Para peneliti telah menunjukkan secara matematis bahwa jaringan saraf kuantum (QNN) berpotensi melewati batasan yang diberlakukan oleh prinsip ketidakpastian Heisenberg, yang merupakan landasan mekanika kuantum. Terobosan ini menunjukkan cara untuk mengukur berbagai sifat sistem kuantum dengan presisi lebih tinggi dari yang diperkirakan sebelumnya, yang berdampak besar pada komputasi kuantum dan ilmu material.
Tantangan: Pengukuran Kuantum dan Ketidakpastian
Prinsip ketidakpastian Heisenberg menyatakan bahwa pasangan sifat fisik tertentu, seperti posisi dan momentum, tidak dapat diketahui secara akurat secara bersamaan. Mengukur satu properti dengan lebih tepat secara inheren mengurangi ketepatan dalam menentukan properti lainnya. Hal ini menimbulkan hambatan besar dalam mengkarakterisasi sistem kuantum, termasuk qubit yang digunakan dalam komputer kuantum.
Secara tradisional, peneliti menilai properti qubit dengan menerapkan serangkaian operasi—mirip dengan tes matematika seperti membagi angka dengan dua untuk memeriksa kemerataan. Namun, prinsip ketidakpastian membuat beberapa kombinasi operasi menjadi tidak sesuai. Mencobanya seperti mencoba mengalikan dengan tiga lalu membaginya dengan dua tanpa kehilangan informasi yang berarti.
Jaringan Syaraf Kuantum sebagai Solusi
Penelitian yang dipimpin oleh Duanlu Zhou di Chinese Academy of Sciences, mengusulkan bahwa QNN dapat mengatasi ketidakcocokan ini. Dengan menggabungkan operasi acak dari kumpulan yang telah ditentukan sebelumnya ke dalam algoritme, QNN dapat mengukur beberapa properti secara bersamaan, bahkan properti yang dibatasi oleh prinsip ketidakpastian.
Hal ini dimungkinkan karena hasil dari berbagai operasi acak dapat dianalisis secara statistik untuk mengungkapkan hasil yang lebih tepat dibandingkan dengan operasi tunggal yang diulang-ulang saja. Intinya, keacakan memungkinkan QNN untuk “menyelidiki” sistem dengan cara yang menghindari pelanggaran langsung terhadap prinsip ketidakpastian sambil tetap mengekstraksi informasi secara maksimal.
Implikasi pada Komputasi Kuantum dan Ilmu Material
Robert Huang dari California Institute of Technology menekankan bahwa pengukuran efisien atas sifat-sifat yang tidak kompatibel mempercepat kemampuan kita untuk mempelajari sistem kuantum. Hal ini penting untuk membandingkan komputer kuantum dan mensimulasikan sistem kompleks seperti molekul dan material. Semakin cepat dan akurat kita dapat mengkarakterisasi qubit, komputer kuantum akan semakin kuat dan andal.
Kelayakan pendekatan ini dalam skenario dunia nyata masih harus diuji sepenuhnya. Huang mencatat bahwa efektivitasnya akan bergantung pada perbandingannya dengan metode yang ada yang juga memanfaatkan keacakan dalam pengukuran kuantum. Namun, kerangka teoritisnya kuat, membuka jalan yang menjanjikan untuk mengatasi keterbatasan mendasar dalam pengukuran kuantum.
Pada akhirnya, penelitian ini menunjukkan bahwa algoritme pembelajaran mesin kuantum yang dirancang dengan cermat dapat membuka wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku sistem kuantum, sehingga mempercepat kemajuan di berbagai bidang mulai dari kimia hingga pengembangan material tingkat lanjut.
