글/쳔껀
고효율 컴퓨팅 도구이자 새로운 유형의 컴퓨팅 방법으로써 양자 컴퓨터는 많은 학술 분야에서 중요한 역할을 합니다. 양자 컴퓨팅의 우수성을 기반으로 한 발전은 항상 주목을 받았습니다. 현재 양자 기술은 새로운 진전을 이루었습니다. 그것은 바로 양자 컴퓨터는 추론 학습을 진행할 수 있는 것으로 증명되었습니다.
의심할 여지 없이 사람들은 추리하는 능력을 갖고 있습니다. 예를 들어, 흐린 날 밖에 나가서 땅이 젖어있는 것을 보면 비가 왔는지 아니면 스프링클러가 물을 뿌렸는지를 짐작할 수 있지 있을까요? 만약 비가 오면 집으로 되돌아가 우산을 가져와야 하고, 그렇지 않으면 그냥 외출을 하면 됩니다. 이때 지면이 젖어 있는 상태나 다른 무언가가 물에 젖은 것을 보고 비가 내렸는지 아닌지를 유추합니다.
이러한 종류의 추리는 인간에게는 간단하지만 컴퓨터를 대상으로 시뮬레이션 하기는 매우 어렵습니다. 이러한 추리는 많은 데이터 지원과 복잡한 계산이 필요하기 때문입니다. 그러나 최근에 Cambridge Quantum Computing (CQC)의 과학자들은 다양한 방법을 개발해서 양자 컴퓨터는 보편적 확률 추리를 학습하고 숨겨진 정보를 추출할 수 있다는 것을 증명했습니다.
과학자들은 시뮬레이터와 IBM Q 양자 컴퓨터에서 세 가지 원리에 대한 증명을 시행했습니다. 이는 각각 교과서에서 베이지안 네트워크의 무작위 사례 추론, 금융 시계열을 시뮬레이션하는 은닉 마르코프 모델의 추론 시장 메커니즘 변환 및 "폐암"문제라는 의료 과제 진단에 관한 것입니다. .
원리 증명은 양자 시뮬레이터와 실제의 확률 분포가 매우 유사하다는 것을 보여줍니다. 이런 종류의 양자 컴퓨팅 추론 방법은 샘플링을 기반으로 하며 원칙적으로 다른 분야의 전문 지식과 결합될 수 있습니다.
미래에는 의료 진단, 미션 크리티컬 머신의 오류 감지 또는 투자 관리를 위한 재무 예측과 같은 관련 애플리케이션을 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 이외에 양자 컴퓨터는 생성 모델링 또는 자연어 처리 중에서 다른 기계 학습 작업과 결합하여 획기적인 성과를 달성할 것으로 예상됩니다.
물론 현재의 실제 상황에서 볼 때 양자 과학에 대한 우리의 이해는 아직 발전 단계에 있습니다. 그리고 발전 중인 양자 과학 기술을 바탕으로, 양자 컴퓨터에 대한 사람들의 이해와 기술 탐구도 함께 발전하는 단계에 있습니다. 그러나 양자 과학과 기술의 지속적인 발전으로 양자 컴퓨터에 대한 우리의 이해는 필연적으로 더 성숙하고 심도 있을 것입니다.
발표 시간 : 2021-04-03 15:41
출처 : 팽배 신문
