IBM Qiskit2021–2022
양자 머신러닝 재현 연구
Qiskit으로 매개변수화 양자 회로의 표현력과 양자 신경망 분류 정확도 재현
요약
Qiskit Machine Learning과 PyTorch로 매개변수화 양자 회로(PQC)의 표현력 연구와 양자 신경망(QNN)의 분류 정확도 연구를 처음부터 끝까지 재현했다.
과제
Qiskit에는 통합된 ML 도구가 없었고, 양자 회로와 고전 최적화기를 연결하려면 새로운 인프라가 필요했다.
기여
Qiskit TorchConnector로 전체 재현 파이프라인을 구축했고, 표현력 그래프와 분류 정확도를 오차 5% 이내로 재현했다.
성과
Qiskit이 엔드투엔드 QML 플랫폼으로 실제로 활용될 수 있음을 보였으며, Qiskit 커뮤니티 문서와 GitHub에 기여했다.
