Organisasi yang menggunakan kekuatan komputasi kuantum dapat membantu umat manusia memecahkan beberapa masalah terbesar dunia dan membuat terobosan di bidang kritis, mulai dari penelitian obat hingga pertanian global dan seterusnya.
Tapi seberapa dekat kita dengan masa depan di mana komputasi kuantum menjadi arus utama, dan bagaimana pusat data mempersiapkan masa depan itu? Banyak penggunaan komputasi kuantum bersifat eksperimental atau hipotetis saat ini, karena kita masih dalam tahap awal mempelajari bagaimana mengimplementasikan komputasi kuantum dalam skala massal, tetapi seiring perkembangan teknologi, organisasi tidak boleh mengabaikan bagaimana mereka dapat menggunakannya. .
Penggunaan potensial untuk komputasi kuantum
Komputasi klasik memproses data dalam ruang biner, yang membatasi volume data yang dapat ditanganinya dan keputusan yang dapat dihasilkannya. Ini juga dikenal sebagai pemrosesan serial. Komputasi kuantum, bagaimanapun, menggunakan pemrosesan multidimensi.
Pemrosesan serial memeriksa setiap kombinasi data itu satu per satu untuk mendapatkan hasil yang benar. Pemrosesan multidimensi berlapis, tidak seperti pendekatan biner dari pemrosesan serial yang menggunakan bit. Hal ini mempercepat pengiriman dan akurasi komputasi serta meningkatkan keragaman hasil. Singkatnya, komputasi kuantum dapat memberikan hasil kualitas yang lebih baik dengan lebih cepat.
Berikut adalah beberapa aplikasi praktis komputasi kuantum yang dapat kita lihat di masa depan:
AI dan pembelajaran mesin (ML). Kemampuan menghitung solusi untuk masalah secara bersamaan, bukan secara berurutan, memiliki potensi besar untuk AI dan ML. Organisasi saat ini menggunakan AI dan ML untuk menemukan cara mengotomatiskan dan mengoptimalkan tugas. Saat digunakan dalam kombinasi dengan komputasi kuantum, pengoptimalan dapat terjadi lebih cepat dan dalam skala besar, terutama saat memproses dan menganalisis kumpulan data besar yang sangat kompleks atau bahkan tidak terstruktur.
Pemodelan keuangan. Dengan kemampuan pemodelan komputasi kuantum, organisasi keuangan dapat menggunakan teknologi tersebut untuk memodelkan perilaku investasi dan sekuritas dalam skala yang lebih baik. Ini dapat membantu mengurangi risiko, mengoptimalkan portofolio skala besar, dan membantu organisasi keuangan lebih memahami tren dan pergerakan ekonomi keuangan global.
Keamanan cyber. Komputasi kuantum dapat berdampak langsung pada privasi dan enkripsi. Mengingat sifat lanskap keamanan siber yang berkembang pesat, komputer kuantum dapat membantu menjaga data tetap terenkripsi saat digunakan, memberikan perlindungan saat transit dan istirahat.
Optimasi rute dan lalu lintas. Perencanaan rute yang optimal adalah kunci untuk memperlancar logistik dan transportasi rantai pasokan. Tantangan terbesar adalah memanfaatkan semua data real-time — mulai dari perubahan pola cuaca hingga arus lalu lintas — yang memengaruhi perencanaan ini. Di sinilah komputer kuantum bisa unggul. Mereka dapat memproses semua data itu secara waktu nyata dan menyesuaikan rute untuk seluruh armada kendaraan sekaligus, menempatkan masing-masing pada jalur yang optimal ke depan.
Manufaktur. Komputer kuantum dapat menjalankan pembuatan prototipe dan pengujian yang lebih akurat dan realistis. Di ruang manufaktur, ini dapat membantu mengurangi biaya pembuatan prototipe dan menghasilkan desain yang lebih baik yang tidak memerlukan banyak pengujian.
Penelitian obat dan kimia. Komputer kuantum dapat membuat model yang lebih baik tentang bagaimana atom berinteraksi satu sama lain, yang mengarah ke pemahaman struktur molekul yang unggul dan lebih tepat. Hal ini dapat berdampak langsung pada penelitian obat dan bahan kimia serta berdampak pada cara produk dan obat baru dikembangkan. Kekuatan prediktif komputer kuantum juga dapat memberikan pandangan ke depan tentang bagaimana senyawa kimia dan obat-obatan akan berkembang, berevolusi, dan berinteraksi dengan elemen lain dari waktu ke waktu.
Baterai. Komputasi kuantum dapat membantu produsen lebih memahami cara memasukkan material baru ke dalam produk seperti baterai dan semikonduktor. Ini dapat memberikan lebih banyak wawasan tentang cara mengoptimalkan baterai untuk umur panjang dan efisiensi. Komputasi kuantum juga dapat membantu produsen mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang senyawa litium dan kimia baterai. Misalnya, komputasi kuantum dapat memanfaatkan dan memahami cara kerja energi docking protein, yang menghasilkan baterai yang lebih baik untuk kendaraan listrik.
Bagaimana pusat data dapat beradaptasi saat komputasi kuantum menjadi arus utama
Butuh waktu sebelum organisasi dapat menerapkan komputasi kuantum dalam operasi mereka pada skala yang lebih luas – mulai dari lima hingga 10 tahun paling cepat – tetapi tidak pernah merupakan ide yang buruk untuk mengawasi tren dan kemajuan dalam ruang sebagai teknologi. berkembang. Admin pusat data harus sudah melacak tren yang mengganggu untuk tetap selangkah lebih maju dari kurva, tetapi ini berlaku dua kali lipat untuk komputasi kuantum. Perhatikan pemimpin pemikiran di ruang angkasa, dan catat risiko dan peluang.
Pusat data dan administrator juga dapat bermitra dengan pemain komputasi kuantum atau merekrut bakat komputasi kuantum untuk mempersiapkan diri. Yang terakhir ini sangat bermanfaat saat ini, karena bahkan beberapa pakar kuantum dapat membantu organisasi mengeksplorasi penggunaan potensial. Mereka juga dapat melacak perkembangan dan ide industri
Peluang di mana komputasi kuantum dapat bermanfaat.
Terakhir, terkait teknologi, pusat data harus fokus pada transformasi digital lebih lanjut. Terus membangun infrastruktur digital dan menskalakan kumpulan data dengan tujuan pada akhirnya beralih ke atau mengadopsi alur kerja komputasi kuantum dalam kapasitas tertentu. Ketika layak untuk berinvestasi dalam perangkat keras dan keahlian yang dibutuhkan, organisasi kemudian dapat mengaktifkan dan menjalankan komputasi kuantum lebih cepat daripada nanti.
Masa depan yang dibangun di atas komputasi kuantum adalah masa depan yang menjanjikan, di mana kita dapat memecahkan beberapa masalah terbesar umat manusia dengan lebih cepat, lebih efisien, lebih akurat, dan dalam skala yang lebih besar. Ketika kita mencapai masa depan itu adalah pertanyaan sebenarnya saat kita bekerja untuk meningkatkan dan menskalakan kemampuan kuantum kita saat ini.
Komentar ditutup.