양자 컴퓨팅에 대해서
양자 컴퓨터는 양자 역학적 현상을 이용하는 컴퓨터입니다. 소규모에서 물리적인 물질은 입자와 파도의 특성을 나타내며, 양자 컴퓨팅은 이 동작을 특수 하드웨어를 사용하여 이용합니다. 고전 물리학에서는 이러한 양자 장치의 동작을 설명할 수 없으며, 확장 가능한 양자 컴퓨터는 현대의 어떤 "고전적" 컴퓨터보다 기하급수적으로 빠른 계산을 수행할 수 있습니다. 이론적으로 대규모 양자 컴퓨터는 널리 사용되는 암호화 체계를 파괴하고 물리 시뮬레이션을 실행하는 물리학자를 도울 수 있지만, 현재의 기술 상태는 주로 실험적이고 실용적이지 않으며 유용한 응용 프로그램에 몇 가지 장애물이 있습니다. 양자 컴퓨팅에 있어서의 정보의 기본 단위인 큐비트(또는 「양자 비트」)는, 고전적인 컴퓨팅에 있어서의 비트와 같은 기능을 합니다...
디지털 트윈(Digital twin)에 대해서
디지털 트윈은 시뮬레이션, 통합, 테스트, 모니터링, 유지보수 등의 실용적인 목적으로 실제 또는 실제 실제 물리 제품, 시스템 또는 프로세스(물리 트윈)의 디지털입니다 모델입니다. 디지털 트윈은 제품 라이프 사이클 관리의 기본 전제이며, 그것이 나타내는 물리 엔티티의 라이프 사이클 전체에 걸쳐 존재합니다. 정보가 상세하게 기재되어 있으므로 디지털 트윈 표현은 구현하기 위해 작성되는 값 기반 사용 사례에 따라 결정됩니다. 디지털 트윈은 가상 프로토타이핑과 같이 물리 엔티티 앞에 존재할 수 있습니다. 작성 단계에서 디지털 트윈을 사용하면 대상이 되는 엔티티의 라이프 사이클 전체를 모델화 및 시뮬레이션할 수 있습니다. 기존 엔티티의 디지털 트윈을 실시간으로 사용하여 해당 물리 시스템과 정기적으로 동기화할 수 ..
머신 러닝(machine learning)에 대해서
머신러닝(ML)은 데이터로부터 학습해 보이지 않는 데이터로 일반화하고 명시적인 지시 없이 업무를 수행할 수 있는 통계 알고리즘 개발과 연구에 관한 인공지능 연구 분야입니다. 최근 인공신경망은 지금까지의 많은 성능 접근법을 뛰어넘을 수 있습니다.ML은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 이메일 필터링, 농업, 의료 등 많은 분야에서 응용을 찾고 있습니다. 비즈니스 문제에 적용하면 예측 분석이라는 이름으로 알려져 있습니다. 모든 기계 학습이 통계에 기반을 두고 있는 것은 아니지만, 계산 통계는 이 분야 방법의 중요한 소스입니다. ML의 수학적 기초는 수학적 최적화(수학적 프로그래밍) 방법에 의해 제공됩니다. 데이터 마이닝은 감독되지 않은 학습을 통한 탐색적 데이터 분석(EDA)에 초점을 맞춘 관련된 (..