum untuk menemukan material baru yang lebih efektif dalam menangkap karbon, mengoptimalkan jaringan listrik, serta menyusun model lingkungan yang lebih akurat. Hal ini menunjukkan bahwa komputasi kuantum berpotensi menjadi kunci dalam transisi energi dan keberlanjutan.

2. Komputasi Kuantum di Sektor Keuangan
Di sektor keuangan, komputasi kuantum dipandang sebagai teknologi yang mampu meningkatkan kualitas pemodelan keuangan secara signifikan. Dengan kemampuan memproses data dalam skala besar dan kompleks, teknologi ini berpotensi meningkatkan akurasi prediksi pasar serta manajemen risiko.

Pada Januari 2023, perusahaan komputasi kuantum Multiverse Computing dan Pasqal bersama bank besar asal Prancis, Crédit Agricole, mengumumkan hasil studi Proof of Concept (PoC) selama 1,5 tahun. Studi ini mengevaluasi pendekatan algoritmik terinspirasi komputasi kuantum untuk penilaian produk keuangan dan risiko kredit.

Hasilnya cukup menjanjikan. Dengan prosesor kuantum berkapasitas 50 qubit, performa yang dihasilkan sudah setara dengan sistem produksi konvensional. Selain itu, waktu komputasi menjadi lebih singkat dengan kebutuhan memori yang lebih kecil.

Para peneliti memproyeksikan bahwa dengan 300 qubit—kapasitas yang diperkirakan tersedia secara industri—kinerja sistem akan semakin optimal. Bahkan, penelitian ini diklaim berhasil melahirkan algoritma machine learning berbasis kuantum pertama untuk memprediksi penurunan peringkat kredit.

Jika teknologi ini matang dan diadopsi secara luas, bukan tidak mungkin sektor perbankan dan pasar modal akan mengalami transformasi besar dalam pengelolaan risiko dan pengambilan keputusan.

3. Komputasi Kuantum untuk Machine Learning
Kecerdasan buatan dan machine learning (ML) juga menjadi area yang sangat potensial bagi komputasi kuantum. Dengan memanfaatkan prinsip superposisi dan keterikatan kuantum, algoritma pembelajaran mesin dapat bekerja lebih cepat dan efisien dibandingkan pendekatan klasik.

Pada Desember 2021, tim peneliti dari Caltech, Harvard, Berkeley, dan Microsoft berkolaborasi dalam proyek bertajuk Quantum Advantage in Learning from Experiments. Hasilnya kemudian dipublikasikan oleh Google Research, yang menunjukkan bahwa agen pembelajaran kuantum mampu mengungguli agen pembelajaran klasik dalam berbagai tugas tertentu.

Penelitian ini menyimpulkan bahwa quantum machine learning (QML) telah menunjukkan keunggulan eksponensial pertamanya. Meski masih berada pada tahap eksperimen, temuan ini dianggap sebagai tonggak penting dalam pengembangan AI generasi berikutnya.

Para peneliti menekankan bahwa tantangan masih besar, terutama dalam meningkatkan jumlah qubit dan memperbaiki koreksi kesalahan kuantum. Namun, hasil awal ini membuka jalan menuju sistem AI yang jauh lebih cerdas dan efisien di masa depan.

4. Komputasi Kuantum untuk Natural Language Processing (NLP)
Pemrosesan bahasa alami atau Natural Language Processing (NLP) juga masuk dalam radar pengembangan komputasi kuantum. Teknologi ini berpotensi meningkatkan akurasi dan efisiensi sistem pengenalan suara, penerjemahan bahasa, hingga analisis teks.

Pada Oktober 2021, Cambridge Quantum Computing—yang kini menjadi bagian dari Quantinuum—meluncurkan toolkit NLP kuantum pertama di dunia. Toolkit ini memungkinkan kalimat diubah menjadi rangkaian sirkuit kuantum, sehingga dapat diproses oleh komputer kuantum.

Dengan pendekatan ini, berbagai aplikasi seperti dialog otomatis, text mining, text-to-speech, hingga bioinformatika dapat dikembangkan lebih cepat. Selain itu, riset QNLP juga membuka peluang menuju explainable AI, yaitu sistem AI yang hasil dan proses pengambilannya dapat dijelaskan secara transparan.

Aspek ini sangat krusial di bidang medis dan kesehatan, di mana keputusan berbasis AI harus dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah dan etis.

5. Optimasi Tugas di Logistik dan Manufaktur
Aplikasi terakhir yang tak kalah penting adalah optimasi tugas kompleks, terutama di sektor logistik dan manufaktur. Komputasi kuantum diyakini mampu menyelesaikan masalah optimasi yang sangat rumit dengan kecepatan jauh lebih tinggi dibandingkan komputer klasik.

Contohnya adalah startup Amerika Latin Quantum-South yang menggunakan quantum annealer melalui Amazon Braket untuk mengoptimalkan penempatan kargo di ruang bawah pesawat penumpang. Hasil uji coba menunjukkan peningkatan efisiensi serta pengurangan waktu analisis secara signifikan.

Solusi ini juga diuji oleh IAG Cargo, divisi kargo dari International Airlines Group. Jika dikembangkan lebih lanjut, teknologi ini berpotensi mengoptimalkan seluruh jaringan penerbangan kargo, bukan hanya sebagian rute seperti metode konvensional saat ini.

 
Menatap Masa Depan Komputasi Kuantum

Meski berbagai contoh di atas menunjukkan potensi besar, penerapan komputasi kuantum dalam kehidupan sehari-hari masih tergolong terbatas. Tantangan teknis, biaya, dan kesiapan infrastruktur menjadi faktor yang perlu diatasi.

Namun, seiring kemajuan perangkat keras dan algoritma, semakin banyak kasus penggunaan praktis yang diperkirakan akan muncul. Dunia industri kini berada di fase awal transisi, menunggu saat di mana komputasi kuantum benar-benar siap digunakan secara luas.

Jika perkembangan ini berjalan sesuai harapan, komputasi kuantum bukan hanya akan menjadi terobosan teknologi, tetapi juga fondasi penting bagi inovasi di berbagai sektor strategis di masa depan.