기계 학습 프로세스를 가속화하는 양자 기술

비엔나 대학교에서 수행된 새로운 실험은 양자 기술이 기계의 학습 프로세스를 가속화하는 방법을 보여주었다. 이 연구에 참여한 물리학자들은 단일 광子的 양자 프로세서를 로봇으로 사용하였다.

이 연구는 네이처에 발표되었다.

최근 양자 컴퓨팅 분야에서重大 발전이 이루어졌으며, 이러한 기술의 힘은 지속적으로 실현되고 있다. 이것은 기술이 실제 응용에 사용되도록 이끌었고, 이제 전문가들은 인공 지능(AI)과 자율 기계를 양자 물리학 및 알고리즘과 결합하고자 한다.

학습 프로세스

이를 달성하기 위해 과학자들은 양자 역학이 로봇의 학습 프로세스를 어떻게 도와줄 수 있는지 그리고 그 반대의 경우를 조사해 왔다. 일부 결과는 로봇이 더 빠르게 움직일 수 있거나 양자 실험에서 새로운 학습 기술을 사용할 수 있음을 보여주었다. 그러나 로봇은 여전히 더 빠르게 학습할 수 없으며, 이는 복잡한 자율 기계의 개발에 필요하다.

필립 왈터는 비엔나 대학교의 물리학자 팀이 이끄는 국제적인 노력을 주도하였다. 이 연구에는 인스브루크 대학교, 오스트리아 과학 아카데미, 라이덴 대학교, 독일 항공 우주 센터의 이론가들이 참여하였다.

이 협력은 로봇의 학습 시간을 가속화하는 것을 실험적으로 입증하는데 성공하였다. 팀은 MIT가 설계한 단일 광자와 통합 광자 양자 프로세서를 사용하였다. 이 프로세서는 로봇으로 사용되어 단일 광자를 사전 정의된 방향으로 라우팅하는 방법을 학습하였다.

발리아 사지오는 이 연구의 첫 번째 저자이다.

“이 실험은 양자 물리가 사용되지 않는 경우에 비해 학습 시간이 크게 줄어든다는 것을 보여주었다”고 사지오는 말했다.

중첩 원리

로봇은 올바른 동작을 수행할 때 보상을 받음으로써 학습할 수 있다. 고전적인 세계에서, 예를 들어 왼쪽과 오른쪽 회전은 한 번에 하나만 선택할 수 있다. 그러나 양자 기술을 사용하면 로봇은 중첩 원리를 사용할 수 있으므로 두 동작을同時에 수행할 수 있다.

한드 브리겔과 그의 팀은 인스브루크 대학교에서 양자 학습 에이전트에 대한 이론적 아이디어를 개발하였다.

“이 핵심 기능은 학습에 필요한 시도를 줄이는 양자 검색 알고리즘의 구현을 가능하게 한다. 따라서 환경을 중첩으로 탐색할 수 있는 에이전트는 고전적인 대응물보다 훨씬 더 빠르게 학습할 수 있다”고 브리겔은 말했다.

왈터에 따르면, “우리는 양자 인공 지능의 가능성을 이해하는 초기 단계에 있으며, 따라서 새로운 실험 결과는 양자 컴퓨팅에서 가장 비옥한 분야 중 하나로 현재 보이는 이 분야의 개발에 기여한다”고 말했다.