양자기술과 머신러닝의 융합
MicroAlgo는 양자 알고리즘과 머신러닝의 통합을 발표하며, 양자 가속을 위한 실용적인 응용 시나리오를 탐색하고 있다. 이러한 기술 개발은 문제 모델링, 양자 회로 설계, 실험적 검증, 최적화 반복이라는 폐쇄 루프 과정을 따른다.
- 최근 연구에 따르면 양자컴퓨터는 복잡한 문제를 더 빠르게 해결할 가능성이 있다. 이것은 NP-완전 문제에서의 성능 향상을 기대하게 한다.
- IBM과 Google과 같은 회사들은 장기적으로 양자 컴퓨터가 머신러닝을 포함한 다양한 분야에 혁신을 가져올 것이라고 예측하고, 관련 연구와 개발에 막대한 투자를 하고 있다.
데이터 전처리 및 양자 상태 변환
특정 머신러닝 작업을 위해, 팀은 기존의 데이터를 양자 상태 입력으로 전처리한다. 이를 통해 특징 벡터를 양자 시스템에 매핑하며, 진폭 인코딩이나 밀도 행렬 인코딩 등의 기술을 사용한다.
- 데이터를 양자 상태로 변환하는 것은 양자 컴퓨팅의 핵심 과제 중 하나다. 이는 효율적인 인코딩 방법이 부족하기 때문이다. 연구자들은 이를 해결하기 위해 다양한 인코딩 방식을 실험하고 있다.
- 양자 시스템에 데이터 맵핑을 위한 진폭 인코딩은 메모리 사용 효율성을 증가시키는 반면, 밀도 행렬 인코딩은 더 복잡하지만 정보 손실을 줄이는 장점을 제공한다.
양자 회로 설계
과제의 요구사항에 따라 양자 회로를 설계한다. 예를 들어, 변이 양자 알고리즘을 활용해 학습 가능한 매개변수화된 양자 게이트 시퀀스를 구축하고, 고전적 최적화 기법을 통해 목표 함수를 최소화하도록 회로 매개변수를 조정한다.
- 변이 양자 알고리즘은 머신러닝에 가장 유망한 접근으로 간주되며, 특히 QAOA와 같은 알고리즘은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 데 사용된다.
- Google의 Sycamore 프로세서는 54 큐비트 양자 프로세서로, 이는 초기 양자 우월성을 입증하기 위한 실험에서 중요한 역할을 하였다. 이러한 플랫폼은 더욱 복잡한 회로 설계를 가능하게 한다.
양자 컴퓨팅 실행 단계
양자 컴퓨팅 실행 단계에서는 설계된 회로가 양자 컴퓨터 또는 클라우드 플랫폼에서 실행된다. 이 과정에서 양자 측정 결과가 획득되고, 이를 고전적 데이터 출력으로 변환한다.
- Amazon과 Microsoft는 클라우드 기반의 양자 플랫폼을 제공하여 연구자들이 양자 컴퓨팅 실행을 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 지원하고 있다.
- 양자 측정의 불확정성은 고전적 데이터 출력에 영향을 미칠 수 있어, 결과 해석 시 신중함이 요구된다. 특히, 노이즈와 오류 많을 가능성이 높아 지속적인 교정이 필요하다.
성능 검증 및 최적화
고전적 후처리를 통해 모델의 성능을 검증하고, 오류 원인을 분석하여 양자 회로 구조와 매개변수를 역최적화한다. 이를 통해 지속적인 기술 발전을 도모한다.
- 양자 알고리즘의 성능 검증에는 전문적인 도구와 방법론이 필요하며, 특히 VQE와 같은 알고리즘은 파인튜닝 및 검증을 위해 많은 데이터를 요구한다.
- 주요 연구 결과에 따르면, 에러율을 1% 미만으로 유지하는 것이 빠른 성능 개선의 열쇠로 보이며, 이는 더 나은 하드웨어 및 소프트웨어의 발전으로 이어지고 있다.
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