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양자컴퓨팅을 이용한 양자 인공지능 기술 동향 원문보기

情報保護學會誌 = KIISC review, v.33 no.2, 2023년, pp.57 - 67  

김현지 (한성대학교 IT융합공학과) ,  임세진 (한성대학교 IT융합공학과) ,  김덕영 (한성대학교 IT융합공학과) ,  서화정 (한성대학교 융합보안학과)

초록
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최근 양자 역학의 원리를 기반으로 하는 양자 컴퓨팅 기술이 발달하면서 양자 컴퓨터가 고전컴퓨터에 비해 이점을 가질수 있는 작업 중 하나인 양자 인공지능에 대한 연구들이 관심을 받고 있다. 최근에는 실제로 작은 규모의 문제에서는 양자 인공지능이 기존 인공지능 기술에 비해 이점을 얻을 수 있음이 여러 연구 사례들을 통해 확인되었다. 하지만 현재의 양자 컴퓨터는 많은 자원을 사용할 수 없는 오류가 있는 중간 규모의 양자 컴퓨터 (Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ)이므로 아직까지는 고전 인공지능을 능가한다고 정의하기는 어렵다. 따라서 현재의 양자 인공지능 기술은 고전 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅을 결합한 하이브리드 방식이 보다 활발히 사용되고 있는 상황이며, 제약적인 환경에서 동작하는 신경망 구조와 학습 기술들이 주가 되고 있다. 본 고에서는 NISQ 상에서의 양자 인공지능 기술들에 대해 자세히 알아본다.

표/그림 (11)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존에 높은 연산 부하와 메모리 사용량 한계가 있던 대규모 인공지능 학습에서 이점을 얻고자 양자 컴퓨팅 기술을 기반으로 하는 양자 인공지능이 활발히 연구되고 있다. 본 고에서는 양자컴퓨팅을 활용한 양자 인공지능 기술에 대해 확인해 보도록 한다.
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참고문헌 (18)

  1. The IBM Quantum Development Roadmap [Web？site]. (2023, Mar 23). https://www.ibm.com/quantum/roadmap. 

  2. IBM's Osprey is a Quantum Bomb: The World's？Most Powerful Quantum Computer[Website]. (2023, Mar 23). https://techcasm.com/ibms-osprey-is-a-quantum-bomb-the-worlds-most-powerful-quantum-computer-2023/ 

  3. Haykin, Simon. "Neural networks and learning？machines, 3/E," Pearson Education, Inc., Upper？Saddle River, New Jersey 07458, pp. 1-906, 2009. 

  4. Gardner, Matt W., and S. R. Dorling. "Artificial？neural networks (the multilayer perceptron)-a review of applications in the atmospheric？sciences," Atmospheric environment, Vol. 32, no. 14-15: pp. 2627-2636, Aug. 1998. 

    상세보기

  5. Albawi, Saad, Tareq Abed Mohammed, and Saad？Al-Zawi. "Understanding of a convolutional？neural network," 2017 international conference on engineering and technology (ICET). pp. 1-6, Aug.？2017. 

  6. Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial？networks," Communications of the ACM Vol. 63, no. 11: pp. 139-144, 2020. 

  7. How to embed data into a quantum state[Website].？(2023, Mar 23). https://pennylane.ai/blog/2022/08/how-to-embed-data-into-a-quantum-state/ 

  8. Variational circuit[Website]. (2023, Mar 23).？https://pennylane.ai/qml/glossary/variational_circuit.html 

  9. Sukin, Sim, et al. "Expressibility and Entangling？Capability of Parameterized Quantum Circuits for？Hybrid Quantum-Classical Algorithms,"？Advanced Quantum Technologies, 2(12), Dec.？2019. 

    상세보기

  10. Havlicek, Vojtech, et al. "Supervised learning？with quantum-enhanced feature spaces," Nature, 567, pp. 209-212, Mar. 2019. 

  11. Henderson, Maxwell, et al. "Quanvolutional？neural networks: powering image recognition？with quantum circuits," Quantum Machine？Intelligence, 2(1), pp. 2, Feb. 2020. 

    상세보기

  12. Huang, He-Liang, et al. "Experimental quantum？generative adversarial networks for image？generation," Physical Review Applied, 16(2), pp.？024051, Aug. 2021. 

  13. Kwak, Yunseok, et al. "Introduction to quantum？reinforcement learning: Theory and？pennylane-based implementation," 2021 International Conference on Information and？Communication Technology Convergence？(ICTC). IEEE, pp. 416-420, Dec. 2021. 

  14. Mangini, Stefano, et al. "Quantum neural network？autoencoder and classifier applied to an industrial case study," Quantum Machine Intelligence, 4(2),？pp. 13, Jun. 2022. 

    상세보기

  15. Mari, Andrea, et al. "Transfer learning in hybrid？classical-quantum neural networks," Quantum, 4,？pp. 340, Oct. 2020. 

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  16. Schuld, Maria, and Francesco Petruccione.？"Quantum ensembles of quantum？classifiers," Scientific reports, 8(1), pp. 2772,？Feb. 2018. 

  17. Perez-Salinas, Adrian, et al. "Data re-uploading？for a universal quantum classifier," Quantum, 4,？pp. 226, Feb. 2020. 

    상세보기

  18. Peng, Tianyi, et al. "Simulating large quantum？circuits on a small quantum computer," Physical？review letters, 125(15), 150504, Oct. 2020. 

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