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연구보고서 기본정보

인공지능을 위한 양자컴퓨팅 기초 원천 기술 연구

연구보고서 개요

기관명, 공개여부, 사업명, 과제명, 과제고유번호, 보고서유형, 발행국가, 언어, 발행년월, 과제시작년도 순으로 구성된 표입니다.
기관명 NDSL
공개여부
사업명
과제명(한글)
과제명(영어)
과제고유번호
보고서유형 report
발행국가
언어
발행년월 2024-02-01
과제시작년도

연구보고서 개요

주관연구기관, 연구책임자, 주관부처, 사업관리기관, 내용, 목차, 초록, 원문URL, 첨부파일 순으로 구성된 표입니다.
주관연구기관 한국과학기술원
연구책임자 배준우
주관부처
사업관리기관
내용
목차
초록 □ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 ◯ 인공지능을 위한 양자컴퓨팅 기술과 서비스 기초 원천기술 확보 및 인력양성 ◼ 전체 내용 ◯ 1세부 최종목표: 큐비트 간의 얽힘 상태를 생성, 제어 및 측정 플랫폼 개발 ◯ 2세부 최종목표: 저비용 양자오류정정 기술, 위상학적 연접 큐비트 보호 기술 및 큐비트 칩 성능 및 얽힘 검증기술 개발 ◯ 3세부 최종목표: 양자기계학습을 활용한 양자인공지능 원천 알고리듬 확보와 클라우드 서비스 기술 확보 ◯ 4세부 최종목표: 실용 문제기반 양자인공지능 서비스모델과 기술혁신시스템 정책 융합 ◼ 1단계-1년차 ❏ 목표 양자컴퓨팅 및 양자 데이터 과학 기초 기술 연구 ❏ 내용 - 3 원자 큐비트 얽힘 생성 및 제어 - 양자오류정정 부호 및 성능 검증 방법 제안 - 기존 양자기계학습 알고리듬 인공지능 적용 연구 - 양자 데이터베이스 기술 개발 및 빅데이터 수집 ◼ 1단계-2년차 ❏ 목표 큐비트 확장기술 및 양자기계학습 알고리듬 연구 ❏ 내용 - 5 원자 큐비트 얽힘 생성 및 제어 - 소요 자원 절감 양자오류정정 부호 및 양자얽힘 검증 방법 개발 - 고유 양자기계학습 알고리듬 연구 - 양자인공지능 알고리듬 연구 ◼ 1단계-3년차 ❏ 목표 양자컴퓨팅 및 양자기계학습 핵심 기술 ❏ 내용 - 2차원 카고메망 격자구조 원자 기반 10큐빗 양자 시뮬레이션 - 양자오류정정부호 개선 및 큐비트 측정과 계산 복잡도 분석 - 지능 축적 양자기계학습 인공지능 응용 연구 양자인공지능 알고리듬 응용 ◼ 1단계-4년차 ❏ 목표 양자컴퓨팅 확장성 기술 및 양자인공지능 서비스 핵심 기술 확보 ❏ 내용 - 3차원 격자 원자 기반 100큐빗 양자 시뮬레이터 시연 - 양자오류정정 부호 효율성 증대 및 큐비트 순도 검증 방법 개발 - 양자기계학습 인공지능 클라우드 핵심 기술 연구 - 양자인공지능 기반 문제 해결 및 서비스 시연 ◼ 2단계-1년차 ❏ 목표 양자컴퓨팅 응용 핵심 기술 및 양자인공지능 응용 모델 연구 ❏ 내용 - 다중큐비트 기반 양자 자성체 시뮬레이션 핵심 기술 연구 - 양자 오류정정부호 기반 컴퓨팅 연구 및 잡음환경에서 큐비트 성능 검증 - 양자 딥러닝 학습 알고리즘 연구 및 응용 서비스 모델 개발 - 양자 인공지능 기반 응용 모델 개발 및 양자기술 사업화 특성 분석 ◼ 2단계-2년차 ❏ 목표 양자컴퓨팅 응용 고도화 기술 및 양자인공지능 기반 서비스 기술 개발 ❏ 내용 - 다중큐비트 기반 양자 자성체 시뮬레이션 고도화 연구 - 양자 오류정정부호 기반 컴퓨팅 기법 개발 및 최적의 큐비트 상태 준비 - 분산 양자 시스템 운용 연구 및 응용 서비스 최적화 - 양자 인공지능 기반 진단 기술 및 양자기술 사업화 모델 개발 □ 연구개발성과 [연구 성과에 대한 정량적 평가 요약] *AI양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터로부터 이전 받은 특허 기술을 기반으로 신약 및 신물질 개발 양자 소프트웨어를 개발, 서비스를 제공하는 주식회사 큐노바를 창업함. [연구 성과에 대한 정성적 평가 요약] 1세부 최종목표: 큐비트 간의 얽힘 상태를 생성, 제어 및 측정 플랫폼 개발 - 1차년도 : 3 원자 큐비트 얽힘 생성 및 제어 - 2차년도 : 5 원자 큐비트 얽힘 생성 및 제어 - 3차년도 : 2차원 카고메망 격자 원자 기반 10큐비트 양자 시뮬레이션 - 4차년도 : 3차원 격자 원자 기반 100큐비트 양자 시뮬레이터 시연 - 5차년도 : 광집적회로상 구현된 저면적, 저손실 양자 메모리 개발 - 6차년도 : 양자 광집적회로 시뮬레이터 제작 핵심 우수성과 - 양자선 (quantum wire) 기반 100큐비트 얽힘 게이트 조작이 가능한 리드버그 큐비트 기술 개발하여 양자-Ising 동역학 양자 시뮬레이션 기술 시연으로 이 분야 세계 5대 핵심 연구팀 성과 배출 (안재욱, PR Research 2021) - 초흡수로 큐비트 높은 정확도의 광자-원자 결합 기술: 초방사의 time-reversal 조건을 만족하여 초흡수 현상이 존재함을 밝힌 매우 중요한 물리학적 발견. 이를 기반으로 큐비트-큐비트 간의 광자 강한 결합의 가능성이 제시되어 대규모 분산 큐비트 양자컴퓨팅 기술의 실현의 가능성이 제시됨 (안경원, Nature Photon., 2021) ◯ 2세부 최종목표: 저비용 양자오류정정 기술, 위상학적 연접 큐비트 보호 기술 및 큐비트 칩 성능 및 얽힘 검증기술 개발 - 1차년도 : 양자오류정정 부호 및 성능 검증 방법 제안 - 2차년도 : 소요자원 절감 양자오류정정 부호 및 양자얽힘 검증 방법 개발 - 3차년도 : 양자오류정정부호 개선 및 큐비트 측정과 계산복잡도 분석 - 4차년도 : 양자오류정정 부호 효율성 증대 및 큐비트 순도 검증 방법 개발 - 5차년도 : 표면부호의 구조적 분석 및 저 복잡도 복호 알고리즘 개발 - 6차년도 : 양자 컴퓨팅 과정에서 얽힘 생성 검증 기법 개발 핵심 우수성과 - 집적화된 양자컴퓨팅 시스템에서 역동적인 양자에러정정 기술: 양자에러정정은 매우 많은 계산량을 필요로하는데, 역동적인 계층적 논리큐비트의 구성으로 최적화하는 양자 오류 정정 기술 (허준, npj Scientific Report 2020) - 양자네트워크 코딩 기술: 큐비트 측정을 통해 얻은 비국소성에 기반하여 양자 네트워크 코딩의 구현하여 고전 네트워크 코딩 대비 양자 네트워크 코딩의 우위 확인, 분산 양자컴퓨팅의 원천기술 확보 (배준우, Phys. Rev. Lett. 2020) - 위상학적 오류정정부호 복호 알고리즘 기술 : 표면부호 및 토릭부호의 위상학적 격자구조를 분석하여 기존 복호 알고리즘 대비 저 복잡도 복호 알고리즘 기술 확보 - 양자 컴퓨팅에서 발생하는 얽힘 생성 검증 기법 개발 ◯ 3세부 최종목표: 양자기계학습을 활용한 양자인공지능 원천 알고리듬 확보와 클라우드 서비스 기술 확보 - 1차년도 : 기존 양자기계학습 알고리듬 인공지능 적용 연구 - 2차년도 : 고유 양자기계학습 알고리듬 연구 - 3차년도 : 지능 축적 양자기계학습 인공지능 응용 연구 - 4차년도 : 양자기계학습 인공지능 클라우드 핵심 기술 연구 - 5차년도 : 양자 딥러닝 알고리즘의 학습 다이나믹 연구 - 6차년도 : 분산 양자 시스템 운용 연구, 최적화 문제에 대한 양자 알고리듬 기술 연구 핵심 우수성과 - 커널기반 비선형 양자 분류 학습 기술: 유니터리게이트로 이루어진 양자회로 알고리즘에서 거듭제곱 커널을 구현하는 방법을 착안하여 IBM Q 클라우드를 활용하여 시현에 성공함. (이준구, npj Qunatum Info 2020) - 사례기반추론(Case-based Reasoning) 자연과학 기술 탐색 양자알고리즘 기술 개발하여 9백만 건 이상의 지식을 처리하는 지식노드 탐색 서비스 개발, (주)호모미미쿠스가 개발중인 자연모방 방위 산업 제품 등에 점진적 양자인공지능 적용 및 인공지능 경쟁력 확보 (호모미미쿠스 제품 및 서비스, 2021) - D-Wave 양자 어닐러를 활용한 저궤도 위성 네트워크 최적화 및 후처리 방법 개발 저궤도 위성과 지상국의 위치 데이터를 기반으로 네트워크 위상 최적화 및 양자 어닐러 연산 결과의 신뢰성을 높이기 위한 후처리 방법인 Statistical Qubit Freezing 고안(이준구, IEEE ICC 2023 Oral Presentation) - 다입자 상태에서의 양자 전송(quantum teleportation) 능력을 바탕으로 하는 새로운 다입자 얽힘의 정도를 계산하는 얽힘 측도(genuine multipartite entanglement measure)를 개발하여 기존에 만들어진 얽힘 측도와의 장단점을 분석함 (이수준, Scientific Reports, 2023) - 완전 그래프(complete graph) 위에서 대표적인 조합 최적화 문제 중의 하나인 최대 절단(max-cut) 문제를 1단계 양자 근사 최적화 알고리듬(QAOA; quantum approximate optimization algorithm)으로 해결할 때의 근사비율이 1보다 작은데, 1단계 되풀이 QAOA(rescursive QAOA)로 해결할 때의 근사비율은 항상 1임을 증명하여 되풀이 QAOA가 QAOA보다 성능이 좋음을 해석적으로 보임 (이수준,
원문URL http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=REPORT&cn=TRKO202400003826
첨부파일

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ICT 기술분류
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