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연구팀은 양자 연산의 원리에 기존 양자역학에서 다루는 파인만 경로 적분법을 결합해 차량 경로 문제 최적화를 위한 새롭고 독창적인 양자 경로 적분법을 개발했다.
이 방법은 슈뢰딩거의 파동함수로 표현되는 양자계를 참조하고,이를 활용해 각각 최적화 경로를 표현하는 양자 상태들의 확률 진폭 분포를 계산하는 과정으로 이뤄져 있다.
슈뢰딩거 파동함수는 양자역학에서 물질의 입자(전자,토트넘 웨스트햄원자)나 시스템 상태를 설명하는 수학적 함수다.특정 입자나 시스템이 특정 위치에서 어떤 상태에 있을 확률을 나타내는 진폭의 모음을 통해 입자의 위치,토트넘 웨스트햄운동 상태 등의 물리적 특성을 예측할 수 있다.
연구팀은 제안 접근법을 현실세계 복잡한 문제들과 그 속성을 공유하고 있는 차량 경로 문제에 대해 다양한 실험을 진행했고,최적화된 경로를 성공적으로 찾아낼 수 있음을 확인함으로써 제안 기법이 현실세계의 다양한 문제에 실용적으로 적용될 수 있음을 입증했다.
특히 N개 도시를 갖는 차량 경로 최적화 문제 해결을 위해 필요로 하는 큐빗 사용량을 기존 N2에서 N으로 기하급수적으로 감소시키면서도 해를 찾을 수 있는 효율적인 양자 능력을 확보할 수 있음을 확인했다.
안창욱 교수는 “이번 연구 성과는 적은 큐빗을 활용해 현실세계의 다양한 문제 해결을 위한 양자 접근법을 제시했다는 데 의의가 있다”며 “실제적 양자 이득의 실현은 우리 실생활과 밀접한 자율주행,제약,금융,토트넘 웨스트햄물류 등 산업 전 분야에 걸쳐 큰 변화를 불러올 것이며,아울러 양자컴퓨팅 시대를 앞당기는데 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 인공지능대학원 사업의 지원을 받아 수행됐으며,연구 성과는 운송시스템 분야 상위 2.5% 국제학술지 IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems에 최근 게재됐다.
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