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노르마는 퀀텀 AI팀 이준서 연구원이 지난달 물리학 분야에서 최고 권위를 지닌 미국 물리학회 학술지‘피지컬 리뷰 A’에‘얽힘 분리 양자 신경망을 통한 양자 엔트로피와 양자 거리 측도의 통합적 추정’이라는 제목의 논문을 게재했다고 24일 밝혔다.
논문에서 이 연구원은 한국과학기술원(KAIST) 신명진,조골레타 온라인이승우 학생과 함께 공동 제1저자로 참여했으며 교신 저자는 서울대학교 정갑균 박사가 맡았다.
연구팀은 양자 정보 이론의 핵심 물리량을 보다 효율적으로 추정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안했다.해당 연구에서는‘얽힘 분리 양자 신경망(Disentangling Quantum Neural Network,DEQNN)’을 개발해 고차원 양자 상태에서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록 설계했다.
일반적으로 양자 물리량을 추정하는 기존 알고리즘은 양자 상태의 힐베르트 공간 크기에 따라 성능이 저하되는 한계가 있다.하지만 이번 연구에서 제안한 DEQNN은 이러한 한계를 극복할 수 있는 혁신적인 방법을 제시한다.특히 폰 노이만 엔트로피,레니 엔트로피,찰리스 엔트로피 등의 양자 엔트로피 측도와 대각합 거리,브루스 거리와 같은 양자 거리 측도를 보다 정밀하게 추정하는 데 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 양자 정보 과학의 핵심 연구 분야에서 중요한 성과로 평가 받고 있으며 향후 양자 컴퓨팅 및 양자 통신 기술 발전에도 긍정적인 영향을 미칠 전망이다.
이 연구원은 "DEQNN은 통합된 차원 축소 방식을 적용해 양자 정보 이론에서 요구되는 다양한 물리량을 효율적으로 추정할 수 있다"며 "이를 통해 대규모 양자 시스템의 복잡성을 극복하고 양자 정보 처리 및 분석에 활용할 수 있는 명확한 이론적 기반을 제시하는 것이 목표였다"고 말했다.
DEQNN은 힐베르트 공간의 크기를 줄이면서도 양자 상태가 포함하는 정보를 최대한 보존하는 특성을 갖는다.이를 통해 축소된 양자 시스템 내에서 다양한 양자 엔트로피 및 거리 측도를 보다 정확하게 추정할 수 있다.기존에는 고차원 양자 상태에서 복잡한 계산이 필요했던 물리량들을 DEQNN을 활용하면 훨씬 효율적으로 추정할 수 있다.또한 개별 물리량을 추정할 때 차원 축소를 각각 수행하는 방식이 아니라 단일 네트워크 구조 내에서 동시에 진행될 수 있도록 설계함으로써 통합적 방법론을 제시했다.이를 통해 연구 및 응용의 효율성을 크게 향상시켰으며 복잡한 대규모 양자 시스템에서도 적용 가능한 기술의 명확한 이론적 근거를 마련했다.뿐만 아니라 DEQNN이 적용될 수 있는 물리적 조건과 그 한계를 상세히 논의하여 실질적인 활용 가능성과 향후 개선 방향에 대한 통찰도 제공했다.
이 기술을 활용하면 낮은 복잡도의 양자 신경망을 구현하여 기존 양자 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.특히 화학 및 물리 시뮬레이션,드림 타워 카지노 딜러 아카데미 후기금융 모델링,슬롯나라 ㅔㅅ최적화 문제 등 다양한 분야에서 향상된 양자 머신러닝 기법을 적용할 수 있을 것으로 전망된다.
노르마 정현철 대표는 “이번 논문 게재는 노르마의 연구개발(R&D) 집중 투자와 우수 인재 양성 노력의 결실”이라며 “앞으로도 양자 연구에 대한 지속적인 투자와 기술 개발을 이어가겠다”고 말했다.
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