Quantum Inspired Algorithm dalam Machine Learning dan Data Science

Quantum-Inspired Algorithms (QiA) merupakan sebuah paradigma komputasi yang inovatif, lahir dari upaya untuk
mengintegrasikan prinsip-prinsip mekanika kuantum ke dalam metodologi pemrosesan data klasik. Algoritma ini dirancang untuk berjalan pada perangkat keras konvensional (CPU, GPU) sambil mengadopsi konsep-konsep fundamental dari teori kuantum, seperti superposisi, interferensi, dan keterikatan (entanglement).
Motivasi utama pengembangan QiA muncul dari dua realitas yang saling melengkapi. Pertama, teknologi komputer kuantum saat ini masih berada dalam fase eksperimental yang disebut Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ), di mana perangkat keras kuantum mengalami tingkat kesalahan yang tinggi dan jumlah qubit yang terbatas. Kedua, penelitian dalam dekade terakhir telah menunjukkan bahwa banyak algoritma kuantum yang