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표제지 1

목차 3

요약문 4

Executive Summary 6

Ⅰ. 논의 배경 8

Ⅱ. 양자컴퓨팅의 기본 이해 10

Ⅲ. 양자컴퓨팅과 AI 융합 14

1. AI를 활용한 양자컴퓨팅 기술 개발 14

2. 양자컴퓨터를 활용한 AI 기술 개발 27

Ⅳ. 양자컴퓨팅+AI의 한계와 과제 35

Ⅴ. 요약 및 시사점 38

1. 주요 내용 요약 38

2. 시사점 및 정책 제언 41

참고문헌 43

그림목차 10

[그림 1] 블로흐 구(Bloch Sphere): 단일 큐비트의 양자 상태 표현 10

[그림 2] NISQ와 FTQC에서의 응용 및 논리 큐비트 연산 오류율 13

[그림 3] 양자컴퓨터 스택(Stack)에서의 AI 활용 이점 14

[그림 4] AI 자동설계 4큐비트 초전도 회로 15

[그림 5] 신경망을 활용한 오류정정 예시 16

[그림 6] 양자컴퓨터 소프트웨어 스택(Stack) 17

[그림 7] 양자 특징 맵(Feature Map)을 활용한 고전 데이터 인코딩 18

[그림 8] 신경망 및 강화학습을 활용한 회로합성: AlphaTensor-Quantum 19

[그림 9] AI 알고리즘을 활용한 물리적 파라미터 보정(Calibration) 20

[그림 10] AI 알고리즘을 활용한 게이트 펄스 최적화 21

[그림 11] 표면 코드(Surface Code) 기반 양자오류정정(QEC) 22

[그림 12] 양자오류 식별을 위한 AI 모델 학습 과정 - AlphaQubit 23

[그림 13] AI 기반 오류 완화를 통한 양자 측정 분포 예측 24

[그림 14] AI를 활용한 양자 오류 모델링 24

[그림 15] 하이브리드 양자컴퓨팅 25

[그림 16] 양자-고전 하이브리드 알고리즘(VQE) 구조 예시 26

[그림 17] 고전 알고리즘과 양자 알고리즘의 문제 해결 범위 27

[그림 18] 양자머신러닝(Quantum Machine Learning) 알고리즘 예시 29

[그림 19] 양자 커널을 활용한 고차원 공간 데이터 표현 30

[그림 20] 양자컴퓨터를 활용하여 데이터 학습 효과 증대 30

[그림 21] 고전/양자 머신러닝 및 신경망: 구조와 학습 방식의 차이 32

[그림 22] 불모의 고원(Barren Plateaus): 양자 회로의 기울기 소실 문제 34

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