WiMi, 신경망으로 쌍둥이장 양자키분배 파라미터 최적화 연구 착수
나스닥 상장 홀로그램·반도체 기업 WiMi Hologram Cloud가 쌍둥이장 양자키분배(TF-QKD) 시스템의 운용 파라미터를 신경망으로 최적화하는 연구를 진행 중이라고 발표했다. 핵심은 기존 다변수 로컬탐색 알고리즘(LSA)을 사전 학습된 회귀 모델로 대체해 연산 지연을 수 자릿수 이상 줄이는 것이다.

3건의 기사
나스닥 상장 홀로그램·반도체 기업 WiMi Hologram Cloud가 쌍둥이장 양자키분배(TF-QKD) 시스템의 운용 파라미터를 신경망으로 최적화하는 연구를 진행 중이라고 발표했다. 핵심은 기존 다변수 로컬탐색 알고리즘(LSA)을 사전 학습된 회귀 모델로 대체해 연산 지연을 수 자릿수 이상 줄이는 것이다.

홀로그램 AR 기업 WiMi Hologram Cloud(나스닥: WIMI)가 쌍-필드 양자키분배(TF-QKD) 시스템의 파라미터 최적화 문제에 세 가지 신경망 모델을 적용하고, 기존 최적화 방식 대비 계산 시간을 수 자릿수 단위로 단축할 수 있다는 내부 연구 결과를 공개했다.

메릴랜드대학교(UMD)가 단원자 촉매 설계에 양자컴퓨팅과 머신러닝을 접목하는 암 연구 프로젝트에 착수했다. 이 연구는 대학 측의 '그랜드 챌린지 그랜트 프로그램' 3개년 계획의 일환으로, 총 1,500만 달러 규모의 11개 과제 중 하나로 선정됐다.
