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개요양자머신러닝(QML)은 양자컴퓨팅의 계산 능력과 머신러닝의 데이터 해석 능력을 결합한 첨단 융합 기술입니다. 양자의 중첩, 얽힘, 간섭과 같은 물리적 특성을 활용하여 기존 컴퓨터보다 빠른 속도로 데이터를 처리하거나, 새로운 유형의 학습 알고리즘을 구현할 수 있는 가능성을 열고 있습니다. QML은 특히 고차원 특징 공간 탐색, 복잡한 최적화 문제 해결, 소규모 데이터에서의 고성능 학습에 유망합니다.1. 개념 및 정의QML은 양자 회로(quantum circuit)를 활용하여 머신러닝 모델의 특정 계산 단계를 양자 컴퓨터에서 수행하거나, 양자 고유의 수학적 구조를 기반으로 완전히 새로운 유형의 모델을 구축하는 접근입니다.대표적으로는 양자 회로 기반 신경망(Quantum Neural Networks, QN..

개요Ion Trap Quantum Computing(이온 트랩 기반 양자 컴퓨팅)은 전하를 띤 원자(이온)를 전기장으로 포획한 뒤, 레이저를 이용해 이온의 양자 상태를 조작하여 계산을 수행하는 양자 컴퓨팅 아키텍처입니다. 이 기술은 다른 양자 하드웨어보다 높은 정밀도, 긴 코히런스 시간, 고신뢰 양자 게이트로 주목받고 있으며, IBM, Honeywell, IonQ 등 여러 기업과 연구기관이 활발히 개발 중입니다.1. 개념 및 정의이온 트랩 양자 컴퓨터는 진공 상태에서 특정 이온(예: Ca⁺, Yb⁺, Sr⁺ 등)을 **전기장으로 고정(트랩)**하고, 레이저를 통해 큐비트 상태(|0⟩, |1⟩)와 그 중첩 상태를 조작하여 연산을 수행합니다.이온: 양전하를 띠는 원자트랩: 전기장(파울리 트랩) 또는 자기장(..

개요양자 뉴럴 네트워크(Quantum Neural Networks, QNN)는 양자역학의 원리를 기반으로 한 양자 컴퓨팅을 활용한 인공지능 신경망 구조입니다. 고전적 딥러닝이 가진 계산 복잡성의 한계를 뛰어넘기 위해 고안된 이 기술은 양자 중첩(superposition), 얽힘(entanglement), 양자 게이트 연산을 이용해 병렬적이고 확률적인 계산을 수행할 수 있습니다. 본 글에서는 QNN의 원리, 구조, 주요 모델, 기대 효과 및 적용 가능성에 대해 소개합니다.1. 개념 및 정의Quantum Neural Network는 **양자 비트(qubit)**를 기반으로 하는 신경망 아키텍처로, 고전적 뉴럴 네트워크의 계층과 가중치 개념을 양자 회로 내 양자 상태의 진화로 치환합니다. 입력 데이터는 양자 ..