양자 머신 러닝

QML의 핵심 양자 개념

QML을 이해하려면 몇 가지 기본적인 양자 개념을 파악해야 합니다:

• 큐비트: 양자 정보의 기본 단위로, 기존 비트와 유사합니다. 비트와 달리 큐비트는 0, 1 또는 두 상태의 중첩을 동시에 나타낼 수 있습니다. 따라서 정보 밀도가 훨씬 더 높습니다.
• 중첩: 이 원리는 큐비트가 측정될 때까지 한 번에 여러 상태로 존재할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 많은 계산을 병렬로 수행할 수 있습니다.
• 얽힘: 큐비트가 서로 연결되어 서로를 분리하는 거리에 상관없이 같은 운명을 공유하는 현상. 얽힌 큐비트 하나를 변경하면 다른 큐비트에 즉각적으로 영향을 미치므로 특정 알고리즘에 유용한 복잡한 상관관계를 형성할 수 있습니다.
• 양자 알고리즘: QML은 최적화, 분류, 샘플링과 같은 작업에서 기존 알고리즘을 능가하는 양자 알고리즘을 개발하여 잠재적으로 모델 학습 속도를 높이거나 특징 추출을 향상시킬 수 있는 방법을 모색합니다.

양자 컴퓨팅이 머신 러닝을 향상시키는 방법

QML은 양자 현상을 활용하여 ML 워크플로우의 다양한 측면을 개선하는 것을 목표로 합니다. 양자 컴퓨터는 대규모 선형 방정식 시스템 풀기, 복잡한 최적화 수행(최적화 알고리즘), 방대한 데이터 세트 검색(빅 데이터) 등 ML에서 흔히 볼 수 있는 계산 집약적인 작업의 속도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 양자 알고리즘은 잠재적으로 복잡한 모델의 학습 과정의 일부를 가속화하거나 새로운 유형의 모델을 구현할 수 있습니다. 고전적인 ML 기법(아마도 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 통해 관리되는)과 양자 처리 장치(GPU, TPU)을 결합하는 하이브리드 접근 방식은 두 패러다임의 강점을 활용하는 것을 목표로 하는 현재 연구의 중요한 영역입니다.

실제 애플리케이션 및 잠재력

아직 연구 개발 단계에 머물러 있지만, QML은 여러 영역에서 잠재력을 가지고 있습니다:

• 신약 개발 및 재료 과학: 분자 상호작용을 시뮬레이션하는 작업은 기존 컴퓨터로는 계산이 매우 까다롭습니다. QML은 양자 상호작용을 정확하게 모델링하여 신약 및 재료의 발견을 크게 가속화할 수 있습니다. 분자 시뮬레이션에 양자 알고리즘을 사용하는 연구를 살펴봅니다.
• 재무 모델링: QML 알고리즘은 잠재적으로 금융 포트폴리오를 최적화하고, 위험 평가를 개선하며, 기존 방법보다 더 효율적으로 복잡한 패턴을 분석하여 사기 탐지를 강화할 수 있습니다. 금융 분야에서의 양자 컴퓨팅 적용은 활발히 연구되고 있습니다.
• 복잡한 시스템 최적화: 물류, 공급망 관리(AI로 공급망 재구성), 고급 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 AI 연구 자체의 문제도 양자 최적화 기술의 혜택을 받을 수 있습니다.
• AI 기능 향상: QML은 컴퓨터 비전(CV) 과 같은 분야에서 패턴 인식을 개선하거나 의료 이미지 분석과 같은 작업에서 보다 정교한 데이터 분석을 가능하게 할 수 있습니다.

기존 머신 러닝과의 비교

QML은 기존 ML과 크게 다릅니다:

• 계산: 기존 ML은 비트를 사용하며 다음과 같은 프레임워크에 의존합니다. PyTorch 또는 TensorFlow 와 같은 프레임워크에 의존합니다. QML은 큐비트를 사용하며 특수한 양자 하드웨어가 필요하며, 주로 IBM Quantum 또는 Google Quantum AI와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 액세스합니다.
• 알고리즘: 클래식 ML은 잘 정립된 알고리즘(예: 객체 감지를 위한 컨볼루션 신경망(CNN), 시퀀스를 위한 순환 신경망(RNN ))을 사용합니다. QML은 양자 지원 벡터 머신이나 양자 주성분 분석과 같은 양자 알고리즘을 탐구합니다.
• 데이터 처리: 양자 시스템에서 기존 데이터를 표현하는 것은 종종 정교한 임베딩 기술을 필요로 하는 어려운 작업입니다.
• 성숙도: 고전적 ML은 Ultralytics 문서와 같은 애플리케이션과 도구가 널리 보급된 성숙한 분야입니다. QML은 실험적이며 하드웨어 안정성(양자 오류 수정), 알고리즘 개발, 고도로 최적화된 기존 방법(모델 성능 비교)에 비해 실질적인 양자 이점을 입증하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

도전 과제와 향후 전망

QML의 주요 과제는 안정적이고 확장 가능한 내결함성 양자 컴퓨터 구축, 입증 가능한 속도 향상을 제공하는 강력한 양자 알고리즘 개발, 개발자를 위한 도구 및 인터페이스(예: 키스킷 또는 TensorFlow 퀀텀)를 만드는 것입니다. 이러한 장애물에도 불구하고 양자 경제 개발 컨소시엄(QED-C) 과 같은 단체의 지속적인 연구와 양자 하드웨어의 발전은 QML이 기존 ML을 보완하여 AI 연구의 새로운 가능성을 열어주고 세계에서 가장 복잡한 문제를 해결하여 기초 과학부터 모델 배포 전략까지 모든 것에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있는 유망한 미래를 제시하고 있습니다. 정확도와 같은 메트릭을 사용하여 성능을 평가하고 YOLO 성능 메트릭을 이해하는 것은 양자 영역에서도 여전히 중요할 것입니다.