알파제로 알고리즘, 양자 컴퓨팅에 적용

양자 컴퓨팅은 최근 몇 년 동안 더욱 주목을 받고 있습니다. 세계 각지의 연구자와 회사들은 고전적인 컴퓨터로는 해결할 수 없는 매우 복잡한 문제를 해결할 수 있는 이 기술을 개발하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.

양자 컴퓨터를 개발하고 있는 그룹 중 하나는 오르후스 대학교에 있습니다. 야콥 셔슨 교수가 이끄는 연구 그룹은 컴퓨터 알고리즘 알파제로를 사용하여 양자 시스템을 제어했습니다.

양자 컴퓨터는 양자 역학을 사용합니다. 양자 역학은 우리 우주의 가장 작은 구성 요소를 다루는 물리학의 한 분야입니다. 기본적인 규칙 중 하나는 시스템이 한 번에 여러 상태에 존재할 수 있다는 것입니다.

이 규칙은 컴퓨터 언어로 번역되고, 양자 컴퓨터는 한 번에 여러 계산을 수행할 수 있습니다. 이는 양자 컴퓨터가 일반 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 작동할 수 있음을 의미합니다.

양자 컴퓨터의 이론은 이미 확립되었지만, 아직 완전한 양자 컴퓨터가 개발되지 않았습니다.

알파제로는 인간의 개입 없이 스스로 학습할 수 있습니다. 이로 인해 알고리즘은 고와 쇼기, 체스와 같은 어려운 게임에서 인간과 복잡한 컴퓨터 프로그램을 모두 이길 수 있었습니다. 알파제로는 자신과 경쟁하여 시간이 지남에 따라 개선되었습니다.

알고리즘은 자신과 경쟁하여 4시간 만에 최고의 체스 프로그램인 스톡피시를 이길 수 있었습니다. 그 후 덴마크의 그랜드마스터 피터 하인 니엘슨은 알파제로를 우수한 외계 종족에 비유했습니다.

오르후스 대학교의 연구 그룹은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 알파제로를 세 가지 다른 제어 문제에 적용하는 방법을 보여주었습니다. 이러한 문제는 양자 컴퓨터에서 사용될 수 있습니다.

“알파제로는 깊은 신경망과 깊은 사전 검색을 가이드 트리 검색에서 결합하여, 양자 매개 변수의 숨겨진 변수 근사치를 예측할 수 있습니다. 전이성을 강조하기 위해, 우리는 단일 공통의 알고리즘 하이퍼파라미터 세트를 사용하여 세 가지 클래스의 제어 문제에 알고리즘을 적용하고 벤치마크합니다.”라고 연구에 따르면 설명합니다.

연구 팀의 연구는 네이처 양자 정보에 발표되었습니다.

박사 과정 학생 모겐 달가드는 팀이 알파제로의 학습 능력에 매우 감명받았다고 말했습니다.

“알파제로의 데이터를 분석했을 때, 알고리즘이 우리가 원래 고려하지 않았던 문제의 기본 대칭성을 이용하는 방법을 배웠다는 것을 알게 되었습니다. 그것은 놀라운 경험이었습니다.”

真正의 돌파구는 매우 인상적인 알고리즘인 알파제로와 특수한 양자 최적화 알고리즘을 결합한 것입니다.

야콥 셔슨 교수는 “이것은 여전히 인간의 기술과 전문 지식이 필요하다는 것을 나타내며, 미래의 목표는 인간과 기계의 강점을 최적으로 활용하는 하이브리드 인텔리전스 인터페이스를 이해하고 개발하는 것이어야 합니다.”라고 말했습니다.

그룹은 이 분야의 개발 속도를 빠르게 하기 위해 코드를 공개하고 공개적으로 이용할 수 있게 했습니다. 이 움직임은 많은 관심을 끌었습니다.

“몇 시간 내에 양자 연구소와 국제적으로 선도적인 대학에서 미래의 협력을 위해 연락이 왔습니다.” 야콥 셔슨은 말했습니다. “그러므로 이러한 방법이 실제 실험에서 전 세계적으로 사용되기까지 오래 걸리지 않을 것입니다.”

딥마인드는 영국에 기반을 둔 구글의 자회사로, 알파제로와 알파고를 개발했습니다. 이러한 시스템은 현재 양자 컴퓨팅을 포함한 다른 분야에서 중요성을 보여주고 있습니다.