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하이브리드 고전과 양자 머신 러닝 알고리즘

▼ 연사소개 : 김나영 (University of Waterloo)
반도체기반의 양자 정보 컴퓨팅과 통신 장비 구축을 위한 이론과 실험 연구를 진행중입니다. 반도체 재료를 바탕으로 전자와 광자 디바이스를 제작하여 성능을 측정하고 이론적으로 이해하는 연구에 집중하고 있습니다. 최근 고전 인공지능 알고리즘과 양자 알고리즘을 접목하는 하이브리드 연구를 시작하였고 적극적인 프로그램을 진행하고 있습니다.

▼ 발표 제목
하이브리드 고전과 양자 머신 러닝 알고리즘
Hybrid Classical and Quantum Machine Learning Algorithms

▼ 발표내용
20세기 양자 1차 혁명이라 불리우는 많은 과학적 발견과 발명들로 인해 현대 문명이 발전되었고 인류 생활에 변혁이 일어났다. 현재, 우리는 양자 2차 혁명 중심에 서 있으면서, 양자 컴퓨팅, 양자 통신, 양자 센서들이 개발되고 있다. 본 그룹은 반도체 기반의 양자 기술 발전을 위하여, 전자적, 광학적 성질을 기반으로 한 이론적, 실험적 연구 과제들을 수행하고 있다. 최근, 하이브리드 고전 머신 러닝과 양자 머신 러닝 알고리즘 연구에 관심을 가지고 특별히 최적화 문제에 초점을 두어 진행을 하고 있다. 심층적 연구를 진행하여 여러 실제적 문제에 적용함을 목표로 그 가치를 파악하고자 한다
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