Versi asli cerita ini muncul di Majalah Quanta. Bagi ilmuwan komputer, memecahkan masalah seperti mendaki gunung. Pertama, mereka harus memilih masalah yang akan dipecahkan, mirip dengan mengidentifikasi puncak yang akan didaki, dan kemudian mereka harus mengembangkan strategi untuk memecahkannya. Peneliti klasik dan kuantum bersaing menggunakan strategi yang berbeda, dengan persaingan sehat di antara keduanya. Peneliti kuantum melaporkan cara cepat untuk memecahkan masalah – seringkali dengan mendaki puncak yang tidak ada yang pikirkan untuk didaki – kemudian tim klasik berlomba untuk melihat apakah mereka dapat menemukan cara yang lebih baik. Kontes ini hampir selalu berakhir sebagai seri virtual: Ketika peneliti mengira mereka telah merancang algoritma kuantum yang bekerja lebih cepat atau lebih baik dari yang lain, peneliti klasik biasanya menemukan salah satu algoritma yang sebanding. Tetapi dalam sebuah makalah yang diposting di situs pra-cetakan ilmiah arxiv.org tahun lalu, peneliti menggambarkan apa yang tampaknya merupakan percepatan kuantum yang meyakinkan dan berguna. Peneliti mendeskripsikan algoritma kuantum baru yang bekerja lebih cepat dari semua algoritma klasik yang dikenal dalam menemukan solusi yang baik untuk berbagai masalah optimisasi. Sejauh ini, tidak ada algoritma klasik yang telah mengalahkan algoritma baru, yang dikenal sebagai interferometri kuantum yang terdekripsi. “Ini terobosan dalam algoritma kuantum,” kata Gil Kalai, seorang matematikawan di Universitas Reichman dan seorang skeptis terkemuka dalam komputasi kuantum. Laporan tentang algoritma kuantum membuat para peneliti bersemangat, sebagian karena mereka dapat menerangi gagasan baru tentang masalah-masalah sulit, dan sebagian karena, meskipun banyak omong kosong tentang mesin kuantum, tidak jelas masalah mana yang sebenarnya akan mendapat manfaat darinya. Algoritma kuantum yang melampaui semua algoritma klasik yang dikenal dalam tugas-tugas optimisasi akan mewakili langkah maju besar dalam memanfaatkan potensi komputer kuantum. “Saya sangat antusias dengan hal itu,” kata Ronald de Wolf, seorang ilmuwan komputer teoretis di CWI, institut riset nasional untuk matematika dan ilmu komputer di Belanda, yang tidak terlibat dalam algoritma baru. Tetapi pada saat yang sama, dia memperingatkan bahwa masih sangat mungkin para peneliti akhirnya akan menemukan algoritma klasik yang sama baiknya. Dan karena kurangnya perangkat keras kuantum, masih akan beberapa saat sebelum mereka dapat menguji algoritma baru secara empiris. Algoritma tersebut mungkin menginspirasi pekerjaan baru di sisi klasik, menurut Ewin Tang, seorang ilmuwan komputer di Universitas California, Berkeley, yang terkenal sebagai seorang remaja dengan menciptakan algoritma klasik yang sebanding dengan algoritma kuantum. Klaim-klaim baru tersebut “cukup menarik sehingga saya akan memberitahu orang-orang algoritma klasik, ‘Hei, Anda harus melihat makalah ini dan bekerja pada masalah ini,’” katanya. Cara Terbaik ke Depan? Ketika algoritma klasik dan kuantum bersaing, mereka sering melakukannya di medan pertempuran optimisasi, sebuah bidang yang berfokus pada menemukan opsi terbaik untuk memecahkan masalah yang sulit. Peneliti biasanya fokus pada masalah di mana jumlah solusi yang mungkin meledak seiring bertambah besarnya masalah. Apa cara terbaik bagi truk pengiriman untuk mengunjungi 10 kota dalam tiga hari? Bagaimana Anda harus memasang bungkusan di belakang? Metode klasik untuk memecahkan masalah ini, yang sering melibatkan mengolah solusi yang mungkin dengan cara-cara cerdas, dengan cepat menjadi tidak dapat diterima. Masalah optimisasi khusus yang ditangani DQI kira-kira begini: Anda diberikan sekelompok titik di selembar kertas. Anda perlu membuat fungsi matematis yang melewati titik-titik ini. Secara khusus, fungsi Anda harus menjadi polinomial – kombinasi variabel dinaikkan ke pangkat bilangan bulat dan dikalikan dengan koefisien. Tetapi itu tidak boleh terlalu rumit, artinya kekuasaan tidak boleh terlalu tinggi. Ini memberi Anda garis melengkung yang bergerak naik turun saat bergerak melintasi halaman. Tugas Anda adalah menemukan garis melengkung yang menyentuh sebagian besar titik. Variasi masalah ini muncul dalam berbagai bentuk di seluruh ilmu komputer, terutama dalam pengkodean kesalahan dan kriptografi – bidang yang berfokus pada mengkodekan data secara aman dan akurat saat ditransmisikan. Peneliti DQI menyadari, pada dasarnya, bahwa merencanakan garis yang lebih baik mirip dengan memindahkan pesan terenkripsi yang berisik lebih dekat ke maknanya yang akurat.