Di balik hiruk pikuk era data besar (big data), para ilmuwan komputer menghadapi kenyataan baru: komputer klasik mulai mencapai batasnya. Ketika jumlah data tumbuh secara eksponensial, begitu juga kompleksitas pemrosesannya. Di sinilah quantum computing—sebuah paradigma baru dalam komputasi—menawarkan jalan pintas menuju efisiensi dan kecepatan yang sebelumnya hanya ada dalam fiksi ilmiah.
Quantum computing bekerja dengan qubit, unit informasi kuantum yang dapat berada dalam superposisi antara 0 dan 1 secara bersamaan, berbeda dari bit klasik yang hanya bisa menjadi salah satu. Ini memungkinkan komputer kuantum memproses jutaan kombinasi secara paralel, menjadikannya ideal untuk permasalahan yang tak bisa dipecahkan dengan cepat oleh mesin konvensional, seperti optimasi kompleks, simulasi molekuler, dan tentunya, analisis data skala besar.
Dalam dunia data science, ini membuka peluang luar biasa. Misalnya, dalam algoritma clustering atau support vector machine, waktu pelatihan model bisa sangat lama jika dataset sangat besar dan berdimensi tinggi. Namun, dengan pendekatan kuantum seperti Quantum Support Vector Machine (QSVM) dan Quantum Principal Component Analysis (QPCA), proses itu bisa dipercepat secara eksponensial. Sejumlah eksperimen awal yang dilakukan oleh tim dari IBM dan Rigetti menunjukkan bahwa quantum machine learning dapat memberikan hasil prediksi yang kompetitif dengan waktu pelatihan jauh lebih singkat pada kasus tertentu.
Namun, seiring dengan janji besar ini, muncul pula pertanyaan yang tak kalah besar: siapkah kita?
Dari sisi infrastruktur, komputer kuantum masih jauh dari stabil dan luas digunakan. Banyak algoritma kuantum saat ini hanya dapat dijalankan pada perangkat quantum simulator—bukan komputer kuantum fisik—karena kendala teknis seperti quantum decoherence dan error rate yang tinggi. Meskipun demikian, perusahaan seperti Google, IBM, dan D-Wave terus berinovasi. Pada tahun 2019, Google mengklaim pencapaian “quantum supremacy”, yaitu kemampuan komputasi kuantum untuk menyelesaikan tugas tertentu lebih cepat dari superkomputer tercanggih.
Selain itu, ada tantangan kesiapan sumber daya manusia. Quantum programming bukan sesuatu yang bisa langsung dikuasai oleh data scientist biasa. Diperlukan pemahaman mendalam tentang fisika kuantum, algoritma khusus seperti Grover’s atau Shor’s algorithm, serta platform baru seperti Qiskit (IBM), Cirq (Google), atau PennyLane (Xanadu).
Meski demikian, beberapa sektor sudah mulai mencoba mengintegrasikan quantum computing ke dalam pipa data mereka. Misalnya, sektor keuangan menggunakan pendekatan ini untuk memodelkan risiko portofolio dan simulasi Monte Carlo dengan akurasi lebih tinggi. Di sektor farmasi, kuantum digunakan untuk mempercepat pencarian struktur molekul yang optimal dalam riset obat baru.
Namun, hingga komputasi kuantum benar-benar matang, kolaborasi antara komputer klasik dan kuantum—yang disebut hybrid computing—akan menjadi jembatan strategis. Dalam skenario ini, tugas-tugas intensif seperti data preprocessing atau visualisasi tetap dilakukan oleh komputer klasik, sementara tugas-tugas komputasi berat dialihkan ke komputer kuantum.
Pada akhirnya, quantum computing bukan sekadar revolusi perangkat keras, tetapi juga transformasi cara kita memahami, mengelola, dan mengambil keputusan berbasis data. Jika sebelumnya pertanyaan kita adalah “seberapa besar data bisa kita olah?”, kini pertanyaannya berubah menjadi “seberapa cepat dan cerdas kita bisa memahaminya?”
Referensi Ilmiah dan Industri
- Schuld, M., Sinayskiy, I., & Petruccione, F. (2015). An Introduction to Quantum Machine Learning, Contemporary Physics.
- Biamonte, J. et al. (2017). Quantum Machine Learning, Nature.
- Arute, F. et al. (2019). Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor, Nature.
- IBM Quantum. (2023). Qiskit Textbook: Introduction to Quantum Computing and Programming.
- Preskill, J. (2018). Quantum Computing in the NISQ era and beyond, Quantum 2, 79.