양자 인공지능 및 퀀텀 컴퓨팅 기반 초연결 센싱·자율이동체 연구

Quantum AI and Quantum Computing for Ultra-Connected Sensing and Autonomous Mobility Research

연구 내용

퀀텀 컴퓨팅과 양자 최적화를 활용해 초연결 고차원 센싱을 처리하고 자율이동체의 제어를 최적화하는 연구

양자 컴퓨팅 기반 기술을 활용해 초연결 환경에서 고차원 센싱 정보를 기반으로 자율이동체의 의사결정을 지원하는 연구를 수행합니다. Quantum Hyper-Driving을 통해 양자 최적화와 심층강화학습을 결합하고, ADAS 제어 및 딥러닝 기반 판단 절차를 구성하여 실제 이동체 제어에 연결되는 방향을 추구합니다. 또한 퀀텀 인공지능 기반 Second-Life 플랫폼 기술을 통해 가상환경에서의 퀀텀 컴퓨팅 연계 워크플로를 정리하여 센싱-학습-시뮬레이션의 연결을 강화합니다.

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2건

연구 흐름

초기에는 양자 컴퓨팅 기반 초연결 고차원 센싱 자율이동체 기술을 대상으로 센싱 데이터의 고차원 표현과 양자 최적화 활용 구조를 설정하였습니다. 이후에는 ADAS 제어와 심층강화학습을 통합하여 제어 정책이 학습과 실행으로 이어지도록 절차를 정리하였습니다. 최근에는 가상환경 기반 Second-Life 플랫폼 기술을 통해 퀀텀 인공지능 적용 범위를 확장하고, 실제 이동체 응용을 위한 테스트 및 시뮬레이션 관점을 보강하는 연구를 수행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

양자 최적화 기반 자율주행 제어
고차원 센싱 융합
초연결 위치 및 환경 추정
ADAS 제어 모듈
심층강화학습 정책 생성
6G 센싱-통신 동시 최적화
자율이동체 시뮬레이션
가상환경 기반 Quantum AI 테스트
양자-딥러닝 하이브리드 워크플로
실시간 자율 판단 지원