Komputer kuantum siap memajukan kimia pada 2026

Para peneliti mengantisipasi bahwa 2026 bisa menjadi awal aplikasi praktis komputer kuantum dalam kimia, memanfaatkan sifat kuantum inherennya untuk menangani perhitungan molekuler kompleks. Kemajuan pada 2025 telah meletakkan dasar, dengan mesin yang lebih besar diharapkan memungkinkan simulasi yang lebih canggih. Kemajuan ini bisa menguntungkan bidang industri dan medis dengan meningkatkan prediksi struktur molekuler dan reaktivitas.

Tantangan memahami struktur molekul, reaktivitas, dan sifat kimia lainnya berasal dari perilaku kuantum elektronnya. Superkomputer tradisional kesulitan dengan molekul yang semakin kompleks, tetapi komputer kuantum, sebagai perangkat kuantum itu sendiri, menawarkan keunggulan alami untuk tugas-tugas ini.

Pada 2025, langkah maju signifikan menunjukkan potensi ini. Tim di IBM dan lembaga RIKEN Jepang menggabungkan komputer kuantum dengan superkomputer untuk memodelkan beberapa molekul. Peneliti Google mengembangkan dan menguji algoritma kuantum untuk menentukan struktur molekuler. Sementara itu, RIKEN bekerja sama dengan Quantinuum untuk menciptakan alur kerja menghitung energi molekuler, di mana sistem kuantum mendeteksi kesalahannya sendiri. Secara terpisah, Qunova Computing memperkenalkan algoritma yang menggunakan elemen kuantum untuk menghitung energi sekitar 10 kali lebih efisien daripada metode klasik.

Menuju 2026, para ahli mengharapkan komputer kuantum yang lebih besar untuk mempercepat upaya ini. David Muñoz Ramo di Quantinuum mencatat, “Mesin yang lebih besar yang akan datang akan memungkinkan kami mengembangkan versi yang lebih kuat dari alur kerja [ini] yang ada, dan pada akhirnya, kami akan bisa menangani masalah kimia kuantum umum.” Timnya telah mensimulasikan molekul hidrogen sejauh ini, dengan target lebih kompleks seperti katalis industri dalam pandangan.

Inisiatif lain juga selaras. Pada Desember, Microsoft bermitra dengan startup perangkat lunak kuantum Algorithmiq untuk mempercepat pengembangan algoritma kimia kuantum. Survei Hyperion Research mengidentifikasi kimia sebagai bidang teratas untuk kemajuan komputasi kuantum tahun depan, naik dari posisi kedua dan keempat dalam survei sebelumnya, mencerminkan minat dan investasi yang meningkat.

Namun, realisasi penuh bergantung pada pencapaian toleransi kesalahan dalam sistem kuantum, tujuan universal di kalangan produsen. Seperti yang diamati Philipp Schleich dan Alán Aspuru-Guzik dari University of Toronto dalam komentar Science baru-baru ini, “Kemampuan komputer kuantum untuk menyelesaikan masalah lebih cepat daripada komputer klasik bergantung pada algoritma toleran kesalahan.” Sampai saat itu, pendekatan hibrida akan menjembatani kesenjangan, berpotensi mengubah penelitian kimia di industri dan kedokteran.

Artikel Terkait

Analisis baru menunjukkan bahwa dua algoritma komputasi kuantum utama untuk masalah kimia memiliki kegunaan praktis terbatas, bahkan dengan perangkat keras yang terus berkembang. Peneliti menyarankan bahwa perhitungan tingkat energi molekul mungkin tidak membenarkan investasi teknologi seperti yang diharapkan. Ini menantang pandangan kimia kuantum sebagai aplikasi utama untuk komputer kuantum.

Dilaporkan oleh AI

Para ahli di konferensi Q2B Silicon Valley pada Desember memuji kemajuan signifikan dalam perangkat keras komputasi kuantum, menggambarkan kemajuan tersebut sebagai spektakuler meskipun tantangan yang tersisa. Pemimpin dari ilmu pengetahuan dan industri menyatakan optimisme tentang mencapai perangkat toleran kesalahan yang berguna secara industri dalam beberapa tahun mendatang. Aplikasi untuk kesehatan, energi, dan penemuan ilmiah juga semakin menarik perhatian.

Dua makalah baru menunjukkan bahwa komputer kuantum dapat meretas kriptografi kurva eliptis vital dengan sumber daya yang jauh lebih sedikit daripada perkiraan sebelumnya. Satu studi yang menggunakan atom netral menunjukkan peretasan ECC 256-bit dalam 10 hari dengan kurang dari 30.000 qubit fisik. Peneliti Google menguraikan metode untuk menargetkan kurva secp256k1 bitcoin dalam waktu kurang dari 10 menit dengan menggunakan sekitar 500.000 qubit fisik.

Dilaporkan oleh AI

Para peneliti telah menunjukkan secara matematis bahwa jaringan saraf kuantum dapat membantu mengukur sifat-sifat objek kuantum yang sulit diakses, berpotensi menipu prinsip ketidakpastian Heisenberg. Dengan menyuntikkan keacakan ke dalam jaringan, para ilmuwan mungkin dapat menentukan beberapa sifat yang tidak kompatibel dengan lebih tepat. Pendekatan ini dapat mempercepat aplikasi dalam komputasi kuantum dan kimia.

 

 

 

Situs web ini menggunakan cookie

Kami menggunakan cookie untuk analisis guna meningkatkan situs kami. Baca kebijakan privasi kami untuk informasi lebih lanjut.
Tolak