Lunafitch.com-Halo gais tau nggak sih kalau dunia teknologi kuantum sedang mengalami terobosan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Dengan perpaduan kecerdasan buatan dan fisika kuantum, para peneliti kini mampu merancang material dengan sifat eksotis yang dapat mengubah paradigma komputasi, sensor, dan komunikasi modern.

Nah pada kesempatan kali ini aku akan Sedikit jelasin pada kalian yaitu SCIGEN (Structural Constraint Integration in GENerative model atau kalau di terjemahin yaitu sistem integrasi constraint struktural dalam model generatif) yang di perkenalkan oleh tim Massachusetts Institute of Technology atau bisa di singkat MIT, sebuah framework yang memungkinkan AI generatif menciptakan material kuantum dengan presisi dan kecepatan yang menakjubkan.

Disclaimer: Artikel ini bersifat edukatif dengan memerlukan pemahaman yang sedikit mendalam ( terutama di bidang fisika ), selalu periksa sumber informasi yang valid untuk menghindari kesalahfahaman, jika ada informasi yang keliru silahkan tinggalkan di kolom komentar.

Mengapa Material Kuantum Menjadi Kunci Masa Depan Teknologi?

Nah perlu temen-temen tau kalau material kuantum itu bukan sekedar tren penilaian, melainkan fondasi teknologi masa depan yang akan mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia digital.

Material-material ini tu sifatnya unik seperti superkonduktivitas ( Yaitu kemampuan menghantarkan listrik tanpa resistansi) pada suhu yang tinggi, kemudianrespon magnetik nya yang tidak biasa, dan kemampuan untuk mempertahankan keadaan kuantum.

Dalam konteks komputasi kuantum, material ini tu berperan sebagai qubit ( atau biasa di sebut dengan quantum bit, kalau di indonesia kan bisa di bilang sebagai unit dasar informasi kuantum ) yang memerlukan stabilitas ekstrem untuk mencegah dekoherensi ( yaitu hilangnya sifat kuantum karena gangguan lingkungan ).

Sayangnya, proses penemuan material kuantum tradisional sangat lambat dan tidak efisien. Para peneliti menghabiskan bertahun-tahun untuk mengidentifikasi satu kandidat material yang memenuhi persyaratan kuantum spesifik.

Tantangan yang aku jelasin tadi itu semakin kompleks karena material kuantum memerlukan struktur kristal yang sangat spesifik.

Contoh nya, yaitu ada yang namanya quantum spin liquid ( yaitu fase materi eksotis di mana spin elektron tetap dalam keadaan ‘cair’ bahkan pada suhu sangat rendah ) membutuhkan pola geometris ( istilah yang merujuk pada segala sesuatu yang berkaitan dengan geometri, sebuah cabang matematika yang mempelajari tentang sifat-sifat garis, sudut, bidang, dan ruang) khusus seperti contoh yaitu Kagome lattice ( sebuah struktur kisi yang menyerupai pola jalinan bambu di Jepang ) atau contoh lain yaitu Archimedean lattice ( pola ubin 2D yang terdiri dari berbagai poligon) untuk menghasilkan perilaku kuantum yang diinginkan.

SCIGEN: Ketika AI Bertemu dengan Fisika Kuantum

Structural Constraint Integration in GENerative model atau SCIGEN mewakili pendekatan revolusioner dalam penemuan material.

Berbeda dengan model AI generatif konvensional yang menghasilkan struktur material secara acak, SCIGEN menerapkan “aturan desain” berbasis fisika untuk mengarahkan proses generasi.

Tim peneliti yang dipimpin oleh Profesor Mingda Li dari MIT mengidentifikasi bahwa model AI komersial existing terlalu fokus pada stabilitas termodinamik (Yaitu kemampuan material untuk tetap stabil secara energi) material.

Implementasi SCIGEN melibatkan penggunaan aturan matematis yang menghubungkan struktur kisi geometris dengan sifat kuantum yang diinginkan.

Model difusi (yaitu jenis model AI yang menghasilkan data dengan menghilangkan noise secara bertahap) seperti yang digunakan dalam DeepMind’s GNoME kemudian dikombinasikan dengan Graph Neural Networks (yaitu jenis model AI yang memproses data berbentuk graf/jaringan) untuk menghasilkan material dengan probabilitas keberhasilan yang jauh lebih tinggi.

Mekanisme Kerja yang Mengubah Permainan

Nah Keunggulan dari SCIGEN terletak pada pendekatannya yang “physics-informed” (diinformasikan oleh fisika).

Alih-alih membiarkan AI bekerja tanpa panduan, sistem ini memasukkan knowledge domain (pengetahuan spesifik bidang) dari fisika material sebagai kompas navigasi.

Para peneliti menanamkan constraint geometris (batasan bentuk struktur) dan elektronik yang telah terbukti menghasilkan sifat kuantum langka.

Proses ini dapat dianalogikan seperti memberikan GPS kepada AI dalam menjelajahi ruang material yang sangat luas. Tanpa panduan, AI mungkin mengeksplorasi area yang tidak relevan selama jangka waktu yang cukup lama.

Dengan SCIGEN, AI diarahkan langsung ke wilayah yang memiliki potensi tinggi menghasilkan material dengan karakteristik kuantum yang diinginkan.

Dalam implementasinya, tim MIT berhasil menghasilkan lebih dari 10 juta kandidat material, melakukan screening stabilitas pada 1 juta kandidat, dan menjalankan simulasi detail pada 26.000 material.

Yang menakjubkan, lebih dari 40% dari material yang disimulasikan menunjukkan tanda-tanda magnetisme ( indikator penting untuk aplikasi kuantum).

Dampak Transformatif untuk Komputasi Kuantum

Revolusi yang dibawa SCIGEN itu ndak hanya tentang kecepatan penemuan, tetapi juga kualitas material yang dihasilkan. Dalam konteks komputasi kuantum, stabilitas qubit merupakan faktor krusial yang menentukan keberhasilan sistem kuantum praktis.

Penelitian terbaru menunjukkan bahwa material topologis (material dengan sifat elektronik yang dilindungi oleh topologi) yang dihasilkan melalui pendekatan serupa mampu meningkatkan stabilitas qubit hingga 40%.

Dengan SCIGEN, penemuan material-material sejenis dapat dipercepat dari dekade menjadi bulan. Ini membuka peluang besar untuk mewujudkan komputer kuantum yang tidak hanya powerful tetapi juga praktis untuk aplikasi komersial.

Selain itu, SCIGEN juga berpotensi mengakselerasi penemuan quantum spin liquid, sebuah fase materi eksotis yang sangat dicari untuk aplikasi komputasi kuantum topologi (desain atau struktur yang mendeskripsikan cara perangkat).

Material ini memiliki sifat unik di mana momen magnetik (besaran yang menggambarkan kekuatan magnet) tetap dalam keadaan liquid bahkan pada suhu absolute zero, memberikan perlindungan alami terhadap noise (gangguan) eksternal.

Perbandingan dengan Metode Konvensional

Nah, temen-temen juga perlu tau perbedaan efisiensi antara SCIGEN dan metode tradisional sangat mencolok. Laboratorium konvensional biasanya menghasilkan puluhan kandidat material per tahun melalui eksperimen trial-and-error. Sementara itu, SCIGEN mampu menghasilkan jutaan kandidat dalam hitungan minggu.

Ini berarti pengurangan drastis dalam pemborosan sumber daya untuk eksperimen yang tidak produktif.

Namun, validasi eksperimental tetap menjadi tahap krusial. Tim MIT telah berhasil mensintesis dua material baru – TiPdBi dan TiPbSb – yang dikonfirmasi memiliki sifat eksotis sesuai prediksi AI.

Keberhasilan ini membuktikan bahwa prediksi SCIGEN dapat diterjemahkan menjadi material nyata dengan properties yang diharapkan.

Referensi:
–MIT News – New tool makes generative AI models more likely to create breakthrough materials.
– The Quantum Insider – MIT-Led Research Creates Tool That Makes Generative AI Models More Likely to Create Quantum-Ready Materials.
– Electronics For You – AI Unlocks New Quantum Materials.
– Web Pro News – MIT’s SCIGEN Tool Boosts AI for Stable Quantum Materials Design.
– Lawrence Berkeley National Laboratory – A New Approach to Accelerate the Discovery of Quantum Materials.
– Science Magazine – Materials challenges and opportunities for quantum computing.
– Quantum Zeitgeist – How Quantum Computers Are Transforming Materials Science.
– World Economic Forum – AI can transform innovation in materials design.