매 학기 QUICK 에서는 다양한 주제의 세미나를 개최하고 있습니다.
세미나 진행자가 본인이 관심 있는 양자정보과학 분야와 관련된 내용을 세미나 수강자에게 전달하는 활동입니다.
QUICK 의 세미나는 특정 내용에 대해 미리 익힌 내용을 다른 회원들에게 알려주기 위해 마련되었습니다.
같은 분야에 흥미를 갖는 회원들이 서로 교류하는 장이기도 합니다.
정기 세미나 안내 (26-1 시행)
대상 | 정회원 및 준회원 전원
시간 | 매주 월요일 18:00~19:00
장소 | 아산이학관 440A(첨단물리세미나실)
리뷰 작성 안내
리뷰 형식 |
발표 제목 (발표자 이름)
1. 세미나 발표 내용에 대한 짧은 정리
2. 발표 내용에 대한 감상
3. 세미나 발표 내용에 대한 질문
Ex) 1. 강화학습을 이용한 양자 컴퓨팅 (발표자 : OOO)
1) 세미나 발표 내용에 대한 짧은 정리
강화학습은 에이전트가 현재 상태에서 특정 행동을 선택하고, 그 결과로 보상을 받으면서 점차 더 나은 전략을 학습하는 방법.
발표에서는 이러한 틀을 양자 회로 설계나 최적화 문제에 적용할 수 있으며, 특히 어떤 회로 구조를 선택해야 원하는 양자 연산을 효율적으로 구현할 수 있는지를 학습시키는 방향으로 활용할 수 있다. 성능 평가에서 upper bound나 complexity bound를 어떻게 설정하느냐에 따라 알고리즘의 효율성과 한계를 함께 분석할 수 있다는 점을 강조함.
2) 발표 내용에 대한 감상
양자 회로에서는 가능한 gate sequence가 매우 많아질 수 있는데, 이런 탐색 문제를 강화학습으로 다룬다는 발상이 신기합니다. 또한 단순히 학습이 가능하다는 수준이 아니라, 그 과정에서 complexity나 upper bound까지 함께 논의한 것이 인상적입니다.
3) 세미나 발표 내용에 대한 질문
강화학습을 양자 회로 최적화에 적용할 때, 보상 함수는 회로 깊이, fidelity, gate count 중 가장 우선적으로 반영해야 하는 Reward가 무엇인지 궁금합니다.