Quantum Machine Learning (양자 기계 학습)

최만수 (고려대학교 물리학과)

양자 기계 학습은 양자 알고리즘을 기계 학습 프로그램 내에 통합하는 것을 말한다. 가장 일반적인 형태는 양자 향상된 기계 학습으로, 고전 데이터 분석을 위한 기계 학습 알고리즘을 양자 컴퓨터에서 실행하게 된다. 기계 학습 알고리즘은 흔히 방대한 양의 데이터를 계산하는 데 사용되지만, 양자 기계 학습은 계산 속도와 데이터 저장 용량을 개선하기 위해 큐비트 및 양자 연산 또는 특수한 양자 시스템을 활용한다. 이는 고전 및 양자 처리를 모두 포함하는 하이브리드 방법을 포함한다. 이 발표에서는 울프램 언어를 이용하여 손쉽게 양자 기계 학습을 시뮬레이션하면서, 실제 양자 컴퓨터에서 이루어지는 양자 기계 학습의 원리를 공부하는 것을 소개한다. 특히, 양자 시뮬레이션 프레임워크인 Q3를 이용하여 여러 가지 기본적인 양자 기계 학습 예를 소개할 것이다.

연사 소개

Mahn-Soo Choi is a Professor of Physics at Korea University and the director of the Center for Quantum Sapient Workforce. He studied at POSTECH and acquired his PhD in theoretical physics in 1998. After a postdoctoral fellowship at the University of Basel in Switzerland and a research fellowship at Korea Institute for Advanced Study, he joined the Faculty of Physics at Korea University in 2002. He started his research career in condensed matter theory, and extended his interest to quantum computation and quantum information theory. He has been working on spin qubits in quantum dots, superconducting qubits, the superconducting circuit QED and related quantum hybrid systems, and mesoscopic transport.