양자 머신러닝

양자 머신러닝(QML)은 양자역학의 원리를 인공지능과 결합한 학제 간 분야로 인공 지능(AI)을 결합하여 전례 없는 속도와 효율성으로 계산 문제를 해결하는 분야입니다. 기존의 머신러닝(ML)은 고전적인 컴퓨터로 이진 데이터를 처리하는 반면, QML은 양자 컴퓨터의 고유한 특성인 중첩 및 얽힘과 같은 양자 컴퓨터의 고유한 특성을 활용하여 고차원 데이터를 처리하고 현재 가장 강력한 슈퍼컴퓨터로도 처리하기 힘든 복잡한 계산을 수행합니다. 다음과 같은 기관의 연구자들이 Google 퀀텀 AI의 하드웨어 기능이 계속 발전함에 따라, QML은 다음을 실현할 준비가 되어 있습니다. 데이터 분석과 알고리즘 개발에 접근하는 방식을 혁신할 것입니다.

핵심 개념 및 메커니즘

QML을 이해하려면 클래식 비트와 양자 비트, 즉 큐비트. 클래식 비트는 0 또는 1의 상태로 존재합니다. 상태로 존재합니다. 이와 대조적으로 큐비트는 0과 1을 동시에 나타내는 중첩 상태로 존재할 수 있습니다. 동시에 나타낼 수 있습니다. 이 특성 덕분에 양자 알고리즘은 방대한 양의 정보를 병렬로 처리할 수 있습니다. 언제 이 기능을 신경망(NN)에 적용하면 기존 딥 러닝(DL) 방법보다 훨씬 빠르게 방대한 매개변수 공간을 탐색할 수 있습니다. 기존 딥러닝(DL) 방법보다 훨씬 빠르게 탐색할 수 있습니다.

또 다른 중요한 현상은 양자 얽힘, 큐비트가 서로 연결되어 한 큐비트의 상태가 거리에 관계없이 즉시 다른 큐비트에 영향을 미치는 방식으로 영향을 미치는 방식으로 연결됩니다. 이를 통해 QML 모델은 빅데이터 세트 내에서 복잡한 상관관계를 식별할 수 있습니다. 빅 데이터 세트 내의 복잡한 상관관계를 식별하여 패턴 인식 및 및 이상 징후 탐지와 같은 작업을 향상시킬 수 있습니다.

QML과 기존 머신 러닝의 차이점

두 분야 모두 데이터를 통해 학습하는 것을 목표로 하지만, 그 운영 방식과 강점은 크게 다릅니다:

• 클래식 머신 러닝: 의존 대상 CPU와 GPU를 사용하여 행렬 연산을 수행합니다. 다음과 같은 유형의 작업에 탁월합니다. 물체 감지 및 이미지 분류와 같은 유형의 작업에 탁월합니다. 이 분야의 최첨단 에는 다음과 같은 모델이 포함됩니다. YOLO11와 같은 모델이 포함됩니다. 컴퓨터 비전을 위한 실시간 성능을 제공합니다.
• 퀀텀 머신 러닝: 양자 처리 장치(QPU)를 활용하여 양자 상태를 조작합니다. It 특히 검색 공간이 기하급수적으로 증가하는 검색 공간이 기하급수적으로 최적화 문제에 특히 적합합니다. QML은 기존 ML을 대체하는 것이 아니라 특정 서브루틴을 가속화하는 데 사용되는 보완적인 도구입니다, 하이퍼파라미터 튜닝 또는 커널 평가와 같은 특정 서브루틴을 가속화하는 데 사용되는 보완 도구입니다.

실제 애플리케이션

QML은 아직 초기 단계에 있지만, 여러 산업 분야에서 하이브리드 양자-클래식 솔버를 실험하기 시작했습니다.

• 신약 개발 및 재료 과학: 분자 상호작용을 시뮬레이션하려면 막대한 계산 능력이 필요합니다. QML은 분자의 양자 역학적 특성을 기존 시스템보다 더 자연스럽게 모델링할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 제약 및 재료의 개발을 가속화할 수 있습니다. 새로운 제약 및 재료 개발을 가속화합니다. 다음 학술지에 게재된 연구 Nature는 양자 시뮬레이션이 어떻게 높은 정확도로 화학 반응을 예측할 수 있다는 점을 강조합니다.
• 금융 포트폴리오 최적화: 금융 부문에서 최적의 자산 조합을 선택하려면 수익을 극대화하고 리스크를 최소화하기 위해서는 다양한 조합을 분석해야 합니다. 퀀텀 최적화 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)과 같은 알고리즘은 이러한 복잡한 환경을 기존 방식보다 기존 방법보다 더 효율적으로 복잡한 환경을 탐색하여 강력한 예측 모델링을 지원합니다.
• 물류 및 공급망 글로벌 차량의 '여행 세일즈맨 문제'를 해결하는 것은 계산 비용이 많이 듭니다. QML 알고리즘은 경로와 재고 배분을 최적화하여 물류 분야의 AI 효율성을 크게 개선합니다. 효율성을 크게 향상시킵니다.

현재 구현 및 향후 전망

현재 대부분의 실제 애플리케이션은 데이터 전처리와 같은 대부분의 처리는 기존 컴퓨터가 처리하는 '하이브리드' 방식을 활용하고 있습니다. 데이터 전처리 및 특징 추출과 같은 처리의 대부분을 특징 추출과 같은 대부분의 처리를 처리하는 반면,양자 컴퓨터는 특정, 계산량이 많은 최적화 단계에 사용됩니다.

연구자들이 '퀀텀 어드밴티지'를 위해 노력하는 동안, 기존 모델은 여전히 업계 표준으로 남아 있습니다. 즉각적인 배포를 위한 업계 표준으로 남아 있습니다. 예를 들어, Ultralytics YOLO11 와 곧 출시될 YOLO26은 고도로 최적화된 엔드투엔드 시각적 작업을 위한 고도로 최적화된 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다.

다음 Python 코드는 다음을 사용하는 표준 클래식 교육 워크플로우를 보여줍니다. ultralytics. . 향후 하이브리드 QML 파이프라인에서는 train 메서드는 잠재적으로 복잡한 최적화 계산을 의 부하를 양자 프로세서로 분산시킬 수 있습니다.

from ultralytics import YOLO

# Load a classical YOLO11 model (weights stored as standard bits)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train the model on a standard dataset using classical GPU acceleration
# Classical optimization algorithms (like SGD or Adam) are used here
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5)

print("Classical training optimization complete.")

기술이 성숙해짐에 따라 양자 알고리즘은 더 쉽게 접근할 수 있게 되고 더 접근하기 쉬워지고, 결국에는 표준 MLOps 파이프라인에 원활하게 통합되어 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대합니다.