초록 ▼

□ 연구개요
본 연구자는 (가) 실험 rare event를 통해 최대한대로 탐색 민감도를 향상시킬 수 있는 실제 데이터 기반 학습 가능한 양자 머신러닝 알고리즘 개발(나) 암흑물질을 포함한 양자현상을 완벽히 모사할 수 있는 양자 게이트 기반 고에너지 모사 알고리즘에 대한 연구를 수행하고자 합니다. 즉, 고에너지 실험 결과들을 면밀히 살펴볼 수 있는 "도구"를 개발하여 입자 물리학의 표준모델을 확장할 수 있는 입자물리학에서의 양자컴퓨터 계산물리 분야를 개척하고자 합니다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 핵

□ 연구개요
본 연구자는 (가) 실험 rare event를 통해 최대한대로 탐색 민감도를 향상시킬 수 있는 실제 데이터 기반 학습 가능한 양자 머신러닝 알고리즘 개발(나) 암흑물질을 포함한 양자현상을 완벽히 모사할 수 있는 양자 게이트 기반 고에너지 모사 알고리즘에 대한 연구를 수행하고자 합니다. 즉, 고에너지 실험 결과들을 면밀히 살펴볼 수 있는 "도구"를 개발하여 입자 물리학의 표준모델을 확장할 수 있는 입자물리학에서의 양자컴퓨터 계산물리 분야를 개척하고자 합니다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 핵심 연구 주제인 (1) 실제 데이터 기반 학습 가능한 양자 머신러닝 알고리즘 개발은 연구를 완료하여 현재 SCI 논문 심사 중입니다. 또한 머신러닝 활용 연구로 Dimensional reduction을 통해 가속기 신호 분서겡 필요한 머신러닝 기법을 해외공동연구를 통해 연구완료하였으며, Multi modal 인공지능 기법을 활용하여 다양한 데이터 특성 정보를 효율적으로 조합하는 알고리즘을 개발완료하였습니다.
두 번째 핵심 주제인 (2) 양자 게이트 기반 고에너지 모사 알고리즘 연구는, 현재 게이트 기반 양자컴퓨터에 비해 큐빗의 개수가 50배 이상 많은 Quantum Annealer를 사용하여 실험데이터에서 새로운 물리학의 파악을 양자컴퓨터를 활용하는 연구로 변경하였습니다. 이 연구 결과는 본 연구원과 해외공동연구자들의 가속기 현상론 분야에서의 전문성을 인정받아 결과를 SCI 논문에 포함되었습니다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 연구는 양자컴퓨터와 일반 머신러닝 기법을 혼합한 양자 머신러닝 분야와 관련성으로 양자컴퓨터 계산물리라는 새로운 분야로 국내외 입자물리학의 연구 분야를 확장 시키는 역할을 수행하였습니다. 또한 본 연구 과정을 통해 젊은 연구원/참여학생을 머신러닝/양자컴퓨터 분야로 훈련을 시켜 양자컴퓨팅이라는 새로운 분야에 대한 인력을 양성시켰습니다.
입자물리학 현상론은, 현재 진행되는 LHC 실험의 데이터가 축적되면서 O(10) TeV 에너지 영역에서 정밀한 실험결과를 얻고 있습니다. 이에 따라 이론의 정밀한 계산이 요구되고 있습니다. 이를 위해 최근 머시러닝이 본격적으로 활용되며, 양자컴퓨터를 활용하는 다양한 연구시도들이 진행되고 있습니다. 본 연구는 이와 같은 입자물리 현상론에서 정밀 계산을 위해 머신러닝과 양자컴퓨터를 활용하기 위한 알고리즘 개발 연구로, 물리학과 공학을 동시에 이해하는 차세대 인력 양성에 본 연구의 결과들이 활용될 수 있을 것입니다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 6
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 6
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 9
• 3) 목표 달성 수준 ... 9
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 10
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 11
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 11
• 6. 자체점검표 ... 11
• 7. 참고문헌 ... 12
• 끝페이지 ... 22