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[이데일리 김현아 기자] 양자 보안 및 양자 컴퓨팅 전문 기업 노르마(대표 정현철)가 최근 SCI 저널 Physical Review A에 제1 저자로 이름을 올리며 주목받았다.
이번 논문은 양자 신경망 기술을 활용해 양자 시스템의 효율성을 높이는 새로운 방법을 제시한 것으로,양자 정보 이론의 발전에 기여하는 중요한 성과로 평가된다.
노르마의 퀀텀 AI팀 이준서 연구원은 지난달 Physical Review A에‘얽힘 분리 양자 신경망을 통한 양자 엔트로피와 양자 거리 측도의 통합적 추정’이라는 논문을 게재했다.이번 연구에는 이 연구원과 함께 한국과학기술원(KAIST)의 신명진,이승우 학생이 공동 제1저자로 참여했으며,토토사이트 남대문교신 저자는 서울대학교 정갑균 박사가 맡았다.
‘얽힘 분리 양자 신경망(Disentangling Quantum Neural Network,DEQNN)’을 통한 양자 정보 물리량 추정 결과 DEQNN 기술로 양자 물리량 추정 효율성 향상 
연구팀은 양자 물리량을 보다 효율적으로 추정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안했다.
특히,이번 연구에서 개발한‘얽힘 분리 양자 신경망(Disentangling Quantum Neural Network,DEQNN)’은 고차원 양자 상태에서의 높은 정확도를 유지하며,양자 시스템에서 발생할 수 있는 복잡성을 극복할 수 있는 혁신적인 방법을 제시한다.
기존 알고리즘들은 양자 상태의 힐베르트 공간 크기에 따라 성능이 저하되는 한계가 있었으나,DEQNN은 이러한 한계를 극복하고,양자 엔트로피 및 거리 측도를 보다 정확하게 추정할 수 있도록 설계됐다.
DEQNN은 차원 축소 방식을 통해 양자 시스템 내에서 물리량을 보다 효율적으로 추정할 수 있으며,기존에는 고차원 양자 상태에서 복잡한 계산을 요구했던 물리량들을 간소화된 방식으로 추정할 수 있다.
또한,안전 바카라 슬롯검증사이트개별 물리량을 추정하는 데 필요한 차원 축소를 단일 네트워크 내에서 동시에 진행할 수 있도록 설계되어 연구 및 응용의 효율성을 높였다.
DEQNN 기술은 양자 컴퓨팅,양자 통신,양자 머신러닝 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 가능성을 열어준다.특히,화학 및 물리 시뮬레이션,금융 모델링,카지노 용어 정리최적화 문제 등 다양한 분야에서 양자 머신러닝의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
이준서 연구원은 “DEQNN은 양자 정보 이론에서 요구되는 다양한 물리량을 효율적으로 추정할 수 있는 통합된 방법론을 제시하며,이를 통해 대규모 양자 시스템의 복잡성을 극복하고 양자 정보 처리에 활용할 수 있는 이론적 기반을 제공하는 것이 목표였다”고 말했다.
노르마 정현철 대표는 “이번 논문 게재는 노르마의 R&D 집중 투자와 우수 인재 양성 노력의 결실”이라며,“앞으로도 양자 연구에 대한 지속적인 투자와 기술 개발을 이어가며 양자 기술의 상용화와 발전을 이끌겠다”고 밝혔다.
