본 연구는 블랙홀 증발 과정과 머신러닝의 “더블 디센트(Double Decent)” 현상 간의 수학적 유사성을 밝히며, 

블랙홀 복사선에서의 정보 회복을 양자 회귀 문제로 해석하고 있습니다. 

Page 곡선과 머신러닝의 일반화 곡선이 유사한 구조를 가진다는 점을 기반으로, 고차원 정보 시스템 간의 공통된 정보 흐름을 설명하고 있습니다. 

이 이론은 물리학과 인공지능 간의 교차적 통찰을 제공하며, 향후 두 분야의 융합 연구 가능성을 제시합니다.

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

[출처]

https://thequantuminsider.com/2025/06/16/black-hole-physics-meets-quantum-machine-learning-in-study-exploring-information-retrieval-limits/