양자 관측자: 양자 에코 상태 네트워크를 이용한 카오스 상태 예측의 NISQ 하드웨어 데모

본 연구는 잡음이 있는 양자 하드웨어에서 작동하는 양자 에코 상태 네트워크(QESN)를 제시하고, 카오스 시스템 예측에서 뛰어난 성능을 입증했습니다. 이는 양자 컴퓨팅과 인공지능의 융합이 가져올 혁신적인 가능성을 보여주는 중요한 성과입니다.

양자 컴퓨터로 인공지능의 한계를 뛰어넘다: 혁신적인 양자 에코 상태 네트워크

최근 인공지능(AI) 분야의 눈부신 발전에도 불구하고, 고전 컴퓨터 기반의 신경망(NN) 시스템은 확장성과 효율성의 한계에 직면하고 있습니다. 이러한 한계를 극복하고 처리 능력을 비약적으로 향상시킬 수 있는 잠재력을 지닌 것이 바로 양자 컴퓨터입니다. 하지만, 현재 양자 하드웨어의 잡음, 디코히어런스, 높은 오류율 등의 문제로 인해 양자 컴퓨팅과 신경망의 통합은 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.

Erik L. Connerty를 비롯한 연구팀은 이러한 어려움을 극복하고, 획기적인 양자 에코 상태 네트워크(QESN) 설계 및 구현 알고리즘을 제시했습니다. 이 알고리즘은 IBM의 현재 하드웨어에서 잡음이 존재하는 환경에서도 작동하도록 설계되었습니다. 연구팀은 고전 제어 이론적 응답 분석을 적용하여 QESN의 풍부한 비선형 역학 및 메모리 특성, 그리고 스파스성 및 블록 재업로드를 통한 미세 조정 가능성을 강조했습니다.

실험 결과: 놀라운 성능

연구팀은 고충실도 시뮬레이션과 IBM Marrakesh QPU를 이용한 하드웨어 실험을 통해 QESN이 양자 관측자로서 기능하는 것을 포괄적으로 검증했습니다. 대표적인 카오스 시스템인 로렌츠 시스템의 데이터를 사용하여 실험을 진행한 결과, QESN은 IBM Marrakesh QPU의 중간 T1 및 T2보다 100배 이상 긴 시간 동안 지속적인 메모리를 가지고 장기 시계열을 예측할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 초전도 하드웨어에서 최첨단 시계열 성능을 달성한 것입니다.

결론: 이번 연구는 잡음이 있는 양자 하드웨어에서도 효과적으로 작동하는 양자 에코 상태 네트워크를 통해, 양자 컴퓨터가 인공지능 분야에 가져올 혁신적인 가능성을 보여주는 중요한 사례입니다. 이는 양자 컴퓨팅과 AI의 융합 연구에 새로운 이정표를 세우는 동시에, 향후 카오스 시스템 예측 및 다양한 복잡한 문제 해결에 혁신적인 도구를 제공할 것으로 기대됩니다. 앞으로 더욱 발전된 양자 하드웨어와 알고리즘의 개발을 통해, 양자 AI는 더욱 놀라운 성과를 보여줄 것으로 예상됩니다.