연구자들, 양자 장치 검증을 위한 새로운 알고리즘 개발

도쿄 대학의 연구자들은 기계 학습을 사용하여 양자 장치의 효율적이고 정확한 검증을 가능하게 하는 새로운 알고리즘을 개발했습니다. 새로운 양자 역학적 행동에 의존하는 기술은 점점 더 인기가 증가하고 있으며, 내재된 불확실성으로 인해 검증이 필요합니다.

이 연구는 APS Physics에 발표되었습니다.

양자 인터넷

대부분의 전문가들은 양자 컴퓨터가 여전히 초기 개발 단계에 있다고 생각하지만, 양자 인터넷은 더 발전되어 있으며 현재에 더 가깝습니다. 이를 달성하기 위해 양자 장치의 설계를 위한 많은 도구와 연구가 필요할 것입니다.

이러한 중요한 도구 중 하나는 양자 장치를 검증하는 알고리즘입니다. 도쿄 대학 정보 과학 기술 대학원에서 박사 후 연구원인 Quoc Hoan Tran과 조교수인 Kohei Nakajima가 개발했습니다.

연구자에 따르면, 이 장치는 양자 장치의 동작을 더 효율적이고 정확하게 검증할 수 있습니다. 이 알고리즘은 시간에 따라 변경되는 양자 장치의 작동을 재구성할 수 있으며, 이는 양자 입력과 출력 사이의 관계를 학습함으로써 가능합니다.

“양자 시스템을 입력과 출력에 기반하여 설명하는 기술을 양자 프로세스 토모그래피라고 합니다.”라고 Tran은 말했습니다. “그러나 많은 연구자들이 자신의 양자 시스템이 이전 상태에 의해 영향을 받는 일부 종류의 메모리 효과를 나타낸다고 보고합니다. 이는 입력과 출력 상태의 단순한 검사만으로 시스템의 시간에 따른 특성을 설명할 수 없습니다. 매번 시간이 변경될 때마다 시스템을 모델링할 수 있지만, 이는 계산적으로 매우 비효율적일 것입니다. 우리의 목표는 이 메모리 효과를 활용하여 이를 우리에게 유리하게 사용하는 것이었습니다.”

알고리즘 구축

알고리즘을 구축하기 위해, 팀은 기계 학습과 양자 저수지 컴퓨팅이라는 기술을 사용했습니다. 시간에 따라 변경되는 양자 시스템의 입력과 출력을 학습함으로써, 이는 패턴이 어떻게 변경될지 예측할 수 있습니다. 이는 아직 목격되지 않은 상황에서도 이러한 예측을 할 수 있습니다.

“현재, 우리의 알고리즘은 특정 종류의 양자 시스템을 모방할 수 있습니다. 그러나 가상 장치는 처리 능력과 메모리 효과가 크게 다를 수 있습니다. 따라서 다음 연구 단계는 우리의 알고리즘의 능력을 확대하여 더 일반적인 목적을 위한 것으로 만들고, 더 유용하게 만드는 것입니다.”라고 Tran은 말했습니다. “양자 기계 학습 방법이 무엇을 할 수 있는지, 가상 장치가 무엇을 이끌어낼 수 있는지에 대해 매우 흥미롭습니다.”