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양자 컴퓨팅은 데이터 과학과 AI에 혁신적인 영향을 미쳤으며, 이 기사에서는 기본을 훨씬 넘어서는 내용을 다룰 것입니다. 

우리는 양자 알고리즘의 최첨단 발전과 현재 기술로는 상상할 수 없는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 탐구할 것입니다. 또한, 양자 컴퓨팅이 직면한 과제와 이를 극복할 수 있는 방법도 살펴보겠습니다.

이것은 미래에 대한 매혹적인 엿보기입니다 기술의 한계가 새로운 영역으로 확장되는 곳, AI 및 데이터 과학 기능을 크게 가속화합니다.

양자 컴퓨팅에는 수학적 문제를 해결하고 양자 이론 원리인 양자 모델을 실행하는 특수 컴퓨터가 포함됩니다. 이 강력한 기술을 통해 데이터 과학자는 분자 형성, 광합성 및 초전도성과 같은 복잡한 프로세스와 관련된 모델을 구축할 수 있습니다. 

정보는 일반 컴퓨터와 다르게 처리되며, 큐비트를 사용하여 데이터 전송 (양자 비트) 이진 형식이 아닙니다. 큐비트는 중첩 상태를 유지할 수 있기 때문에 양자 컴퓨팅에서 기하급수적인 계산 능력을 제공한다는 측면에서 매우 중요합니다. 이에 대해서는 다음 섹션에서 자세히 설명하겠습니다. 

양자컴퓨터는 다양한 알고리즘을 사용해 방대한 양의 데이터를 측정하고 관찰할 수 있다. 사용자가 필요한 알고리즘을 입력하면 양자 컴퓨터는 패턴과 연결을 발견하기 위해 다양한 데이터 포인트를 이해하는 다차원 환경을 만듭니다.

양자 컴퓨팅: 중요한 용어

컴퓨팅을 더 잘 이해하려면 네 가지 주요 용어를 이해하는 것이 중요합니다. 큐비트, 중첩, 얽힘 및 양자 간섭.

큐빗

양자 비트(Quantum Bit)의 약자인 큐비트(Qubits)는 전통적인 컴퓨팅이 바이너리 비트를 사용하는 방식과 유사하게 양자 컴퓨팅에 사용되는 정보의 표준 단위입니다. 큐비트는 중첩이라는 원리를 사용하여 동시에 여러 상태에 있을 수 있습니다. 바이너리 비트는 0이나 1만 될 수 있는 반면, 큐비트는 0이나 1, 0이나 1의 일부, 또는 0과 1 둘 다일 수 있습니다. 

바이너리 비트는 일반적으로 실리콘 기반 마이크로칩인 반면, 큐비트는 실제 및 인공의 광자, 포획된 이온, 원자 또는 준입자로 구성될 수 있습니다. 이 때문에 대부분의 양자 컴퓨터는 매우 추운 온도에서 작동하려면 매우 정교한 냉각 장비가 필요합니다. 

위에 놓기

중첩은 다음을 가리킨다. 가능한 모든 상태의 조합인 양자 입자, 이러한 입자는 양자컴퓨터가 개별적으로 관찰하고 측정하는 동안 변화하고 이동할 수 있습니다. 중첩을 설명하는 좋은 비유는 동전을 던질 때 동전이 공중에 떠 있는 다양한 순간입니다. 

이를 통해 양자 컴퓨터는 다양한 방법으로 각 입자를 평가하여 다양한 결과를 찾을 수 있습니다. 기존의 순차 처리 대신 양자 컴퓨팅은 중첩 덕분에 한 번에 엄청난 수의 병렬 계산을 실행할 수 있습니다. 

녹채

양자 입자는 측정 측면에서 서로 연관되어 얽힘이라는 네트워크를 생성할 수 있습니다. 이 참여 중에 한 큐비트의 측정값은 다른 큐비트에서 수행된 계산에 사용될 수 있습니다. 결과적으로 양자 컴퓨팅은 매우 복잡한 문제를 해결하고 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 

양자 간섭

중첩 중에 큐비트는 때때로 양자 간섭을 경험할 수 있으며, 이는 큐비트를 사용할 수 없게 될 가능성이 있습니다. 양자 컴퓨터에는 결과가 최대한 정확하도록 이러한 간섭을 줄이기 위한 조치가 마련되어 있습니다. 양자 간섭이 많을수록 결과의 정확도가 떨어집니다. 

양자 기계 학습(QML)과 양자 인공 지능(QAI)은 데이터 과학 내에서 과소평가되지만 빠르게 성장하는 분야입니다. 이는 기계 학습 알고리즘이 기존 컴퓨터에 비해 너무 복잡해지고 있으며 이를 효과적으로 처리하려면 양자 컴퓨팅 기능이 필요하기 때문입니다. 이는 결국 인공지능의 큰 발전으로 이어질 것으로 예상된다.

양자 컴퓨터는 신경망과 동일한 방식으로 효과적으로 훈련되어 전자기장의 강도나 레이저 펄스의 주파수와 같은 문제를 해결하기 위해 물리적 제어 매개변수를 적용할 수 있습니다. 

이해하기 쉬운 사용 사례는 측정할 수 있도록 문서를 장치의 물리적 상태로 인코딩하여 문서 내 콘텐츠를 분류하도록 학습할 수 있는 ML 모델입니다. 양자컴퓨팅과 AI로 데이터 과학 워크플로는 밀리초 단위로 측정됩니다., 양자 AI 모델은 페타바이트 규모의 데이터를 처리하고 문서를 의미적으로 비교, 사용자의 상상을 초월하는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 

양자 기계 학습 연구

Google, IBM, Intel과 같은 주요 기업은 양자 컴퓨팅에 많은 투자를 해왔지만 아직 이 기술은 비즈니스 수준에서 실행 가능하고 실용적인 솔루션으로 간주되지 않습니다. 그러나 해당 분야의 연구가 가속화되고 있으며 양자 컴퓨팅과 관련된 기술적 과제는 확실히 머신러닝으로 해결 나중에보다는 빨리. 

IBM과 MIT(매사추세츠 공과대학)는 2019년에 기계 학습과 양자 컴퓨팅을 결합할 수 있음을 보여준 실험적 연구를 발굴한 공로를 인정받을 수 있습니다. 한 연구에서는 양자 컴퓨팅을 입증하기 위해 XNUMX큐비트 양자 컴퓨터가 사용되었습니다. 컴퓨팅은 실험실에서 생성된 데이터 세트를 사용하여 분류 지도 학습을 향상시킬 수 있습니다. 이는 이 기술 파트너십의 전체 잠재력을 설명하기 위한 추가 연구의 길을 열었습니다. 

양자 기계 학습 실행

이 섹션에서는 Google과 IBM이 시작한 양자 컴퓨팅 프로젝트에 대한 세부 정보를 제공하여 기술의 엄청난 잠재력에 대한 통찰력을 제공합니다.

• 구글의 TensorFlow Quantum (TFQ) – 이 프로젝트에서 Google은 다음과 같은 과제를 극복하는 것을 목표로 합니다. 기존 기계 모델을 양자 아키텍처로 이전. 이를 가속화하기 위해 TensorFlow Quantum은 이제 오픈 소스로 제공되므로 개발자는 Python과 Google의 양자 컴퓨팅 프레임워크를 결합하여 양자 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 이는 양자 알고리즘 및 기계 학습 애플리케이션에 대한 연구가 더욱 활동적이고 더 나은 장비를 갖춘 커뮤니티를 갖게 되어 추가적인 혁신을 가능하게 한다는 것을 의미합니다.
• IBM의 퀀텀 챌린지 – 전통적인 소프트웨어 개발과 양자 컴퓨팅 애플리케이션 개발 간의 격차를 해소하고, IBM의 퀀텀 챌린지 양자 프로그래밍에 초점을 맞춘 연례 행사입니다. 약 2000여명의 참가자가 참석한 이번 행사는 개발자 교육 연구원들이 양자 컴퓨팅 혁명에 대비할 수 있도록 지원합니다. 
• CQC(캠브리지 양자 컴퓨팅) 및 IBM - CQC IBM은 2021년 XNUMX월 클라우드 기반 양자난수생성기(QRNG)를 출시했습니다. 이 획기적인 애플리케이션은 측정 가능한 엔트로피(완전한 무작위성)를 생성할 수 있습니다. 이는 데이터 암호화 측면에서 사이버 보안을 위한 귀중한 혁신일 뿐만 아니라 예상치 못한 상황을 처리할 수 있는 고급 AI 시스템을 개발하는 데에도 한몫을 할 수 있습니다. 

이러한 지속적인 연구와 교육 덕분에 양자 컴퓨팅은 다양한 실제 시나리오에 적용할 수 있는 기계 학습 모델을 강화할 수 있습니다. 예를 들어 금융에서는 주식 투자, 옵션 거래에 AI 신호 사용 양자 AI의 예측력으로 더욱 강화될 것입니다. 마찬가지로 물리적 양자 컴퓨터의 출현은 다음과 같은 측면에서 혁명을 촉발할 것입니다. 커널 메소드 사용 복잡한 데이터의 선형 분류를 위한 것입니다. 

양자 기계 학습이 주류로 도입되기 전에 취해야 할 중요한 단계가 여전히 남아 있습니다. 다행히도 Google, IBM과 같은 거대 기술 기업에서는 오픈 소스 소프트웨어와 데이터 과학 교육 리소스 양자 컴퓨팅 아키텍처에 대한 액세스를 허용하여 해당 분야의 새로운 전문가를 위한 길을 열어줍니다. 

양자 컴퓨팅의 채택을 가속화함으로써 AI와 ML은 기존 컴퓨팅이 해결할 수 없는 문제를 해결하면서 큰 도약을 할 것으로 예상됩니다. 어쩌면 기후변화 같은 글로벌 이슈도 마찬가지다. 

이 연구는 아직 초기 단계에 불과하지만, 기술의 잠재력은 빠르게 명백해지고 있으며 인공지능의 새로운 장이 눈앞에 다가왔습니다.
 
 

나흘 라 데이비스 소프트웨어 개발자이자 기술 작가입니다. 전 시간을 기술 저술에 전념하기 전에 그녀는 삼성, 타임 워너, 넷플릭스, 소니를 고객으로 하는 Inc. 5,000 경험 브랜딩 조직에서 리드 프로그래머로 일할 수 있었습니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/breaking-down-quantum-computing-implications-for-data-science-and-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=breaking-down-quantum-computing-implications-for-data-science-and-ai