Quantum Machine Learning (QML) adalah bidang baru di persimpangan antara komputasi kuantum dan pembelajaran mesin. Ini menggabungkan potensi komputasi kuantum untuk menangani masalah kompleks, dengan teknik pembelajaran mesin berbasis data, memungkinkan solusi kreatif untuk masalah sulit.
QML menawarkan pendekatan unik terhadap pembelajaran mesin dengan memanfaatkan prinsip-prinsip fisika kuantum seperti superposisi, keterjeratan, dan penerowongan. Ini terkait dengan pendekatan pembelajaran mesin konvensional, tetapi dioptimalkan untuk memberikan peningkatan kinerja dan skalabilitas untuk tugas-tugas tertentu.
Algoritme QML memanfaatkan kemampuan sistem kuantum untuk merepresentasikan data dalam beberapa keadaan secara bersamaan, menjadikannya sangat cocok untuk tugas-tugas seperti pencarian, optimasi, dan pemodelan pola data yang kompleks. Hal ini diharapkan memainkan peran penting dalam berbagai bidang seperti kecerdasan buatan dan pengambilan keputusan otomatis.
QML juga dapat mengatasi masalah seperti generalisasi dan konformasi terhadap perubahan data. Selain itu, keberhasilan penyelesaian masalah berskala besar dapat dicapai dalam hitungan menit atau jam. Biasanya, masalah tertentu yang tidak mungkin dilakukan dengan pendekatan klasik, seperti simulasi kimia kuantum dan analisis keuangan, dapat diselesaikan dengan bantuan QML.
Terdapat peningkatan jumlah penelitian yang dilakukan di bidang QML, dengan potensi sejumlah penerapan baik di bidang ilmiah maupun komersial. Diharapkan QML akan menjadi yang terdepan dalam pemecahan masalah dan penelitian di tahun-tahun mendatang.
