A Study on Evolutionary Variational Quantum Deep Reinforcement Learning Technique
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710110835
과학기술정보통신부
한국연구재단
광주과학기술원
안창욱
15명
2026.05.01 ~ 2027.04.30
2024.05.01 ~ 2027.04.30
2.4억원
2.4억원
기초연구
대학
광주광역시 북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... Learning) 기법을 개발하고, 이의 실세계 복잡한 문제(차량 경로 문제, 스타크래프트 II) 적용을 통한 실증을 최종목표로 한다.1차년도 : 입력 특징을 효율적으로 학습·인식할 수 있는 양자 정보상태 분류 모델 개발1) 기존 범용적 심층신경망 및 합성곱신경망 대비 입력 데이터 특징 분류 정확도 90% 이상 달성2차년도 : 강화학습을 위한 양자 회로 설계 및 양자 회로 파라미터의 ...
1차년도 : 입력 특징을 효율적으로 학습 · 인식할 수 있는 양자 정보상태 분류 모델 개발1) 범용적 특징에 대한 양자 정보상태 분류 모델 설계 : 근래의 양자 기계학습은 주로 경사하강법에 의존하여 최적화를 진행하기 때문에 특히 큐빗 수가 많은 모델에서는 기울기 소실이 일어나 학습 효율이 열악해지는 '척박한 고원 문제(Barren Plateau Problem)'가 ...
... 방안1) 자율주행·로봇: 주변 환경 인식 및 복잡한 작업 수행을 위한 최적의 경로/동작 학습2) 암호학 및 보안: 새로운 고급 암호 체계(알고리즘, 프로토콜 등) 설계를 통한 기존 보안 시스템 강화 3) 재료과학: 새로운 재료(배터리 등)의 특성 예측, 분자 간 상호작용 모델링 및 화합물 디자인, 최적의 합성 방법 탐색4) 금융: 시장의 흐름 예측을 통한 최적의 투자 포트폴리오 구축 ...