Pada 4 Juli 2025, para peneliti Australia mengumumkan terobosan dalam manufaktur semikonduktor. Mereka berhasil menerapkan Quantum Machine Learning (QML) untuk membangun model proses, menandai lompatan signifikan dalam presisi dan efisiensi.
Manufaktur semikonduktor tradisional sangat kompleks, melibatkan ratusan langkah. Quantum Machine Learning menggunakan sifat unik dari keadaan kuantum untuk menangkap hubungan data yang rumit, bahkan dengan data yang terbatas. Struktur Quantum Kernel-Aligned Regressor (QKAR) yang dikembangkan oleh tim melampaui kinerja tujuh algoritma pembelajaran mesin tradisional.
Inovasi ini, yang diterbitkan dalam Nature Communications pada 3 Juli 2025, berpotensi mengurangi biaya produksi chip secara drastis. Para ahli memprediksi bahwa teknologi ini akan berdampak besar pada industri semikonduktor, memungkinkan manufaktur chip yang lebih efisien dan akurat di masa depan.
Tim peneliti berencana untuk berkolaborasi dengan beberapa produsen semikonduktor untuk pengujian lapangan teknologi QKAR, dimulai pada September 2025. Kolaborasi ini akan lebih memvalidasi penerapan teknologi dalam lingkungan produksi dunia nyata, membuka jalan bagi penggunaan pembelajaran mesin kuantum secara luas di industri.
Pengenalan QML akan mengoptimalkan manufaktur semikonduktor ke tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya, mendukung peningkatan kinerja elektronik di masa depan. Tim sedang dalam pembicaraan dengan perusahaan semikonduktor internasional utama untuk mengkomersialkan teknologi QKAR pada akhir tahun 2025, membawanya ke pasar global.
Terobosan ini menyoroti potensi besar komputasi kuantum dalam aplikasi praktis, dengan kemungkinan memainkan peran kunci di banyak industri. Masa depan produksi chip sedang dibentuk kembali oleh kekuatan komputasi kuantum.