Quantum AI (Kecerdasan Buatan Kuantum) adalah bidang baru yang menggabungkan kuasa pengkomputeran kuantum dengan kecerdasan buatan (AI) untuk meluaskan batas kemungkinan dalam pengkomputeran. Secara asasnya, Quantum AI memanfaatkan mekanik kuantum (melalui peranti yang dipanggil komputer kuantum) untuk meningkatkan pembelajaran mesin dan pemprosesan data, membolehkan pengiraan yang mustahil dilakukan oleh komputer klasik.

Dengan menggunakan bit kuantum (qubit) menggantikan bit tradisional, sistem Quantum AI dapat memproses sejumlah besar data secara selari dan menyelesaikan masalah kompleks dengan lebih pantas dan cekap berbanding sebelum ini. Perpaduan pengkomputeran kuantum dan AI ini menjanjikan revolusi dalam industri, mempercepat penemuan saintifik, dan mentakrif semula had teknologi.

Memahami Quantum AI

Komputer kuantum berbeza secara asas daripada komputer klasik. Manakala komputer klasik menggunakan bit yang mewakili sama ada 0 atau 1, komputer kuantum menggunakan qubit yang boleh wujud dalam pelbagai keadaan (0 dan 1) serentak berkat fenomena kuantum yang dipanggil superposisi. Untuk menggambarkan, bayangkan lontaran duit syiling: bit klasik seperti duit syiling yang menunjukkan kepala atau ekor, tetapi qubit seperti duit syiling yang berputar yang kedua-dua kepala dan ekor pada masa yang sama sehingga diperhatikan.

Superposisi ini bermakna komputer kuantum boleh meneroka banyak kemungkinan serentak, meningkatkan kuasa pengiraan dengan ketara. Malah, setiap qubit tambahan menggandakan ruang keadaan — contohnya, 10 qubit boleh mewakili 2^10 (kira-kira 1,024) nilai serentak, manakala 10 bit klasik hanya boleh mewakili 10 nilai.

Selain itu, qubit boleh menjadi terjerat, bermakna keadaan mereka berkorelasi sehingga pengukuran satu qubit terus mempengaruhi yang lain, tidak kira jarak. Superposisi dan keterjeratan membolehkan paralelisme kuantum, membolehkan mesin kuantum menilai banyak hasil secara serentak berbanding satu demi satu seperti mesin klasik.

Quantum AI memanfaatkan sifat kuantum ini untuk meningkatkan algoritma AI. Kerana komputer kuantum boleh melakukan banyak pengiraan serentak, mereka boleh memproses set data besar dan melatih model AI dengan kelajuan yang belum pernah dicapai. Contohnya, tugasan seperti melatih model pembelajaran mesin yang kompleks yang mungkin mengambil masa berhari-hari atau minggu pada sistem klasik boleh disiapkan dalam beberapa jam atau minit pada sistem kuantum yang cukup berkuasa.

Peningkatan kelajuan ini amat penting apabila model AI semakin besar dan memerlukan lebih banyak kuasa pengiraan. Quantum AI sangat menjanjikan untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman yang membebankan komputer klasik. Banyak cabaran AI (seperti mencari laluan optimum, melaras parameter model, atau menjadualkan sumber) mengalami letupan kombinatorial – bilangan kemungkinan berkembang secara eksponen, menjadikan pencarian menyeluruh tidak praktikal untuk mesin klasik.

Algoritma kuantum (seperti quantum annealing atau litar variansional) boleh menangani masalah berdimensi tinggi ini dengan menganalisis banyak konfigurasi serentak, secara efektif mencari keseluruhan ruang penyelesaian sekaligus. Keupayaan ini bermakna Quantum AI boleh mencari penyelesaian berkualiti tinggi untuk masalah kompleks seperti penghalaan dan penjadualan dengan lebih cekap.

Satu lagi kelebihan adalah potensi untuk ketepatan dan wawasan yang lebih baik. Model Quantum AI boleh meneroka taburan kebarangkalian yang luas dengan cara yang tidak dapat dilakukan oleh algoritma klasik, memeriksa semua kemungkinan hasil dalam superposisi dan bukannya bergantung pada anggaran. Analisis menyeluruh ini boleh membawa kepada ramalan yang lebih tepat dan pengoptimuman yang lebih baik, kerana model kuantum tidak terpaksa mengabaikan kemungkinan seperti yang sering dilakukan oleh algoritma klasik.

Para penyelidik telah mula membangunkan algoritma pembelajaran mesin kuantum – contohnya, versi kuantum mesin vektor sokongan dan rangkaian neural – yang beroperasi pada litar kuantum. Algoritma ini bertujuan memanfaatkan kesan kuantum untuk meningkatkan pengecaman corak dan analisis data, berpotensi membolehkan AI menemui corak atau penyelesaian yang tersembunyi daripada pengiraan klasik.

Perlu diingat bahawa sinergi ini berjalan dua hala: sama seperti pengkomputeran kuantum boleh meningkatkan AI, AI juga boleh membantu pengkomputeran kuantum. Para penyelidik membincangkan "AI untuk Kuantum" – menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan operasi kuantum (seperti pembetulan ralat, kawalan qubit, dan pembangunan algoritma kuantum yang lebih baik) – bersama "Kuantum untuk AI," iaitu menggunakan komputer kuantum untuk menjalankan AI.

Peningkatan bersama ini bermakna setiap teknologi boleh membantu mengatasi kekangan teknologi yang lain, dan bersama-sama mereka boleh membentuk “paradigma pengkomputeran utama” pada masa depan. Namun hari ini, Quantum AI terutamanya menumpukan pada memanfaatkan perkakasan kuantum untuk mempercepatkan tugasan AI.

Sejarah Ringkas Quantum AI

Idea di sebalik Quantum AI muncul daripada kemajuan berdekad dalam pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan. Konsep pengkomputeran kuantum sendiri dicadangkan pada awal 1980-an oleh ahli fizik Richard Feynman, yang mencadangkan menggunakan mekanik kuantum untuk mensimulasikan sistem kompleks yang sukar ditangani oleh komputer klasik.

Pada 1990-an, algoritma kuantum penting menunjukkan potensi pendekatan ini – paling terkenal ialah algoritma Shor untuk memfaktorkan nombor besar, yang menunjukkan bahawa komputer kuantum secara teori boleh memecahkan penyulitan dengan lebih pantas secara eksponen berbanding komputer klasik.

Penemuan ini memberi petanda bahawa mesin kuantum mungkin dapat menangani pengiraan tertentu yang jauh melebihi kemampuan klasik, mencetuskan minat bagaimana kuasa ini boleh digunakan dalam AI dan pembelajaran mesin.

Menjelang awal 2000-an dan 2010-an, persimpangan pengkomputeran kuantum dan AI mula terbentuk. Pada 2013, NASA, Google, dan Universities Space Research Association menubuhkan Makmal Kecerdasan Buatan Kuantum (QuAIL) di Pusat Penyelidikan Ames NASA, yang didedikasikan untuk meneroka bagaimana pengkomputeran kuantum boleh meningkatkan pembelajaran mesin dan menyelesaikan masalah pengiraan sukar.

Pada masa yang sama, penyelidik mula mencipta algoritma pembelajaran mesin kuantum pertama – percubaan awal untuk memanfaatkan pemproses kuantum bagi mempercepat latihan model AI dan meningkatkan ketepatan. Tempoh ini juga menyaksikan syarikat seperti D-Wave mengeluarkan komputer kuantum komersial pertama (menggunakan quantum annealing) yang diuji pada tugasan pengoptimuman dan berkaitan AI, walaupun dalam kapasiti terhad.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, fokus beralih daripada teori dan prototaip kepada pendekatan hibrid praktikal untuk Quantum AI. Gergasi teknologi dan institusi penyelidikan di seluruh dunia – termasuk IBM, Google, Intel, Microsoft, dan beberapa syarikat permulaan – sedang membangunkan perkakasan dan perisian kuantum sambil bereksperimen dengan integrasi pengkomputeran kuantum dan klasik.

Sebagai contoh, penyelidikan semasa meneroka penggunaan quantum annealing untuk masalah pengoptimuman tertentu dan komputer kuantum model pintu gerbang untuk aplikasi lebih umum seperti pembelajaran mesin, simulasi kimia, dan sains bahan. Algoritma hibrid kuantum-klasik telah muncul sebagai langkah perantaraan, di mana pemproses kuantum (QPU) bekerjasama dengan CPU/GPU klasik untuk mengendalikan sebahagian pengiraan.

Paradigma hibrid ini jelas dalam teknik seperti variational quantum eigensolver atau rangkaian neural kuantum hibrid, di mana litar kuantum melakukan sebahagian pengiraan dan komputer klasik membimbing pengoptimuman.

Industri kini berada pada titik perubahan – perkakasan kuantum masih baru, tetapi semakin baik, dan terdapat perlumbaan global untuk mencapai kelebihan kuantum (menyelesaikan masalah dunia nyata dengan lebih pantas atau lebih baik menggunakan komputer kuantum berbanding klasik) dalam aplikasi AI.

Aplikasi Quantum AI

Quantum AI mempunyai potensi transformatif dalam pelbagai industri, berkat keupayaannya menangani masalah kompleks dan berintensif data dengan kecekapan yang belum pernah dicapai. Berikut adalah beberapa bidang utama di mana Quantum AI dijangka memberi impak:

• Kesihatan & Farmaseutikal: Quantum AI boleh mempercepatkan penemuan ubat dan penyelidikan bioperubatan dengan ketara. Komputer kuantum mampu mensimulasikan interaksi molekul dan tindak balas kimia pada tahap atom, yang sangat sukar dilakukan oleh komputer klasik.
  
  Dengan memodelkan protein dan molekul ubat yang kompleks dengan lebih tepat, penyelidik boleh mengenal pasti calon ubat yang menjanjikan dengan lebih pantas dan kos yang lebih rendah. Contohnya, analisis berasaskan kuantum boleh membantu mencari rawatan baru dengan menilai bagaimana ubat berpotensi mengikat protein sasaran, atau meningkatkan perubatan tepat dengan menganalisis data genetik dan klinikal dengan cepat.
  
  IBM telah bekerjasama dengan Cleveland Clinic menggunakan pengkomputeran kuantum untuk penemuan ubat dan mengoptimumkan model kesihatan, menunjukkan bagaimana Quantum AI boleh membawa kepada penemuan dalam rawatan penyakit seperti Alzheimer atau mengoptimumkan penjagaan peribadi.

• Kewangan & Perbankan: Dalam perkhidmatan kewangan, Quantum AI boleh meningkatkan segala-galanya dari pengoptimuman portfolio hingga pengurusan risiko dan pengesanan penipuan. Masalah pengoptimuman banyak terdapat dalam kewangan (contohnya memilih campuran aset terbaik dalam portfolio, atau mengoptimumkan strategi perdagangan di bawah kekangan) dan algoritma kuantum sesuai untuk meneroka ruang penyelesaian besar ini dengan cekap.

  Komputer kuantum boleh menganalisis data kewangan dan korelasi kompleks dengan cara yang mungkin terlepas oleh sistem klasik, berpotensi mengenal pasti corak untuk strategi pelaburan lebih berkesan atau isyarat amaran awal perubahan pasaran. Quantum AI juga boleh mengukuhkan kriptografi dan keselamatan, kerana teknik kuantum memberi panduan kepada kaedah penyulitan baru (dan mengancam kaedah lama, mendorong pembangunan penyulitan tahan kuantum).
  
  Institusi kewangan sedang aktif menyelidik algoritma yang dipertingkatkan kuantum, dengan jangkaan bahawa model risiko kuantum dan simulasi Monte Carlo yang lebih pantas boleh memberikan kelebihan kompetitif dalam ramalan dan pembuatan keputusan.

• Logistik & Rantaian Bekalan: Pengurusan logistik melibatkan masalah penghalaan, penjadualan, dan inventori yang sangat kompleks. Quantum AI boleh meningkatkan pengoptimuman rantaian bekalan dengan menilai banyak kemungkinan laluan dan senario penjadualan secara serentak.

  Contohnya, algoritma kuantum boleh mencari laluan paling cekap untuk armada trak penghantaran atau mengoptimumkan jadual penghantaran untuk meminimumkan penggunaan bahan api dan masa penghantaran, sesuatu yang sukar dilakukan secara optimum oleh komputer klasik untuk rangkaian besar. Begitu juga, dalam pengurusan gudang dan inventori, pengoptimuman berasaskan kuantum boleh membantu mengimbangi tahap stok dan mengurangkan kos operasi dengan cepat menyelesaikan tugasan pengoptimuman kombinatorial.
  
  IBM melaporkan bahawa Quantum AI sedang digunakan bersama perniagaan untuk mengoptimumkan rantaian bekalan, membawa kepada ramalan permintaan yang lebih tepat, pengurangan kos, dan peningkatan kecekapan.

• Insurans & Analisis Risiko: Industri insurans bergantung pada analisis sejumlah besar data dengan interaksi kompleks untuk meramalkan kerugian, menetapkan premium, dan mengesan penipuan. Quantum AI boleh meningkatkan analisis ini dengan memeriksa semua faktor risiko yang saling berkaitan secara serentak.

  Contohnya, syarikat insurans boleh menggunakan algoritma kuantum untuk menilai dengan segera bagaimana pelbagai pemboleh ubah (corak cuaca, indikator ekonomi, tingkah laku pelanggan, dan lain-lain) berinteraksi dan mempengaruhi risiko dan harga insurans. Analisis serentak ini boleh meningkatkan ketepatan model risiko dan membolehkan tawaran insurans yang lebih diperibadikan.
  
  Masalah sukar seperti pengesanan penipuan masa nyata, yang melibatkan penyaringan set data besar untuk anomali halus, juga boleh ditangani dengan lebih berkesan oleh AI yang dipertingkatkan kuantum, berpotensi mengenal pasti corak penipuan yang sukar dikesan oleh analitik klasik.

• Penyelidikan Saintifik & Kejuruteraan: Selain aplikasi perniagaan, Quantum AI berpotensi merevolusikan bidang saintifik seperti sains bahan, kimia, dan kriptografi. Komputer kuantum boleh mensimulasikan sistem mekanik kuantum secara langsung, yang sangat berharga untuk mereka bentuk bahan atau bahan kimia baru (seperti superkonduktor atau pemangkin) yang mengambil masa terlalu lama untuk dianalisis secara klasik.

  Dalam bidang seperti aeroangkasa atau tenaga, Quantum AI boleh mengoptimumkan sistem kompleks (contohnya konfigurasi aerodinamik, pengurusan grid kuasa) dengan memproses ruang parameter yang besar dengan cekap. Malah dalam sains asas, analisis data eksperimen yang dipacu AI (contohnya dalam fizik zarah atau astronomi) boleh dipercepatkan oleh kuasa pengkomputeran kuantum.
  
  Secara asasnya, mana-mana domain yang melibatkan sistem sangat kompleks atau analitik data besar boleh mendapat manfaat – daripada pemodelan iklim hingga genomik – dengan menggunakan Quantum AI untuk meneroka penyelesaian yang tidak dapat dicapai oleh pengkomputeran klasik sahaja.

Penting untuk diperhatikan bahawa banyak aplikasi ini . Namun, kemajuan berlaku dengan pantas. Kerajaan dan perusahaan di seluruh dunia melabur dalam penyelidikan pengkomputeran kuantum, dan demonstrasi awal mengesahkan bahawa AI berasaskan kuantum memang boleh menangani masalah tertentu dengan lebih berkesan.

Sebagai contoh, pasukan Quantum AI Google terkenal dengan eksperimen keunggulan kuantum pada 2019 (menyelesaikan masalah litar rawak tertentu lebih pantas daripada superkomputer) dan pada 2024 memperkenalkan pemproses kuantum baru bernama Willow, yang dalam satu ujian menyelesaikan masalah dalam beberapa minit yang dianggarkan mengambil masa berbilion tahun oleh superkomputer klasik.

Walaupun tuntutan sebegini masih diperhalusi dan terhad kepada tugasan tertentu, ia menekankan skala potensi kelebihan kuantum yang akhirnya boleh digunakan untuk masalah AI dunia nyata. Dalam kata-kata CTO SAS, Bryan Harris, “Pasaran kuantum menunjukkan banyak kemajuan. Ia adalah pasaran bernilai $35 bilion, dijangka mencapai trilion menjelang 2030. ... lonjakan yang akan kita capai dalam bidang ini akan sangat besar.”.

Dengan kata lain, pakar menjangkakan Quantum AI akan berkembang pesat dalam beberapa tahun akan datang, mengubah cara industri beroperasi.

Cabaran dan Pandangan Masa Depan

Walaupun penuh keterujaan, Quantum AI masih di peringkat awal, dan terdapat cabaran besar yang perlu diatasi sebelum ia mencapai potensi sepenuhnya. Salah satu halangan utama ialah kebolehsesuaian dan kestabilan perkakasan. Komputer kuantum hari ini terhad dari segi bilangan qubit dan sangat mudah terdedah kepada ralat akibat dekoheren – keadaan kuantum yang rapuh mudah terganggu oleh bunyi persekitaran, menyebabkan qubit kehilangan superposisi atau keterjeratan.

Menjaga kestabilan dan kebebasan ralat qubit cukup lama untuk melakukan pengiraan kompleks adalah cabaran kejuruteraan yang berterusan. Para penyelidik sedang membangunkan teknik pembetulan ralat dan perkakasan yang lebih baik (contohnya, meningkatkan masa koheren qubit seperti yang dirancang oleh IBM), tetapi komputer kuantum tahan ralat yang benar-benar boleh menjalankan algoritma AI besar dengan boleh dipercayai mungkin masih bertahun-tahun lagi.

Selain itu, pemproses kuantum semasa beroperasi dengan hanya puluhan atau beberapa ratus qubit paling banyak, dan banyak aplikasi memerlukan ribuan atau lebih untuk mengatasi sistem klasik dalam tugasan praktikal. Meningkatkan skala perkakasan kuantum sambil mengekalkan kestabilan adalah cabaran bukan mudah yang sedang diusahakan secara aktif di makmal di seluruh dunia.

Cabaran lain adalah dari segi perisian: algoritma dan kepakaran. Komputer kuantum tidak menjalankan perisian konvensional, dan banyak algoritma AI klasik tidak boleh dipindahkan terus ke persekitaran kuantum tanpa penyesuaian atau pemikiran semula yang ketara.

Ini bermakna penyelidik perlu membangunkan algoritma kuantum baru atau teknik hibrid yang boleh memanfaatkan perkakasan kuantum dengan berkesan untuk tugasan AI. Pengaturcaraan kuantum adalah kemahiran khusus, dan terdapat kekurangan bakat dalam bidang pengkomputeran kuantum.

Walau bagaimanapun, rangka kerja sumber terbuka (seperti Qiskit IBM dan Cirq Google) serta program akademik yang berkembang sedang melatih generasi baru jurutera dalam reka bentuk algoritma kuantum. Lama-kelamaan, alat perisian kuantum yang lebih mesra pengguna dan abstraksi tahap tinggi akan muncul, memudahkan pengamal AI menggunakan pemproses kuantum tanpa perlu menjadi pakar fizik kuantum.

Memandangkan kekangan ini, keadaan semasa Quantum AI adalah pendekatan hibrid. Komputer kuantum tidak akan menggantikan komputer klasik; sebaliknya, ia berfungsi sebagai pemproses bersama yang berkuasa untuk tugasan tertentu.

Dalam istilah praktikal, CPU, GPU, dan QPU (unit pemprosesan kuantum) bekerjasama: tugasan berat dalam aliran kerja AI diagihkan kepada platform yang paling sesuai untuk setiap bahagian. Contohnya, pemproses kuantum mungkin mengendalikan penjanaan ciri kompleks atau langkah pengoptimuman model pembelajaran mesin, manakala pemproses klasik menguruskan prapemprosesan data dan penggabungan hasil akhir.

Paradigma hibrid ini dijangka berterusan untuk masa terdekat, dengan kerjasama "bahagi dan kuasai" antara kuantum dan klasik menyelesaikan bahagian masalah yang lebih besar. Malah, kita sudah melihat eksperimen dengan pemecut kuantum yang dihubungkan dengan superkomputer klasik dan perkakasan AI.

Apabila teknologi kuantum matang, integrasi ini akan menjadi lebih rapat – sesetengah penyelidik membayangkan cip kuantum bekerja seiring dengan cip klasik dalam kluster pengkomputeran atau persekitaran awan yang sama, mengoptimumkan aliran kerja secara masa nyata.

Melihat ke hadapan, masa depan Quantum AI sangat menjanjikan. Kemajuan dalam perkakasan (seperti peningkatan bilangan qubit, kadar ralat yang lebih baik, dan teknologi qubit baru) dijangka berlaku dalam dekad akan datang, dan setiap peningkatan secara langsung memperluas skop masalah AI yang boleh ditangani oleh komputer kuantum.

Peta jalan industri (IBM, Google, dan lain-lain) mencadangkan laluan ke mesin kuantum yang lebih besar dan stabil menjelang akhir 2020-an, berpotensi mencapai pencapaian pengkomputeran kuantum tahan ralat dalam tahun-tahun berikutnya. Apabila penyelidikan ini berkembang dalam 5 hingga 10 tahun akan datang, pakar menjangkakan kemajuan besar Quantum AI yang akan mengubah metodologi kita dan menyelesaikan masalah kompleks dengan cara baru.

Kita mungkin akan menyaksikan kelebihan kuantum praktikal awal dalam bidang khusus (mungkin dalam pengoptimuman atau simulasi bahan untuk reka bentuk ubat) dan kemudian impak lebih luas apabila teknologi berkembang.

Yang penting, pelaburan besar oleh kerajaan dan syarikat di seluruh dunia mempercepat kemajuan. Inisiatif kuantum nasional (di AS, Eropah, China, dan lain-lain) serta syarikat seperti IBM, Google, Microsoft, Amazon, Intel, dan syarikat permulaan baru (IonQ, Rigetti, Pasqal, D-Wave, dan lain-lain) sedang menyalurkan sumber untuk merealisasikan Quantum AI.

Usaha global ini bukan sahaja membina komputer kuantum, tetapi juga membangunkan algoritma kuantum, infrastruktur perisian, dan tenaga kerja yang diperlukan untuk menggunakannya dengan berkesan dalam aplikasi AI.

Konsensus dalam komuniti teknologi adalah organisasi harus mula meneroka Quantum AI sekarang – walaupun hanya untuk eksperimen – supaya bersedia untuk penemuan yang akan datang. Pengguna awal sudah mula memposisikan diri untuk mendapat kelebihan kompetitif apabila pengkomputeran kuantum mencapai kematangan.

>>> Tahukah anda:

Apakah Edge AI?

Apakah AI Generatif?

AI dan Metaverse

Kesimpulannya, Quantum AI mewakili pertembungan dua teknologi paling transformatif zaman kita – pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan. Dengan memanfaatkan fenomena kuantum untuk meningkatkan keupayaan AI, ia menjanjikan penyelesaian kepada masalah yang sebelum ini mustahil, daripada memecahkan pengoptimuman kompleks hingga memodelkan sistem alam semula jadi yang paling rumit.

Walaupun masih baru, Quantum AI  dan pengkomputeran apabila perkakasan kuantum bertambah baik. Dalam beberapa tahun akan datang, kita boleh menjangkakan Quantum AI beralih daripada demo eksperimen kepada penyelesaian praktikal, membuka kemungkinan baru dalam perniagaan, sains, dan lain-lain.

Perjalanan baru bermula, tetapi impaknya sangat besar – menjadikan Quantum AI bidang yang perlu diperhatikan ketika kita memasuki era inovasi pengkomputeran baru.