| 연구목표 |
양자 컴퓨팅은 양자 중첩, 간섭, 얽힘 등의 양자역학적 원리들을 활용하여 현재 Boolean 논리 기반의 고전 컴퓨터보다 뛰어난 성능 향상을 얻게 해주는 혁신 기술이다. ICT 기술발전에 따라 급격하게 증가하는 정보로부터 유의미한 데이터 분석을 위해 기계학습이 새로운 해결책으로 주목받고 있는데, 양자 컴퓨팅이 현실적으로 가능해지면서 양자 기계학습 알고리듬의... |
| 연구내용 |
본 연구의 핵심 주제는 양자 상태 거리기반 지도 학습과 비지도 학습의 실용화를 위한 핵심 원천 기술 개발이다. 이를 위한 연구내용은 거리기반 양자 기계학습의 핵심 기초 이론연구, 양자 상태 거리기반 분류기와 클러스터링 알고리즘 개발, 실제 양자 컴퓨터에서의 구현을 통한 성능 분석 및 실용성 최적화, 실제 빅데이터로부터의 양자 기계학습을 위한 데이터 인코딩 ... |
| 기대효과 |
본 연구과제에서 목표로 하는 양자 거리기반 기계학습 알고리즘의 실용화는 지도 학습과 비지도 학습 성능을 데이터 크기와 양에 대해 급격하게 향상할 수 있으므로, 다양한 빅데이터 분석 분야에 혁신적 기술이 될 수 있다. 또한, 인공지능 분야에서의 양자 우위를 시연함으로써 양자 인공지능 분야 학술 및 산업 활성화를 유도할 수 있다. 본 연구에서 확보하고자 하는 ... |
| 키워드 |
양자 컴퓨팅,양자 인공지능,양자 기계학습,양자 테크놀로지 |