QNN (Quantum Neural Network)

개요

QNN(Quantum Neural Network)은 양자컴퓨팅의 원리를 기반으로 신경망 구조를 양자 회로 상에서 구현한 머신러닝 모델입니다. 고전 신경망의 연산을 양자 게이트로 대체함으로써, 고차원 특징 공간 탐색, 병렬 연산, 파라미터 효율성 측면에서 새로운 가능성을 제시합니다. 특히 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 환경에 적합하도록 설계된 하이브리드 아키텍처는, 현재 실험적 적용에서 활발히 연구되고 있습니다.

---

1. 개념 및 정의

QNN은 입력 데이터를 양자 상태로 인코딩한 뒤, **파라미터화된 양자 게이트(Parametrized Quantum Circuits, PQC)**를 활용하여 비선형 변환을 수행하고, 출력 상태의 측정 결과를 고전적인 예측으로 활용하는 구조입니다.

이는 고전 신경망의 선형-비선형 층 쌓기 방식과 유사한 형태로 구현되며, 양자 회로 내에서 직접 파라미터를 조정하고 학습이 가능합니다.

---

2. 특징

항목	QNN	고전 신경망
연산 단위	양자 게이트(PQC)	행렬 곱셈 및 활성화 함수
표현 공간	힐버트 공간 (양자 상태)	유클리드 공간 (실수 벡터)
비선형성	측정을 통한 비선형 구현	활성화 함수 사용

QNN은 특히 복잡한 함수 근사, 저차원 데이터의 고차원 임베딩에 효과적입니다.

---

3. QNN 구조 및 흐름

단계	설명	활용 기술
1. 입력 인코딩	고전 데이터를 양자 상태로 변환	Angle/Amplitude Encoding
2. 파라미터화 회로 구성	학습 가능한 게이트 시퀀스 설계	RY, RZ, CNOT 등
3. 측정	양자 상태의 확률적 측정값 추출	Z-basis measurement
4. 손실 계산 및 업데이트	결과를 기반으로 파라미터 조정	Gradient Descent, Parameter Shift Rule

QNN은 고전 연산과 결합된 하이브리드 최적화 방식으로 학습됩니다.

---

4. 대표 모델과 프레임워크

모델	설명	프레임워크
VQC (Variational Quantum Classifier)	양자 회로 기반 분류 모델	Qiskit, Pennylane, TFQ
QCL (Quantum Circuit Learning)	선형 회귀, 분류 문제 해결	Blueqat, Cirq
QRL (Quantum Reinforcement Learning)	양자 정책을 학습하는 RL 모델	Rigetti, MindQuantum

이들은 TensorFlow Quantum, Qiskit Machine Learning 등과 연동됩니다.

---

5. 장점 및 기대 효과

장점	설명	기대 효과
파라미터 절감	적은 파라미터로 고차원 공간 표현	경량 모델 구현 가능
표현력 향상	복잡한 패턴 인식 및 함수 근사 가능	학습 정확도 개선
고속 학습 잠재력	병렬 측정 및 양자 연산 활용	학습 시간 단축

QNN은 특히 적은 데이터로 복잡한 모델을 학습해야 하는 상황에서 유리합니다.

---

6. 고려사항 및 한계

항목	설명	고려사항
하드웨어 제약	큐비트 수, 노이즈, 측정 정확도	실험적 시뮬레이션 기반 연구 중심
최적화 어려움	Non-convex 손실 함수와 바닐라 그래디언트 문제	Barren Plateau 현상 방지 필요
데이터 인코딩 비용	고차원 데이터 인코딩 복잡성	양자 적응형 인코딩 방식 연구 필요

현재는 QNN을 고전 신경망 보완 요소로 활용하는 전략이 주류입니다.

---

7. 결론

QNN은 양자컴퓨팅 기술을 활용하여 기존 신경망의 한계를 넘어서고자 하는 차세대 머신러닝 프레임워크입니다. 학습 구조의 단순화, 모델 경량화, 고차원 표현 학습 등의 이점을 바탕으로, 양자 인공지능(Quantum AI)의 실현 가능성을 구체화해 나가고 있습니다.