제목: 양자알고리즘 및 양자머신러닝

초록: 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 부속분야로서 데이터의 분류/가공 등에서부터 고차원적 지식체계의 구축 등 많은 응용이 가능하다. 양자물리학과 머신러닝 이론을 융합하고자 하는 아이디어에 기초한 연구들이 십수년전 이미 시도된 바 있다. 하지만, 그 필요성과 효용성 등이 아주 최근에서야 깊이 논의되고 있다. 특히, “양자병렬성에 기초한 머신러닝에의 속도향상” 등이 구체적으로 증명됨으로써 양자머신러닝(Quantum Machine Leanring; QML)은 양자정보/컴퓨팅 이론 전반에 새로운 키워드를 제공하는 등 뜨거운 감자로 부상하고 있다. 이에, 본 발표에서는 최근까지 이루어진 양자머신러닝 맥락에의 주요 이슈/결과들을 스케치하고 본 연구팀에서 추구하는 QML 연구에의 전망 등에 대해 논의해 보고자 한다.