호주 연구자들이 반도체 설계 효율성을 향상시키기 위한 새로운 양자 기계 학습 기법을 소개했습니다. 이 방법은 양자 상태에 데이터를 인코딩하여 패턴을 식별한 후, 기계 학습 분석을 통해 전통적인 모델에 비해 칩 설계 효율성을 8.8%에서 20.1%까지 개선하는 것으로 보고되었습니다.
현대 칩 설계의 복잡성은 특히 반도체와 금속층 간의 전기 흐름을 이해하는 것이 중요한 제작 최종 단계에서 정밀성을 요구합니다. 새로운 기법인 양자 커널 정렬 회귀기(Quantum Kernel-Aligned Regressor, QKAR)는 159개의 갈륨 나이트라이드 고전자 이동도 트랜지스터(GaN HEMTs) 샘플을 사용하여 개발되었습니다. 이 기법은 칩 성능에 중요한 오믹 접촉 저항에 영향을 미치는 주요 변수를 식별하는 데 중점을 두고 있습니다.
연구 결과에 따르면 QKAR는 오믹 접촉 저항 모델링을 단순화할 수 있으며, 이는 칩 설계에서 상당한 발전으로 이어질 수 있습니다. 그러나 이 기술의 완전한 실현은 더 발전된 양자 컴퓨팅 하드웨어의 개발에 달려 있을 수 있습니다. 이 연구 결과는 반도체 응용 분야에서 복잡한 회귀 작업을 관리하는 데 있어 양자 기계 학습의 잠재력을 강조하며, 양자 기술이 발전함에 따라 유망한 미래를 제시합니다.
현재 양자 컴퓨팅의 상태가 칩 제조 프로세스를 완전히 혁신할 수 있는 것은 아닐지라도, 양자 기법과 기계 학습의 통합은 다양한 산업에서 변혁적인 영향을 미칠 가능성을 시사하며, 두 컴퓨팅 패러다임의 강점을 활용할 수 있는 기회를 제공합니다.
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