Mengapa Semua Anak Harus Belajar Kode

Mengapa Semua Anak Harus Belajar Kode

Mengapa Semua Anak Harus Belajar Kode – Di seluruh dunia, konversi informasi ke dalam format digital juga disebut “digitalisasi” telah meningkatkan produktivitas di sektor publik dan swasta. Akibatnya, hampir setiap negara di dunia sedang berupaya menuju ekonomi digital.

Sejalan dengan perkembangan ekonomi baru ini, diperlukan keterampilan khusus seperti pemrograman komputer. Ini seperti bahasa angka, yang dikenal sebagai kode, yang memungkinkan orang menulis instruksi yang dijalankan oleh komputer. Tujuannya adalah untuk membuat sesuatu: dari halaman web, ke gambar, ke perangkat lunak.

Mengapa Semua Anak Harus Belajar Kode

Bahasa pengkodean awal muncul pada 1940an. Ini adalah dasar dalam apa yang dapat mereka lakukan tetapi rumit untuk dipelajari dan membutuhkan pemahaman matematika tingkat lanjut. Pada 1990an ketika universitas, bisnis, dan orang-orang mulai terhubung melalui internet kecepatan komputasi dan memori ditingkatkan untuk menggunakan bahasa pengkodean tingkat tinggi. Ini menjadi tersedia secara luas di platform open source dan tutorial online memungkinkan banyak orang untuk belajar dan terus memajukan bahasa sehingga menjadi lebih sederhana. Saat ini bahasa seperti Javascript dapat dengan mudah dipelajari oleh anak-anak. http://idnplay.sg-host.com/

Tidak ada yang bisa lepas dari sentuhan teknologi digital. Ini digunakan di berbagai bidang seperti peralatan rumah sakit, pengiriman pendidikan jarak jauh, memasarkan karya seni kreatif atau meningkatkan produktivitas pertanian. Bahasa pengkodean mengembangkan perangkat lunak yang dapat secara efektif menangani masalah dan tantangan misalnya, karena pengkodean, orang yang tidak bisa mendapatkan rekening bank sekarang dapat menyimpan, mengirim dan meminjam uang menggunakan ponsel. Ini adalah keterampilan penting untuk dimiliki seiring berkembangnya negara.

Dalam empat dekade terakhir, beberapa penelitian telah menilai efek pembelajaran kode pada anak-anak sekolah dasar biasanya antara usia enam dan 13 tahun. Dalam setiap kasus, temuan menunjukkan bahwa itu bermanfaat bagi anak-anak, terlepas dari jalur karier mereka di kemudian hari. dalam hidup.

Bahasa Komputer

Pengkodean hanyalah bahasa lain, dan anak-anak diketahui mempelajari bahasa baru lebih cepat daripada orang tua. Jadi memulai dari usia muda adalah ide yang bagus.

Beberapa negara termasuk Australia, Finlandia, Italia dan Inggris telah mengembangkan kurikulum pengkodean untuk anak-anak yang berusia antara lima dan 16 tahun.

Bahasa pengkodean bekerja dengan nol (0s) dan satu (1s) dan string dari angka-angka ini mewakili alfabet. Ini kemudian diterjemahkan menjadi kata-kata dan kalimat yang memicu komputer atau prosesor untuk memulai tugas tertentu. Misalnya, mencetak gambar di layar, membuka dokumen yang disimpan di komputer, atau memutar musik.

Ada berbagai bahasa pengkodean. Beberapa sangat mudah untuk dipahami dan dikerjakan sehingga bahkan anak-anak dapat mempelajarinya. Bahasa pemrograman visual seperti Scratch telah dikembangkan untuk membantu anak-anak mempelajari kode menggunakan gambar, tanda, dan diagram. Bahasa pemrograman lain yang dapat digunakan anak-anak termasuk Python, Ruby dan Go.

Sebagian besar bahasa ini dapat digunakan untuk menulis serangkaian perintah atau mengembangkan aplikasi web.

Manfaat Pengkodean

Selain memberi mereka permulaan untuk masa depan pekerjaan, dibandingkan dengan bentuk ilmu numerik lainnya, mempelajari kode dapat meningkatkan kreativitas anak.

Misalnya, banyak pengajaran matematika di Afrika masih dilakukan melalui hafalan, metode pedagogis yang sudah ketinggalan zaman dan menghambat kreativitas pada anak-anak. Pembelajaran hafalan didasarkan pada menghafal informasi dan pengulangan, “membeo” sehingga untuk berbicara. Penelitian menunjukkan bahwa pembelajaran menghafal tidak efektif karena pelajar jarang memahami penerapan dari apa yang telah mereka pelajari.

Sebagai perbandingan, pengkodean membangun pemikiran logis karena membutuhkan fokus pada penyelesaian tantangan tertentu. Ini mengajarkan anak-anak untuk mengevaluasi situasi dari berbagai sudut dan menghasilkan solusi kreatif. Mereka juga dapat menguji ide-ide ini dan, jika tidak berhasil, cari tahu apa yang salah.

Beberapa penelitian lebih lanjut menyarankan bahwa pengkodean meningkatkan kolaborasi dan komunikasi, keterampilan penting untuk pekerjaan di masa depan.

Akses Ke Pengkodean

Perangkat broadband dan digital seperti komputer dan ponsel pintar adalah alat utama untuk mempelajari cara membuat kode. Akses dan keterjangkauan ini sangat penting. Pemerintah harus berinvestasi dalam broadband sehingga jumlah data yang tinggi dapat dikirim dengan kecepatan tinggi. Mereka juga harus memberikan subsidi, atau setidaknya bukan alat teknologi informasi dan komunikasi (TIK) pajak, sehingga lebih banyak anak yang dapat belajar coding di rumah atau di sekolah.

Banyak negara Afrika, seperti Kenya, Ethiopia, Ghana dan Rwanda, telah mengambil langkah-langkah untuk mereformasi sektor TIK dan memperluas kapasitas broadband. Di Kenya, pemerintah menyadari kebutuhan akan pendidikan TIK dan telah mulai mengintegrasikan TIK ke dalam kurikulum. Pemerintah juga meluncurkan Program Melek Digital yang ambisius yang akan membawa broadband ke sekolah-sekolah dan mencoba mengintegrasikan teknologi ke dalam pembelajaran.

Tetapi mungkin perlu waktu untuk mencakup seluruh negeri sampai ada cukup sumber daya untuk mengintegrasikannya ke semua sekolah. Di banyak negara Afrika, bahkan negara yang lebih maju seperti Kenya, masih ada tantangan mendasar yang harus dihadapi. Misalnya, kurangnya infrastruktur seperti listrik sumber daya, komputer, dan guru yang tahu cara menggunakan teknologi.

Mengapa Semua Anak Harus Belajar Kode

Untungnya ada cara informal di mana anak-anak dapat belajar coding. Ini termasuk kamp pelatihan, codelab, kamp pengkodean liburan, dan grup pengkodean setelah sekolah. Di Kenya, program pengkodean modular independen tersedia untuk anak-anak. Ada juga banyak alat pembelajaran online gratis yang dapat digunakan anak-anak seperti OpenCourseWare dan Codecademy dari Massachusettes Institute of Technology.

Pengkodean tidak lagi menjadi milik ilmuwan komputer. Setiap profesi dalam beberapa hal membutuhkannya. Seperti mata pelajaran lain, itu selalu lebih baik diperkenalkan pada usia dini.

Terobosan Komputasi Kuantum Utama Mengguncang Fisika Dan Matematika

Terobosan Komputasi Kuantum Utama Mengguncang Fisika Dan Matematika

Terobosan Komputasi Kuantum Utama Mengguncang Fisika Dan Matematika – MIP * = RE bukan salah ketik. Ini adalah penemuan inovatif dan judul menarik dari makalah terbaru di bidang teori kompleksitas kuantum. Teori kompleksitas adalah kebun binatang “kelas kompleksitas” kumpulan masalah komputasi di mana MIP * dan RE hanyalah dua.

Makalah 165 halaman menunjukkan bahwa kedua kelas ini adalah sama. Itu mungkin tampak seperti detail yang tidak penting dalam teori abstrak tanpa penerapan di dunia nyata. Tapi fisikawan dan matematikawan berbondong-bondong mengunjungi kebun binatang, meski mereka mungkin tidak mengerti semuanya. Karena ternyata penemuan tersebut memiliki konsekuensi yang mencengangkan bagi disiplin ilmu mereka sendiri.

Terobosan Komputasi Kuantum Utama Mengguncang Fisika Dan Matematika

Pada tahun 1936, Alan Turing menunjukkan bahwa Masalah Halting secara algoritme memutuskan apakah program komputer berhenti atau berputar selamanya tidak dapat diselesaikan. Ilmu komputer modern lahir. Keberhasilannya memberi kesan bahwa segera semua masalah praktis akan menghasilkan kekuatan yang luar biasa dari komputer. idn poker 99

Tapi segera menjadi jelas bahwa, sementara beberapa masalah dapat diselesaikan secara algoritmik, komputasi sebenarnya akan bertahan lama setelah Matahari kita menelan komputer yang melakukan komputasi. Mencari tahu bagaimana memecahkan masalah secara algoritmik saja tidak cukup. Sangat penting untuk mengklasifikasikan solusi berdasarkan efisiensi. Teori kompleksitas mengklasifikasikan masalah berdasarkan seberapa sulit untuk menyelesaikannya. Kekerasan suatu masalah diukur dalam hal berapa lama komputasi berlangsung.

RE adalah singkatan dari masalah yang dapat diselesaikan dengan komputer. Itu adalah kebun binatang. Mari kita lihat beberapa subclass.

Kelas P terdiri dari masalah-masalah yang dapat diselesaikan dengan cepat oleh algoritma yang diketahui (secara teknis, dalam waktu polinomial). Misalnya, mengalikan dua bilangan adalah milik P karena perkalian panjang adalah algoritma yang efisien untuk menyelesaikan soal. Masalah menemukan faktor prima dari sebuah bilangan tidak diketahui di P; Masalahnya pasti bisa diselesaikan dengan komputer tapi tidak ada algoritma yang dikenal bisa melakukannya secara efisien. Masalah terkait, memutuskan apakah nomor yang diberikan adalah prima, berada di limbo sama sampai 2004 ketika algoritma yang efisien menunjukkan bahwa masalah ini adalah di P.

Kelas kompleksitas lainnya adalah NP. Bayangkan labirin. “Apakah ada jalan keluar dari labirin ini?” adalah pertanyaan ya / tidak. Jika jawabannya ya, maka ada cara sederhana untuk meyakinkan kami: cukup beri kami petunjuk arah, kami akan mengikuti mereka, dan kami akan menemukan jalan keluar. Namun, jika jawabannya tidak, kami harus melintasi seluruh labirin tanpa pernah menemukan jalan keluar untuk diyakinkan.

Masalah ya / tidak yang, jika jawabannya ya, kami dapat secara efisien menunjukkan bahwa, milik NP. Setiap solusi untuk suatu masalah berfungsi untuk meyakinkan kita akan jawabannya, dan P terkandung dalam NP. Anehnya, pertanyaan jutaan dolar adalah apakah P = NP. Tidak ada yang tahu.

Percaya Pada Mesin

Kelas yang dijelaskan sejauh ini mewakili masalah yang dihadapi oleh komputer normal. Tetapi komputer secara fundamental berubah komputer kuantum sedang dikembangkan. Tetapi jika komputer jenis baru muncul dan mengklaim dapat memecahkan salah satu masalah kita, bagaimana kita bisa percaya bahwa itu benar?

Bayangkan sebuah interaksi antara dua entitas, seorang interogator dan seorang prover. Dalam interogasi polisi, penguji mungkin adalah tersangka yang mencoba membuktikan bahwa mereka tidak bersalah. Penginterogasi harus memutuskan apakah penguji tersebut cukup meyakinkan. Ada ketidakseimbangan; Secara pengetahuan, interogator berada dalam posisi inferior.

Dalam teori kompleksitas, interogator adalah orang, dengan kekuatan komputasi terbatas, yang mencoba memecahkan masalah. Pembuktiannya adalah komputer baru, yang diasumsikan memiliki daya komputasi yang sangat besar. Sistem bukti interaktif adalah protokol yang dapat digunakan interogator untuk menentukan, setidaknya dengan probabilitas tinggi, apakah pembuktian itu harus dipercaya. Dengan analogi, ini adalah kejahatan yang mungkin tidak dapat diselesaikan oleh polisi, tetapi setidaknya orang yang tidak bersalah dapat meyakinkan polisi bahwa mereka tidak bersalah. Ini adalah IP kelas.

Jika banyak penguji dapat diinterogasi, dan penguji tidak diizinkan untuk mengoordinasikan jawaban mereka (seperti yang biasanya terjadi ketika polisi menginterogasi banyak tersangka), maka kami masuk ke kelas MIP. Interogasi semacam itu, melalui pemeriksaan silang tanggapan para pembukti, memberikan interogator kekuatan yang lebih besar, sehingga MIP berisi IP.

Komunikasi kuantum adalah baru bentuk komunikasi dilakukan dengan qubit. Keterikatan fitur kuantum di mana qubit terjerat secara seram , bahkan jika terpisah membuat komunikasi kuantum berbeda secara fundamental dengan komunikasi biasa. Mengizinkan pembukti MIP untuk berbagi qubit terjerat mengarah ke kelas MIP *.

Tampak jelas bahwa komunikasi antara pembukti hanya dapat berfungsi untuk membantu pembukti mengoordinasikan kebohongan daripada membantu interogator dalam menemukan kebenaran. Karena alasan itu, tidak ada yang menyangka bahwa mengizinkan lebih banyak komunikasi akan membuat masalah komputasi lebih andal dan dapat dipecahkan. Anehnya, kita sekarang tahu bahwa MIP * = RE. Ini berarti komunikasi kuantum berperilaku sangat berbeda dengan komunikasi normal.

Implikasi Yang Menjangkau Jauh

Pada tahun 1970-an, Alain Connes merumuskan apa yang kemudian dikenal sebagai Masalah Penanaman Connes. Sangat disederhanakan, ini menanyakan apakah matriks tak hingga dapat didekati dengan matriks hingga. Makalah baru ini sekarang telah membuktikan bahwa ini tidak mungkin sebuah temuan penting bagi ahli matematika murni.

Terobosan Komputasi Kuantum Utama Mengguncang Fisika Dan Matematika

Pada tahun 1993, Boris Tsirelson menunjuk sebuah masalah dalam fisika yang sekarang dikenal sebagai Masalah Tsirelson. Ini tentang dua formalisme matematika yang berbeda dari satu situasi dalam mekanika kuantum hingga saat ini teori yang sangat sukses yang menjelaskan dunia subatomik. Menjadi dua deskripsi yang berbeda dari fenomena yang sama diharapkan bahwa kedua formalisme itu setara secara matematis.

Tetapi makalah baru sekarang menunjukkan bahwa mereka tidak melakukannya. Bagaimana tepatnya mereka berdua masih dapat memberikan hasil yang sama dan keduanya menggambarkan realitas fisik yang sama tidak diketahui, tetapi itulah sebabnya fisikawan juga tiba-tiba tertarik. Waktu akan memberi tahu pertanyaan ilmiah apa yang belum terjawab akan menghasilkan studi tentang kompleksitas. Tidak diragukan lagi, MIP * = RE adalah lompatan besar ke depan.

Apa Itu Algoritma? Bagaimana Komputer Mengetahui Apa Yang Harus Dilakukan Dengan Data

Apa Itu Algoritma? Bagaimana Komputer Mengetahui Apa Yang Harus Dilakukan Dengan Data

Apa Itu Algoritma? Bagaimana Komputer Mengetahui Apa Yang Harus Dilakukan Dengan Data – Dunia komputasi penuh dengan kata kunci: AI, superkomputer, pembelajaran mesin, cloud, komputasi kuantum, dan banyak lagi. Satu kata secara khusus digunakan di seluruh komputasi algoritma.

Dalam pengertian yang paling umum, algoritme adalah serangkaian instruksi yang memberi tahu komputer bagaimana mengubah sekumpulan fakta tentang dunia menjadi informasi yang berguna. Fakta adalah data, dan informasi yang berguna adalah pengetahuan untuk manusia, instruksi untuk mesin atau masukan untuk algoritma lain. Ada banyak contoh algoritme yang umum, mulai dari mengurutkan kumpulan angka hingga menemukan rute melalui peta hingga menampilkan informasi di layar.

Apa Itu Algoritma? Bagaimana Komputer Mengetahui Apa Yang Harus Dilakukan Dengan Data

Untuk merasakan konsep algoritme, pikirkan tentang berpakaian di pagi hari. Hanya sedikit orang yang berpikir dua kali. Tetapi bagaimana Anda menuliskan proses Anda atau memberi tahu anak usia 5 tahun pendekatan Anda? Menjawab pertanyaan-pertanyaan ini secara mendetail menghasilkan algoritme. pokerindonesia

Memasukkan

Bagi sebuah komputer, input adalah informasi yang dibutuhkan untuk mengambil keputusan. Saat Anda berpakaian di pagi hari, informasi apa yang Anda butuhkan? Pertama dan terpenting, Anda perlu tahu pakaian apa yang tersedia untuk Anda di lemari Anda. Kemudian Anda dapat mempertimbangkan berapa suhu, ramalan cuaca untuk hari itu, musim apa dan mungkin beberapa preferensi pribadi.

Semua ini dapat direpresentasikan dalam data, yang pada dasarnya adalah kumpulan angka atau kata sederhana. Misalnya, suhu adalah angka, dan prakiraan cuaca mungkin “hujan” atau “sinar matahari”.

Transformasi

Berikutnya adalah inti dari algoritme komputasi. Perhitungan melibatkan aritmatika, pengambilan keputusan, dan pengulangan. Jadi, bagaimana ini berlaku untuk berpakaian? Anda membuat keputusan dengan melakukan beberapa matematika pada jumlah input tersebut. Apakah Anda mengenakan jaket tergantung pada suhu, dan jaket mana yang Anda pilih bergantung pada prakiraan cuaca. Bagi komputer, bagian dari algoritme berpakaian kami akan terlihat seperti “jika suhu di bawah 50 derajat dan hujan, maka pilih jas hujan dan kemeja lengan panjang untuk dikenakan di bawahnya.”

Setelah memilih pakaian, Anda harus memakainya. Ini adalah bagian penting dari algoritme kami. Di komputer, pengulangan dapat diekspresikan seperti “untuk setiap potong pakaian, kenakan.”

Keluaran

Akhirnya, langkah terakhir dari sebuah algoritma adalah keluaran mengungkapkan jawabannya. Bagi komputer, keluaran biasanya lebih banyak data, sama seperti masukan. Ini memungkinkan komputer untuk merangkai algoritme bersama dalam mode yang kompleks untuk menghasilkan lebih banyak algoritme. Namun, keluaran juga dapat melibatkan penyajian informasi, misalnya meletakkan kata-kata di layar, menghasilkan isyarat pendengaran atau bentuk komunikasi lainnya.

Jadi setelah berpakaian, Anda melangkah ke dunia nyata, siap menghadapi elemen dan tatapan orang-orang di sekitar Anda. Mungkin Anda bahkan mengambil selfie dan menaruhnya di Instagram untuk memamerkan barang-barang Anda.

Pembelajaran Mesin

Terkadang terlalu rumit untuk menjelaskan proses pengambilan keputusan. Kategori khusus dari algoritme, algoritme pembelajaran mesin, mencoba “belajar” berdasarkan sekumpulan contoh pengambilan keputusan sebelumnya. Pembelajaran mesin adalah hal biasa untuk hal-hal seperti rekomendasi, prediksi, dan mencari informasi.

Apa Itu Algoritma? Bagaimana Komputer Mengetahui Apa Yang Harus Dilakukan Dengan Data

Untuk contoh berpakaian kami, algoritme pembelajaran mesin akan setara dengan Anda mengingat keputusan masa lalu tentang apa yang akan dikenakan, mengetahui seberapa nyaman Anda merasa mengenakan setiap item, dan mungkin selfie mana yang paling disukai, dan menggunakan informasi itu untuk membuatnya lebih baik pilihan. Jadi, algoritma adalah proses yang digunakan komputer untuk mengubah data masukan menjadi data keluaran. Sebuah konsep sederhana, namun setiap bagian dari teknologi yang Anda sentuh melibatkan banyak algoritme. Mungkin lain kali Anda mengambil ponsel, menonton film Hollywood, atau memeriksa email, Anda dapat merenungkan kumpulan algoritme kompleks seperti apa yang ada di balik layar.

Komputer Kuantum Dapat Tiba Lebih Cepat Jika Kita Membuatnya Dengan Teknologi Silikon Tradisional

Komputer Kuantum Dapat Tiba Lebih Cepat Jika Kita Membuatnya Dengan Teknologi Silikon Tradisional

Komputer Kuantum Dapat Tiba Lebih Cepat Jika Kita Membuatnya Dengan Teknologi Silikon Tradisional – Komputer kuantum memiliki potensi untuk merevolusi cara kita memecahkan masalah komputasi keras, mulai dari menciptakan kecerdasan buatan yang canggih hingga simulasi reaksi kimia untuk menciptakan bahan atau obat generasi berikutnya. Tetapi sebenarnya membuat mesin seperti itu sangat sulit karena melibatkan komponen eksotik dan harus disimpan dalam lingkungan yang sangat terkontrol. Dan yang kami miliki sejauh ini belum dapat mengungguli mesin tradisional.

Komputer Kuantum Dapat Tiba Lebih Cepat Jika Kita Membuatnya Dengan Teknologi Silikon Tradisional

Tetapi dengan tim peneliti dari Inggris dan Prancis, kami telah menunjukkan bahwa sangat mungkin untuk membangun komputer kuantum dari komponen elektronik konvensional berbasis silikon. Hal ini dapat membuka jalan bagi pembuatan komputer kuantum skala besar lebih cepat daripada yang mungkin dilakukan. poker indonesia

Kekuatan superior teoritis komputer kuantum berasal dari hukum skala nano atau fisika “kuantum”. Tidak seperti komputer konvensional, yang menyimpan informasi dalam bit biner yang dapat berupa “0” atau “1”, komputer kuantum menggunakan bit kuantum (atau qubit) yang dapat berupa kombinasi “0” dan “1” pada saat yang bersamaan. Ini karena fisika kuantum memungkinkan partikel berada dalam keadaan atau tempat berbeda secara bersamaan.

Perkembangan komputer kuantum masih dalam tahap awal dan beberapa teknologi perangkat keras tersedia tanpa ada satupun yang mendominasi. Prototipe paling canggih saat ini dibuat dari beberapa lusin ion yang terperangkap dalam ruang vakum atau sirkuit superkonduktor yang disimpan pada suhu mendekati nol mutlak.

Tantangan krusialnya adalah meningkatkan demonstran kecil ini menjadi sistem qubit besar yang saling berhubungan yang akan memiliki daya komputasi yang cukup untuk melakukan tugas yang berguna lebih cepat daripada superkomputer klasik. Untuk tujuan ini, teknologi lain pada akhirnya akan menjadi lebih cocok. Cukup mengejutkan, ini bisa menjadi teknologi yang sama yang saat ini memungkinkan masyarakat digital kita, transistor silikon, unit dasar informasi yang ada di semua mikroprosesor dan chip memori.

Ada dua alasan utama mengapa membuat komputer kuantum dari silikon memiliki aura yang menarik di sekitarnya. Pertama, miniaturisasi perangkat silikon tanpa henti dari hukum Moore telah memungkinkan pembuatan transistor yang lebarnya hanya beberapa puluh atom. Ini adalah skala di mana hukum fisika kuantum mulai berlaku.

Ini mewakili batas fisik yang membuat miniaturisasi transistor silikon lebih lanjut terhenti. Tapi itu juga mempromosikan penggunaan baru teknologi silikon, yang dikenal sebagai elektronik More-than-Moore. Kepala di antara arah baru ini adalah kemungkinan pengkodean bit informasi kuantum di setiap transistor silikon, dan kemudian menggunakannya untuk membangun komputer kuantum skala besar.

Dengan menggunakan kembali teknologi yang sama dengan yang telah ditangani oleh industri mikrochip selama 60 tahun terakhir, kami juga dapat memanfaatkan investasi infrastruktur bernilai miliaran dolar sebelumnya dan mengurangi biaya. Ini berarti bahwa semua teknik dan pemrosesan pintar yang digunakan untuk pengembangan mikroelektronika modern dapat diadaptasi untuk membangun prosesor kuantum yang semakin kuat.

Chip Kuantum Silikon

Eksperimen yang baru-baru ini dilakukan oleh tim kolaborasi kami di Cambridge University, Hitachi R&D, University College London dan CEA-LETI di Prancis, dan diterbitkan di Nature Electronics menunjukkan bahwa perkawinan antara elektronik konvensional dan kuantum ini memang dapat dirayakan. Kami mengambil solusi teknik dari sirkuit silikon konvensional dan menerapkannya untuk menghubungkan perangkat kuantum yang berbeda pada sebuah chip. Ini telah membawa realisasi praktis prosesor kuantum selangkah lebih dekat.

Kami telah mengembangkan sirkuit yang beroperasi pada suhu mendekati nol mutlak dan menggunakan semua transistor komersial. Beberapa di antaranya sangat kecil sehingga dapat digunakan sebagai qubit, sedangkan yang lain sedikit lebih besar dan dapat digunakan untuk terhubung ke qubit yang berbeda. Arsitektur ini sangat mirip dengan yang digunakan untuk memori akses acak (RAM) di laptop dan smartphone saat ini. Dalam setengah abad terakhir ini, komputer biasa berevolusi dari lemari berukuran ruangan yang penuh dengan tabung vakum menjadi perangkat berbasis microchip genggam saat ini. Masih ada jalan panjang sebelum komputer kuantum yang lengkap tersedia, tetapi sejarah mungkin terulang kembali. Kemajuan penelitian saat ini menunjukkan bahwa prosesor kuantum awal dapat direalisasikan dengan beberapa teknologi eksotis terlebih dahulu. Tetapi sekarang kita telah mempelajari bahwa silikon dapat digunakan untuk menghubungkan qubit secara efisien, masa depan kuantum dapat dibuat dari silikon.