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“강화학습” 검색 결과
총 9건의 결과
Papers
논문 해설 3
arXiv 2611.03596
학습 에이전트의 기억 속에서 나타나는 시공간의 창발
강화학습 에이전트가 양자정보 과제만으로 시공간의 인과 구조를 스스로 재구성한다.
arXiv 2608.19103
심층 강화학습을 이용한 양자 회로 최적화: 다중 게이트 집합에 대한 응용
결정론적 교환·소거 알고리즘을 강화학습 환경에 내장해 양자 회로를 더 짧게 압축한다.
arXiv 2608.18946
AlphaClifford: 모델 기반 강화학습을 이용한 효율적인 클리퍼드 회로 합성 및 트랜스파일레이션
MCTS 기반 모델 기반 강화학습으로 클리퍼드 회로를 기존 최신 기법보다 적은 게이트로 합성
News
뉴스 6
Phys.org Quantum · 양자컴퓨팅
Google, 강화학습으로 양자컴퓨터 실시간 자기보정 구현
Google Quantum AI의 Volodymyr Sivak 팀이 양자 오류 검출 데이터를 강화학습 알고리즘에 실시간 피드백하는 방식으로 Willow 프로세서의 안정성을 기존 오류 정정 대비 3.5배 향상시켰다. 해당 연구는 2026년 7월 《Nature》에 게재됐다.
2026년 7월 15일
Quantum Computing Report · 양자컴퓨팅
Google, 강화학습으로 Willow 프로세서 논리 큐비트 안정화 달성
Google Quantum AI가 강화학습(RL) 에이전트를 활용해 Willow 초전도 프로세서의 실시간 교정과 양자 오류 정정(QEC)을 통합한 하드웨어 제어 프레임워크를 개발, 논문을 Nature에 게재했다. 이 시스템은 시스템 중단 없이 논리 오류율을 20% 추가 억제하고 논리 큐비트 안정성을 3.5배 향상시키는 성과를 보였다.
2026년 7월 11일
Quantum Computing Report · 양자컴퓨팅
TU Delft 스핀오프 MagiQware, 강화학습 기반 매직 상태 팩토리 최적화로 €57.5만 프리시드 확보
네덜란드 델프트공과대학교(TU Delft) 딥테크 스핀오프 MagiQware가 LUMO Labs 주도 하에 Graduate Ventures 및 Delft Enterprises B.V.의 추가 공동 투자를 받아 총 €57만 5,000(약 65만 8,000달러) 규모의 프리시드 라운드를 마무리했다. 자금은 강화학습을 활용한 양자 매직 상태 팩토리 최적화 소프트웨어 개발에 집중 투입될 예정이다.
2026년 7월 6일
전자신문 · 양자컴퓨팅
양자 중첩으로 강인한 강화학습 계산비용 최대 80% 절감하는 기법 개발
UNIST 윤성환 교수팀과 고려대 김중헌 교수팀이 양자 알고리즘을 적용해 강인한 강화학습의 핵심 병목인 최악 시나리오 탐색 비용을 기존 대비 20~30% 수준으로 낮춘 학습 기법 QRIM을 개발했다. 이 연구는 세계 3대 AI 학회인 ICML 2026에 채택됐다.
2026년 7월 6일
The Quantum Insider · 양자컴퓨팅
Google Quantum AI, 매직 상태 이식 후 저장 오류 7배 초과…킥백 단층촬영법 개발
Google의 Willow 양자 프로세서에서 수행한 매직 상태 배양 실험이 Science에 게재됐다. 연구팀은 거리-3 컬러 코드에서 거리-5 표면 코드로의 상태 이식(그래프팅) 실험을 처음 시연했으나, 이식 이후 저장 단계의 논리 오류율이 시뮬레이션 예측치보다 약 7배 높게 측정되는 격차를 확인했다.
2026년 10월 16일
The Quantum Insider · 양자컴퓨팅
네덜란드 MagiQware, 매직 스테이트 팩토리 AI 최적화로 프리시드 57만5천 유로 유치
네덜란드 스타트업 MagiQware가 내결함성 양자컴퓨팅의 핵심 병목인 매직 스테이트 팩토리를 AI로 최적화하는 소프트웨어를 개발하기 위해 57만5,000유로의 프리시드 투자를 유치했다. Graduate Ventures, Delft Enterprises B.V., LUMO Labs가 이번 라운드에 참여했다.
2026년 7월 6일