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연구기술동향

양자정보과학 분야 최신 연구성과, 국가 주도의 R&D 지원 현황, 연구기관 소개 등 국내/외 연구기술동향을 제공합니다.

양자 머신 러닝_표준 모델 배후 물리학 연구에 동력 제공

관리자 2024-11-06 조회수 75



대형 강입자 충돌기(LHC)의 방대한 데이터를 분석하기 위해 ETH 취리히와 CERN 연구팀은 양자 기계 학습(QNL)을 활용해 새로운 물리학적 현상을 탐지했습니다.

QML은 양자 컴퓨팅의 특성을 이용해 기존 기계 학습보다 효율적으로 데이터를 분석하며, 특히 비정상적 패턴 탐지에서 우수한 성능을 보여줍니다.

향후 양자 하드웨어 발전에 따라 QML의 역할이 더욱 중요해질 전망입니다.

 

기타 자세한 사항은 기관 홈페이지 또는 센터 동향자료(첨부파일)을 참고하세요

 

[출처]

https://thequantuminsider.com/2024/10/14/quantum-machine-learning-could-power-search-for-physics-behind-dark-energy-dark-matter-and-other-standard-model-mysteries/