QUANTUM MACHINE LEARNING ALGORITHMS: FOUNDATIONS AND FUTURE APPLICATIONS IN DATA SCIENCE

Abstract

Konvergensi komputasi kuantum dan machine learning membuka peluang baru untuk memecahkan masalah komputasi yang kompleks di luar kemampuan komputer klasik. Latar belakang penelitian ini adalah untuk meletakkan dasar algoritma quantum machine learning (QML) dan mengeksplorasi aplikasi potensialnya dalam ilmu data, terutama untuk tugas-tugas yang membutuhkan pemrosesan data besar dan optimasi kompleks. Metode yang digunakan melibatkan pengembangan algoritma QML untuk tugas-tugas seperti klasifikasi, regresi, dan pengelompokan, dengan memanfaatkan prinsip-prinsip mekanika kuantum seperti superposisi dan entanglement. Model quantum neural networks, quantum support vector machines, dan quantum principal component analysis dirancang dan disimulasikan pada komputer kuantum prototipe atau simulator kuantum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa QML berpotensi menawarkan percepatan eksponensial untuk tugas-tugas tertentu, terutama dalam pemrosesan data dimensionalitas tinggi dan optimasi. Pembahasan menekankan bahwa QML adalah bidang yang masih dalam tahap awal, namun memiliki potensi transformatif untuk ilmu data, cryptography, dan penemuan material. Meskipun tantangan dalam membangun komputer kuantum yang stabil dan fault-tolerant masih signifikan, penelitian ini membuka jalan bagi era baru komputasi yang dapat mengatasi batasan komputasi klasik dan memberikan solusi inovatif untuk masalah yang kompleks.