Poin Penting:
- Peneliti Australia gunakan quantum machine learning untuk pecahkan masalah resistansi chip.
- Algoritma baru QKAR kalahkan model AI klasik.
- Teknologi ini bisa percepat produksi chip masa depan.
Di balik smartphone, laptop, hingga kulkas pintar yang kita gunakan setiap hari, ada “otak” kecil bernama microchip. Tapi proses membuat chip ini bukan perkara sederhana. Dibutuhkan puluhan hingga ratusan tahapan dengan presisi ekstrem, di mana kesalahan sekecil debu bisa membuat chip gagal berfungsi. Kini, tim ilmuwan Australia menawarkan jalan baru yang bisa merevolusi cara chip diproduksi: menggabungkan kecerdasan buatan dengan kekuatan komputasi kuantum.
Dalam studi yang terbit di jurnal Advanced Science pada 23 Juni lalu, para peneliti memamerkan teknik quantum machine learning (QML) yang dapat menyelesaikan salah satu tantangan terbesar dalam pembuatan chip: memodelkan resistansi kontak Ohmic. Ini adalah ukuran seberapa mudah listrik mengalir antara lapisan logam dan semikonduktor di dalam chip. Jika resistansi terlalu tinggi, chip akan boros energi dan melambat. Menurunkannya berarti kinerja lebih cepat, lebih efisien, dan lebih ramah daya.
Masalahnya, memprediksi resistansi ini bukan hal mudah. Data eksperimen semikonduktor biasanya kecil, berisik, dan penuh pola non-linear. Algoritma pembelajaran mesin klasik, meski ampuh dengan dataset besar dan rapi, sering kewalahan di sini. Itulah mengapa tim peneliti beralih ke pendekatan kuantum. Dengan memanfaatkan prinsip superposisi dan keterikatan (entanglement), qubit dalam komputer kuantum bisa memproses banyak kemungkinan secara paralel. Artinya, pola rumit yang tersembunyi dalam data bisa ditemukan lebih cepat dan lebih akurat.
Untuk menguji ide ini, mereka menggunakan 159 sampel eksperimen transistor gallium nitride (GaN HEMTs), material semikonduktor unggulan di perangkat 5G dan elektronik berkecepatan tinggi. Dari data tersebut, mereka menciptakan arsitektur baru bernama Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR). Cara kerjanya: data klasik diubah ke dalam bentuk kuantum, komputer kuantum kemudian mencari pola tersembunyi, dan algoritma klasik mengambil alih untuk membangun model prediktif. Dengan begitu, QKAR mampu “mengintip” relasi kompleks yang tak bisa disentuh AI biasa.
Ketika diuji pada lima sampel baru, QKAR dikomparasikan dengan tujuh model AI terdepan, termasuk deep learning dan gradient boosting. Hasilnya mengejutkan: model kuantum ini mengungguli semua pesaingnya. Ia mampu memperkirakan resistansi kontak dengan presisi lebih baik, bahkan hingga mencapai hasil yang dianggap lebih realistis untuk diterapkan dalam produksi chip sesungguhnya.
Lebih penting lagi, QKAR dirancang agar kompatibel dengan perangkat keras nyata. Jadi ketika komputer kuantum semakin stabil dan dapat diakses, algoritma ini siap dipakai langsung di jalur produksi. Artinya, industri semikonduktor bisa memperoleh alat baru yang bukan hanya canggih di atas kertas, tapi juga praktis digunakan.
Temuan ini membawa harapan besar. Jika teknologi quantum machine learning dapat diintegrasikan ke dalam proses manufaktur chip, kita bisa melihat generasi baru perangkat elektronik: lebih cepat, lebih hemat energi, dan lebih andal. Bayangkan ponsel yang baterainya bertahan jauh lebih lama, atau pusat data yang konsumsi listriknya turun drastis. Semua berawal dari peningkatan kecil pada tahap resistansi, berkat perpaduan AI dan kuantum.
Para peneliti menutup studinya dengan optimisme: metode ini bisa segera diadaptasi ke skala industri, terutama karena desain QKAR fleksibel terhadap berbagai jenis data. Dengan kata lain, masa depan chip mungkin tidak lagi bergantung semata pada litografi cahaya atau material baru, melainkan juga pada algoritma kuantum yang mampu membaca pola tak terlihat.
Inovasi ini mengingatkan kita bahwa kemajuan teknologi bukan hanya tentang memperkecil ukuran chip atau menambah jumlah transistor. Kadang, lompatan besar justru datang dari cara baru memahami data di balik prosesnya. Dan kali ini, kuantumlah yang membuka jalan menuju revolusi manufaktur chip.
