Algoritma AlphaZero Diterapkan pada Komputasi Kuantum

Komputasi kuantum telah menjadi lebih fokus selama beberapa tahun terakhir. Peneliti dan perusahaan di seluruh dunia terus mengerjakan pengembangan teknologi ini, yang dapat menyelesaikan masalah yang sangat rumit yang terlalu maju untuk komputer klasik.

Salah satu kelompok yang bekerja pada komputer kuantum berada di Aarhus University. Kelompok penelitian yang dipimpin oleh Professor Jacob Sherson menggunakan algoritma komputer AlphaZero untuk mengontrol sistem kuantum.

Komputer kuantum menggunakan mekanika kuantum, yang merupakan cabang fisika yang berfokus pada blok bangunan terkecil dari alam semesta kita. Salah satu aturan dasar adalah bahwa suatu sistem dapat ada dalam lebih dari satu keadaan pada saat yang sama.

Aturan-aturan ini diterjemahkan ke dalam bahasa komputer, dan komputer kuantum dapat melakukan perhitungan多 pada saat yang sama. Ini berarti bahwa komputer kuantum dapat melakukan perhitungan lebih cepat daripada komputer biasa.

Teori komputer kuantum telah dibangun, tetapi belum ada komputer kuantum skala penuh yang dibuat.

AlphaZero dapat belajar sendiri tanpa intervensi manusia. Karena itu, algoritma ini telah dapat mengalahkan manusia dan program komputer yang kompleks dalam permainan yang sulit seperti Go, Shogi, dan Catur. AlphaZero dapat melakukan ini dengan berkompetisi melawan dirinya sendiri dan meningkatkan kemampuan dari waktu ke waktu.

Algoritma ini dapat mengalahkan program catur terkemuka Stockfish setelah bermain melawan dirinya sendiri selama empat jam. Setelah penampilan yang mengesankan, grandmaster Denmark Peter Heine Nielsen membandingkan AlphaZero dengan spesies alien yang unggul.

Kelompok penelitian di Aarhus University telah menggunakan simulasi komputer untuk menunjukkan bagaimana AlphaZero dapat diterapkan pada tiga masalah kontrol yang berbeda. Ini mungkin dapat digunakan dalam komputer kuantum.

“AlphaZero menggunakan jaringan saraf dalam yang digabungkan dengan pencarian pohon yang dipandu, yang memungkinkan untuk perkiraan variabel tersembunyi dari lanskap parameter kuantum. Untuk menekankan transferabilitas, kami menerapkan dan membandingkan algoritma pada tiga kelas masalah kontrol menggunakan hanya satu set parameter algoritma yang umum,” menurut studi.

Penelitian yang dilakukan oleh tim diterbitkan di Nature Quantum Information.

Mahasiswa Ph.D. utama Mogens Dalgaard berbicara tentang bagaimana tim terkesan dengan kemampuan AlphaZero untuk mengajar dirinya sendiri dengan cepat.

“Ketika kami menganalisis data dari AlphaZero, kami melihat bahwa algoritma telah belajar untuk mengeksploitasi simetri yang mendasarinya dari masalah yang tidak kami pertimbangkan sebelumnya. Itu adalah pengalaman yang luar biasa.”

Terobosan yang sebenarnya datang dari menggabungkan AlphaZero, yang merupakan algoritma yang sangat mengesankan, dengan algoritma optimasi kuantum yang dikhususkan.

Menurut Professor Jacob Sherson, “Ini menunjukkan bahwa kita masih membutuhkan keahlian dan keahlian manusia, dan bahwa tujuan di masa depan harusnya adalah untuk memahami dan mengembangkan antarmuka kecerdasan hibrida yang memanfaatkan kekuatan dari keduanya.”

Kelompok ingin mempercepat laju pengembangan dalam bidang ini, sehingga mereka merilis kode dan membuatnya tersedia secara terbuka. Langkah ini menimbulkan banyak minat.

“Dalam beberapa jam, saya dihubungi oleh perusahaan teknologi besar dengan laboratorium kuantum dan universitas terkemuka internasional untuk membangun kolaborasi di masa depan” Jacob Sherson katakan. “jadi itu mungkin tidak lama lagi sampai metode ini akan digunakan dalam eksperimen praktis di seluruh dunia.”

DeepMind adalah perusahaan saudara Google yang berbasis di UK yang bertanggung jawab atas AlphaZero dan AlphaGo. Sistem ini sekarang menunjukkan pentingnya dalam bidang lain, termasuk komputasi kuantum.