일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2022.12.16

히타치의 유사 양자 기술
MI를 사용한 재료 개발 기간을 20% 단축할 수 있을 것으로 추산

히타치제작소는 12월 16일, 자사가 개발하고 있는 유사 양자컴퓨터 'CMOS 어닐링(CMOS Annealing)'을 활용해 지금까지 적용해온 기계학습 모델의 예측 정확도를 향상시키고, 재료 개발 기간을 약 20% 단축할 수 있다는 것을 성능 검증을 통해 추산했다. 이번 검증은 세키스이화학공업(積水化学工業)과 공동으로 실시하는 검증의 일환이다.

히타치는 IoT 플랫폼 ‘Lumada’를 기계학습 등을 적용해 재료 개발을 효율화하는 ‘머티리얼즈 인포매틱스(MI)'에서 활용하고 있다. 히타치가 세키스이화학공업과 추진하고 있는 것은 재료 실험 데이터를 기반으로 기계학습 방법인 결정 트리(Decision tree)를 이용한 예측 모델을 구축해 재료 개발에 있어 최적의 조건을 탐색하는 것이다.

이번 검증에서는 결정 트리로 최적의 복합 조건을 선정하는 문제에 CMOS 어닐링을 사용함으로써 예측 정확도 향상을 실현했다. 과거 100개의 소재 개발 데이터를 바탕으로 기존 기술과 신기술로 각각 성능 예측을 실시한 결과, 신기술 이용 시 기존과 비교해 검증에 소요되는 실험 기간이 약 20% 절감될 것이라는 추산이 나왔다.

CMOS 어닐링을 적용하기 위한 문제 형식의 변환과 복합 조건에서의 분류를 가능하게 하는 결정 트리 알고리즘을 새롭게 개발한 것이 이번 결과로 이어졌다. 히타치는 이 기술을 Lumada의 '재료 개발 솔루션'에서 실용화해나갈 방침이다.
 

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