양자 기계 학습(QML)을 시작해야 하는 이유

양자 기계 학습(QML, Quantum Machine Learning)에 대해 들어보셨나요? 양자 기계 학습을 시작해야 하는 이유에 대한 괜찮은 기사가 있어 공유합니다. 🍀 현재 사용하고 있는 많은 AI/ML 도구들은 10년 전에는 존재하지 않았는데, 10년 후에는 또 상황이 어떻게 변할까요? 혹시나 데이터 과학의 미래가 양자 컴퓨팅과 관련 있지는 않을까요? 🍀 양자 컴퓨팀은 qubits(quantum bits)를 기반으로 하지만, 기존 컴퓨틴은 디지털 비트를 기반으로 합니다. qubits는 더 복잡한 interpretation을 가지고 있는데, 양자역학(quantum mechanics)에서 소립자(elementary particles)는 몇 가지 속성(properties)을 가지고 있고, 그 중 하나가 spin입니다. 🍀 전자(Electrons)는 축을 중심으로 회전하므로 위아래 두 방향으로 회전할 수 있고, 이 방향의 이름을 0과 1로 지정할 수 있습니다. qubits는 상태 0 또는 1에서 100% 확률로 동작하기 때문에 고전적인 비트처럼 동작하는 것으로 보일 수도 있지만 실제 거래는 중첩으로 작동하고, 실제 훨씬 더 많은 정보를 저장할 수 있기 때문에 기존 비트에 비해 훨씬 강력합니다! 🍀 양자의 상태(state)는 네 가지 기본 양자 상태와 각 상태에 속할 확률의 합이 1인 선형 조합이고, 양자 컴퓨팅이 ML 모델의 핵심인 코어의 확률적 이벤트를 기반으로 하기 때문에 2 qubits 시스템으로 2 디지털 비트 시스템으로 할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. ❗️작은 qubits 시스템에서 더 많은 정보를 처리할 수 있고 기존 클래식 비트에 비해 흥미로운 모델을 구축할 수 있음을 기대할 수 있습니다. 최상의 시나리오로 판단해 보면, 양자 컴퓨팅 알고리즘 등가의 기존 컴퓨팅 알고리즘에 비해 기하급수적인 속도 향상을 제공할 수 있습니다. 정말 엄청나 보이지만 실제로는 매우 조심스러운 이야기이며, 특정 알고리즘에 따라 기존 컴퓨팅이 더 빠른 경우도 있을 수 있습니다. ❗️양자 컴퓨팅은 기계 학습을 사용하는 매우 유망한 프레임워크인 것 같지만 아직은 여전히 이것을 사용하는 가장 좋은 방법이 무엇인지 확신하지 못합니다. 첫 번째는 매우 새로운 연구 분야이고 두 번째는 양자 컴퓨팅 사용과 관련하여 여전히 일부 제한이 있기 때문입니다(Python에서 양자 장치 시뮬레이터 사용 등). 하지만 많은 연구가 진행되고 있고 QML을 사용하는 가장 좋은 방법을 찾는 것은 시간 문제이며, 그런 일이 발생하면 AI의 새로운 혁명이 시작될 것이라고 생각합니다. 이것이 QML 공부를 시작해야 하는 이유입니다. 원본 기사는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏 [Source Link] https://medium.com/@matheuscammarosanohidalgo/why-you-should-start-studying-quantum-machine-learning-418bb5e0ad14