Apa itu AI Kuantum?
Apa itu AI Kuantum?
Kecerdasan buatan kuantum, atau AI kuantum, adalah penggunaan teknologi kuantum guna mengoperasikan sistem AI. Model AI membutuhkan daya komputasi yang sangat besar serta sumber daya infrastruktur untuk dapat beroperasi secara efisien. AI kuantum bertujuan untuk menggantikan infrastruktur AI yang mendasar dengan sumber daya komputasi kuantum sehingga model AI dapat memproses data dengan lebih cepat dan hemat biaya. Bidang ini memproyeksikan kemajuan AI lebih lanjut dan peningkatan kemampuan berkat kecepatan pemrosesan eksponensial yang mampu dicapai oleh komputasi kuantum. Meskipun kemungkinannya tak terbatas, perlu dicatat bahwa AI kuantum masih dalam tahap riset, dan beban kerja AI masih membutuhkan sumber daya komputasi tradisional untuk beroperasi.
Apa perbedaan antara sistem AI klasik dan AI kuantum?
AI klasik (atau saat ini) menggunakan sumber daya komputasi klasik yang berbasis pada bit biner, yaitu unit informasi yang dapat direpresentasikan secara matematis sebagai 0 atau 1. Secara fisik, bit biner dapat diibaratkan sebagai pulsa elektronik. Setiap perangkat komputasi, mulai dari kalkulator sederhana hingga komputer canggih, beroperasi pada logika biner ini. Sistem-sistem ini memproses data secara linier, langkah demi langkah. Oleh karena itu, diperlukan waktu dan daya komputasi yang lebih besar untuk tugas-tugas AI klasik seperti menganalisis set data besar yang menghubungkan audio, video, dan data teks yang tidak terstruktur.
Sebaliknya, AI kuantum memanfaatkan sumber daya komputasi kuantum berdasarkan bit kuantum ataupun qubit. Secara fisik, qubit didasarkan pada atom serta elektronnya, sedangkan prinsip-prinsip mekanika kuantum mengatur operasinya. Tidak seperti bit klasik, qubit dapat berada dalam keadaan 0, 1, atau keduanya secara bersamaan karena konsep fisika yang dikenal sebagai superposisi. Mereka juga dapat saling berkaitan, artinya keadaan satu qubit secara langsung berkaitan dengan yang lain, meskipun terpisah oleh jarak.
Qubit memungkinkan komputer kuantum untuk mengolah jutaan operasi secara bersamaan. Secara teoritis, AI kuantum yang berjalan pada sumber daya komputasi kuantum dapat memecahkan masalah kompleks yang melampaui kemampuan AI klasik.
Mengapa riset AI kuantum penting?
Riset AI Kuantum bertujuan untuk membantu model AI mencapai potensi penuhnya. Model AI adalah sistem yang dilatih guna melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti mengenali gambar, menerjemahkan bahasa, ataupun memprediksi tren masa depan. Model-model ini mempelajari pola dari set data besar dan menggunakan pembelajaran tersebut untuk mengambil keputusan ataupun menghasilkan output. Ada dua kategori utama dari model AI:
- Model prediktif menganalisis data yang ada guna memprediksi hasil di masa depan. Sebagai contoh, memprediksi harga saham atau perilaku pelanggan.
- Model generatif membuat konten baru berdasar pada pembelajaran mereka, seperti menghasilkan gambar, teks, ataupun musik yang realistis.
Kedua model AI tersebut dibatasi dalam kemampuannya untuk menganalisis data secara massal karena keterbatasan komputer klasik yang menggerakkan mereka. Riset AI kuantum bertujuan untuk mengatasi keterbatasan ini guna meningkatkan manfaat yang dapat diberikan oleh AI bagi masyarakat.
Apa saja manfaat potensial dari kecerdasan buatan kuantum?
Menggabungkan komputasi kuantum serta kecerdasan buatan berpotensi memberikan manfaat berikut.
Menekan biaya pelatihan AI
Pelatihan model AI—terutama model dasar generatif dengan miliaran parameter—melibatkan pemrosesan data dalam jumlah besar melalui jaringan neural yang kompleks. Jaringan-jaringan ini melakukan jutaan operasi matematis guna menyesuaikan bobot internal serta mengoptimalkan akurasi. Proses ini tidak hanya membutuhkan banyak komputasi tetapi juga mengkonsumsi banyak energi. Model yang lebih besar seringkali membutuhkan konfigurasi komputasi terdistribusi, yang meningkatkan kerumitan serta biaya.
Model Quantum AI secara teoritis dapat menjalankan jutaan operasi secara paralel pada satu prosesor kuantum. Model ini akan menghilangkan kebutuhan untuk konfigurasi komputasi terdistribusi untuk permintaan AI saat ini. Konfigurasi multi-prosesor akan melatih model AI secara massal untuk tugas-tugas yang tidak terbayangkan saat ini. Sistem ini secara signifikan dapat menekan biaya serta dampak lingkungan dari pelatihan model AI yang canggih.
Meningkatkan akurasi prediksi AI
Kemampuan komputasi kuantum guna menjalankan simulasi berdasarkan probabilitas yang kompleks serta tugas pengoptimalan dalam skala besar dapat meningkatkan kualitas output AI. Sistem klasik mungkin menyederhanakan asumsi ataupun mengabaikan variabel tertentu dikarenakan keterbatasan perangkat keras. Quantum AI, sebaliknya, dapat memperhitungkan variabel-variabel tersebut, sehingga menawarkan prediksi yang lebih rinci serta berpotensi lebih akurat pada lingkungan berisiko tinggi seperti perdagangan saham, penilaian kredit, dan estimasi rantai pasok.
Sebagai contoh, AI kuantum mampu mengubah penilaian risiko serta optimalisasi portofolio di sektor keuangan. Menganalisis data pasar pada tingkat terperinci dan sekaligus mempertimbangkan berbagai variabel dapat menyediakan wawasan yang memberi keunggulan signifikan bagi investor. Bahkan sistem ini mungkin mampu memprediksi tren pasar dengan tingkat akurasi tertentu, membuat algoritma terbaik saat ini terlihat seperti tebakan yang didasarkan pada pengetahuan.
Riset ilmiah lanjutan
AI Kuantum dapat secara dramatis mempercepat riset medis, iklim, ilmu material, dan bidang lain yang memerlukan pemrosesan data dalam jumlah besar. Sebagai contoh, AI kuantum dapat mensimulasikan reaksi kimia kompleks dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya, yang berpotensi membawa terobosan dalam penemuan obat dan pengobatan penyakit. Dengan memodelkan interaksi tingkat atom atau menganalisis set data skala planet, para ilmuwan mungkin dapat membuat penemuan yang saat ini melampaui jangkauan komputasi kita.
Mendukung algoritma AI baru
Quantum AI tidak hanya tentang mempercepat proses AI yang sudah ada, tetapi juga membuka pintu bagi pendekatan baru dalam merancang sistem cerdas. Model AI saat ini dibangun berdasarkan keterbatasan komputasi klasik. Seiring dengan peneliti mengembangkan algoritma khusus untuk komputer kuantum, sistem AI dapat mendekati proses pembelajaran, penalaran, ataupun pengenalan pola dengan pendekatan yang berbeda secara fundamental.
Sebagai contoh, jaringan neural kuantum dan pembelajaran penguatan yang ditingkatkan teknologi kuantum adalah konsep awal yang mencoba merumuskan ulang bagaimana mesin dapat “belajar” dalam lingkungan dengan banyak kemungkinan hasil. Inovasi ini di masa depan dapat menghasilkan sistem AI yang beroperasi dengan baik pada domain di mana AI klasik masih berjuang, seperti perencanaan jangka panjang atau pengambilan keputusan saat itu juga dalam informasi yang tidak lengkap.
Bagaimana cara AI kuantum bekerja?
Quantum AI memadukan prinsip-prinsip dari mekanika kuantum dengan machine learning yang telah ada serta konsep AI guna menyelidiki pendekatan baru. AI konvensional menggunakan aljabar linier seta teknik optimasi yang dijalankan pada bit klasik. Akan tetapi, model AI kuantum memanfaatkan algoritma kuantum yang beroperasi pada qubit. Algoritma ini mengoptimalkan prinsip-prinsip mekanika kuantum seperti superposisi serta keterikatan dengan teknik yang secara fundamental berbeda. Namun, pendekatan ini masih berada pada tahap penelitian dan sedang diuji coba terutama pada simulator atau prosesor kuantum skala kecil. Kami menyediakan beberapa contoh upaya penelitian di bawah ini.
Algoritma optimalisasi teknologi kuantum
Algoritma ini berguna untuk memecahkan masalah pengoptimalan kombinatorial di mana tujuannya adalah untuk menemukan kombinasi terbaik dari berbagai konfigurasi yang memungkinkan. Algoritma klasik kesulitan untuk memecahkan masalah seperti itu karena peningkatan kerumitan yang eksponensial. Dalam AI, algoritma ini sedang dipelajari sebagai alat untuk menyelesaikan sub-tugas pengoptimalan, seperti memilih parameter model terbaik ataupun meminimalkan fungsi biaya dalam lingkungan pembelajaran dengan penguatan.
Klasifikator kuantum
Klasifikator kuantum adalah algoritma yang mengoptimalkan prinsip-prinsip komputasi kuantum guna memecahkan masalah klasifikasi. Mereka memberikan label pada data berdasarkan pola yang telah dipelajari. Sebagai contoh, Variational Quantum Classifier (VQC) sedang dipelajari sebagai bukti konsep dalam pengambilan keputusan nonlinier. Sejauh ini, VQC telah diuji pada set data berskala kecil dan perangkat keras kuantum dengan jumlah qubit terbatas, terutama untuk membandingkan kinerjanya terhadap klasifikator klasik dalam kondisi terkendali.
Jaringan neural kuantum
Jaringan neural kuantum (QNNs) bertujuan untuk meniru struktur jaringan neural klasik menggunakan interaksi qubit. Mereka digunakan untuk menyelidiki apakah sirkuit kuantum dapat mendekati fungsi-fungsi kompleks dan belajar mengenali pola dalam data. Beberapa desain eksperimental berusaha memanfaatkan sirkuit kuantum sebagai lapisan dalam model hybrid, di mana bagian jaringan dijalankan pada prosesor klasik dan lainnya pada perangkat kuantum. Karena keterbatasan perangkat keras saat ini, QNN masih bersifat teoretis. Mereka diuji pada simulator kuantum alih-alih komputer kuantum berskala penuh.
Pembelajaran penguatan yang ditingkatkan dengan teknologi kuantum
Pembelajaran penguatan yang ditingkatkan dengan teknologi kuantum mengkaji apakah komputasi kuantum dapat meningkatkan cara agen AI mempelajari tindakan optimal pada lingkungan melalui eksperimen. Salah satu bidang studi melibatkan penggunaan keadaan kuantum guna mewakili ruang keputusan, memungkinkan eksplorasi serentak dari berbagai jalur keputusan. Akan tetapi, bidang ini sangat eksperimental, dan ide-ide tersebut terutama diuji dalam lingkungan simulasi atau model teoretis.
Bagaimana dukungan AWS mampu menunjang kebutuhan komputasi kuantum dan AI Anda?
AWS membuat AI klasik mudah diakses oleh lebih banyak orang, mulai dari pengembang dan ilmuwan data hingga analis bisnis dan mahasiswa. AI pada AWS mencakup layanan AI yang dilatih sebelumnya untuk kecerdasan siap pakai serta infrastruktur AI guna memaksimalkan kinerja dan mengurangi biaya.
- Ocelot, chip kuantum generasi pertama kami, menggunakan arsitektur yang dapat meningkatkan kapasitas untuk mempercepat pembaruan aplikasi komputasi kuantum dunia nyata. Ini menandai pencapaian pertama dalam mewujudkan arsitektur yang dapat dikembangkan untuk membangun komputer kuantum yang dapat ditingkatkan, dan secara komersial layak untuk penerapan kecerdasan buatan kuantum di masa depan.
- Amazon Braket adalah layanan terkelola penuh yang membantu Anda memulai komputasi kuantum. Anda dapat menggunakannya untuk mempelajari cara memprogram komputer kuantum serta merancang algoritma kuantum Anda sendiri mulai dari nol. Layanan Amazon Braket juga menyediakan simulator sirkuit kuantum yang dikelola sepenuhnya yang memungkinkan Anda menjalankan algoritma pada infrastruktur yang dikelola AWS guna memverifikasi serta menguji implementasi Anda.
- Program kolaborasi riset Amazon Quantum Solutions Lab memungkinkan Anda bekerja dengan para ahli terkemuka di bidang AI kuantum. Program ini membantu Anda meneliti dan mengidentifikasi aplikasi komputasi kuantum yang paling menjanjikan untuk bisnis Anda serta bersiap untuk teknologi kuantum.
Mulailah menjelajahi komputasi kuantum serta kecerdasan buatan di AWS dengan membuat akun gratis sekarang.