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향상된 성능과 다양한 산업 분야에서 새로운 응용 분야를 위해 고전 및 양자 알고리즘을 결합한 양자 머신 러닝의 하이브리드 모델의 강력함을 탐구하세요.

양자 머신 러닝: 향상된 성능을 위한 하이브리드 모델 활용

양자 머신 러닝(QML)은 양자 컴퓨팅의 원리와 머신 러닝 알고리즘을 결합한 새로운 분야입니다. 완전 내결함성 양자 컴퓨터는 아직 개발 중이지만, 흔히 Noisy Intermediate-Scale Quantum(NISQ) 컴퓨터라고 하는 단기 양자 장치는 중첩 및 얽힘과 같은 양자 현상을 활용하여 특정 머신 러닝 작업을 가속화할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 그러나 이러한 NISQ 장치는 큐비트 수, 일관성 시간 및 게이트 충실도 측면에서 제한 사항이 있습니다. 여기서 하이브리드 모델이 중요한 역할을 합니다.

하이브리드 양자-고전 모델이란 무엇인가요?

하이브리드 양자-고전 모델은 고전 컴퓨터와 양자 컴퓨터의 강점을 모두 활용하도록 설계되었습니다. 이 모델은 머신 러닝 알고리즘의 특정 부분을 가속화하기 위해 양자 컴퓨터를 보조 프로세서로 사용하는 동시에 나머지 계산은 고전 컴퓨터에서 수행합니다. 이 접근 방식은 NISQ 장치에 특히 유용하며, 연구자와 실무자가 완전 내결함성 양자 컴퓨터 없이도 머신 러닝에서 양자 컴퓨팅의 잠재력을 탐구할 수 있도록 합니다.

하이브리드 QML의 핵심 아이디어는 머신 러닝 작업을 양자 또는 고전 계산에 가장 적합한 구성 요소로 분할하는 것입니다. 예를 들어, 양자 컴퓨터는 고전 컴퓨터에서 계산 비용이 많이 드는 특정 선형 대수 연산을 효율적으로 수행하는 데 사용될 수 있으며, 고전 컴퓨터는 나머지 데이터 처리 및 모델 훈련을 처리합니다.

하이브리드 양자-고전 모델의 주요 구성 요소

일반적인 하이브리드 양자-고전 모델은 다음과 같은 구성 요소로 구성됩니다.

하이브리드 양자-고전 모델의 유형

여러 유형의 하이브리드 양자-고전 모델이 개발되었으며, 각 모델은 고유한 강점과 약점을 가지고 있습니다. 가장 인기 있는 유형 중 일부는 다음과 같습니다.

변분 양자 고유값 솔버(VQE)

VQE는 양자 시스템의 바닥 상태 에너지를 찾기 위해 사용되는 하이브리드 알고리즘입니다. 양자 컴퓨터를 사용하여 시험 파동 함수를 준비하고 에너지를 측정하는 한편, 고전 컴퓨터를 사용하여 시험 파동 함수의 매개변수를 최적화하여 에너지를 최소화합니다. VQE는 양자 화학 시뮬레이션 및 재료 과학에 특히 유용합니다.

예시: 재료 발견에서 VQE를 사용하여 분자 또는 재료의 전자 구조를 시뮬레이션할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 시험 전자 구성을 계산하고 고전 최적화 프로그램은 최소 에너지(바닥 상태)가 발견될 때까지 구성의 매개변수를 조정합니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 재료의 특성을 예측할 수 있습니다.

양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)

QAOA는 조합 최적화 문제의 근사 해를 찾기 위해 사용되는 하이브리드 알고리즘입니다. 양자 컴퓨터를 사용하여 해 공간을 탐색하고 고전 컴퓨터를 사용하여 검색을 안내합니다. QAOA는 외판원 문제, 그래프 분할 및 MAX-CUT과 같은 문제에 특히 유용합니다.

예시: 배송 경로를 최적화하려는 물류 회사를 생각해 보십시오. QAOA를 사용하여 배송 위치가 많은 경우에도 이동 거리와 시간을 최소화하는 최적 경로에 가까운 경로를 찾을 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 다양한 경로 조합을 탐색하고 고전 최적화 프로그램은 유망한 솔루션에 집중하도록 양자 알고리즘의 매개변수를 조정합니다.

변분 양자 분류기(VQC) / 양자 신경망(QNN)

VQC 또는 QNN은 분류 작업을 수행하도록 설계된 양자 회로입니다. 양자 회로가 분류를 수행하고 고전 최적화 프로그램이 회로의 매개변수를 조정하여 정확도를 향상시키는 하이브리드 접근 방식을 사용하여 훈련됩니다. 이는 고전 신경망과 유사하지만 양자 하드웨어에서 구현된 것으로 간주됩니다. 데이터는 양자 상태로 인코딩되고 양자 게이트는 학습 가능한 매개변수로 작동합니다.

예시: 금융 사기 탐지에서 VQC를 훈련하여 거래를 사기 또는 합법으로 분류할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 거래 데이터를 분석하고(양자 상태로 인코딩됨) 예측을 수행합니다. 고전 최적화 프로그램은 예측의 정확성을 기반으로 양자 회로의 매개변수를 조정하여 분류기의 성능을 반복적으로 개선합니다.

양자 서포트 벡터 머신(QSVM)

QSVM은 양자 컴퓨터를 활용하여 서포트 벡터 머신(SVM)의 커널 계산을 가속화합니다. SVM은 분류 및 회귀에 사용되는 강력한 고전 머신 러닝 알고리즘입니다. QSVM은 양자 컴퓨터를 사용하여 커널 함수를 계산함으로써 특정 데이터 세트에 대해 잠재적으로 지수적 속도 향상을 달성할 수 있습니다.

예시: 신약 개발에서 QSVM을 사용하여 분자를 약물 유사 분자 또는 약물 비유사 분자로 분류할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 양자 커널을 사용하여 분자 간의 유사성을 계산하며, 이 커널은 SVM에서 분류기를 훈련하는 데 사용됩니다. 이는 잠재적인 약물 후보를 식별하는 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다.

하이브리드 양자-고전 모델의 장점

하이브리드 양자-고전 모델은 순수 고전 또는 순수 양자 접근 방식에 비해 몇 가지 장점을 제공합니다.

하이브리드 양자-고전 모델의 과제

잠재력에도 불구하고 하이브리드 양자-고전 모델은 몇 가지 과제에 직면해 있습니다.

하이브리드 양자-고전 모델의 응용

하이브리드 양자-고전 모델은 다음과 같은 다양한 산업 분야에서 광범위한 잠재적 응용 분야를 가지고 있습니다.

금융

금융에서 하이브리드 모델은 포트폴리오 최적화, 리스크 관리, 사기 탐지 및 알고리즘 거래와 같은 작업에 사용될 수 있습니다.

예시: 포트폴리오 최적화: 하이브리드 모델을 사용하여 리스크 허용 오차, 투자 목표 및 시장 상황과 같은 다양한 요소를 고려하여 자산 포트폴리오를 최적화할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 다양한 포트폴리오 조합을 효율적으로 탐색할 수 있으며, 고전 컴퓨터는 데이터를 관리하고 리스크 계산을 수행합니다.

의료

의료 분야에서 하이브리드 모델은 신약 개발, 의료 영상, 개인 맞춤형 의학 및 질병 진단에 사용될 수 있습니다.

예시: 신약 개발: 하이브리드 모델을 사용하여 약물 분자와 표적 단백질 간의 상호 작용을 시뮬레이션하여 잠재적인 약물 후보를 식별하는 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 계산 집약적인 분자 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 고전 컴퓨터는 데이터를 관리하고 분석을 수행합니다.

재료 과학

재료 과학에서 하이브리드 모델은 재료 발견, 재료 설계 및 재료 특성화에 사용될 수 있습니다.

예시: 재료 발견: 하이브리드 모델을 사용하여 강도, 전도성 및 자성 등 신소재의 특성을 시뮬레이션할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 계산 집약적인 전자 구조 계산을 수행할 수 있으며, 고전 컴퓨터는 데이터를 관리하고 분석을 수행합니다.

물류 및 공급망 관리

하이브리드 모델은 경로 최적화, 재고 관리 및 공급망 일정 관리와 같은 최적화 문제에 사용될 수 있습니다.

예시: 경로 최적화: 앞서 언급했듯이 QAOA는 이를 해결하는 데 적합합니다.

인공 지능

하이브리드 모델은 이미지 인식, 자연어 처리 및 머신 러닝을 포함한 다양한 AI 작업을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.

예시: 이미지 인식: VQC는 고전 모델에 비해 더 높은 정확도 또는 효율성으로 이미지를 분류하도록 훈련될 수 있으며, 특히 복잡한 데이터 세트에 유용합니다. 양자 컴퓨터는 이미지 데이터를 분석하고(양자 상태로 인코딩됨) 예측을 수행합니다. 고전 최적화 프로그램은 예측의 정확성을 기반으로 양자 회로의 매개변수를 조정합니다.

향후 방향

하이브리드 양자-고전 모델 분야는 빠르게 발전하고 있습니다. 향후 연구 방향은 다음과 같습니다.

결론

하이브리드 양자-고전 모델은 머신 러닝을 위해 양자 컴퓨팅의 힘을 활용하는 유망한 접근 방식을 나타냅니다. 고전 컴퓨터와 양자 컴퓨터의 강점을 결합함으로써 이러한 모델은 특정 작업에 대해 양자 이점을 얻을 수 있습니다. 과제가 남아 있지만, 진행 중인 연구 및 개발 노력은 다양한 산업 분야에서 하이브리드 양자-고전 모델의 광범위한 채택과 더 광범위한 응용을 위한 길을 열고 있습니다. 양자 기술이 성숙해짐에 따라 하이브리드 모델은 머신 러닝과 인공 지능의 미래를 형성하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

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