로스앨러모스 국립연구소 연구팀은 양자컴퓨터에서 가우시안 프로세스를 활용한 새로운 머신러닝 방법을 제안해,
기존 양자 신경망의 한계인 barren plateau 문제를 피할 수 있음을 수학적으로 입증했습니다. 이 접근법은 베이즈 추론을 양자 데이터에 적용 가능하게 하며,
고전적 모델을 억지로 이식하기보다 양자 특화 모델 개발의 필요성을 강조합니다. 이 dsurn는 향후 양자 머신러닝 연구 방향에 중요한 전환점을 제공합니다.
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