Diversity-Aware Ensemble of Quantum-Classical Models via Combinatorial Fusion
본 논문은 조합 융합 분석(Combinatorial Fusion Analysis)을 사용하여 구조적으로 다양한 고전 및 양자 모델을 효과적으로 결합하는 다양성 인지 앙상블 프레임워크를 제안하며, 이러한 하이브리드 접근 방식이 여러 이진 분류 벤치마크에서 개별 최적 모델들을 일관되게 능가함을 입증한다.
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양자 머신러닝이라는 신흥 분야에서 과학자들은 양자 물리학의 기묘한 법칙을 사용하여 컴퓨터가 문제를 해결하도록 가르치기 위해 노력하고 있습니다. 일상적인 컴퓨터에서 발견되는 0 또는 1인 표준 비트 대신, 이 기계들은 동시에 여러 상태로 존재할 수 있는 양자 비트, 즉 큐비트를 사용합니다. 이러한 기계들이 학습하게 만들기 위해 연구자들은 양자 게이트로 구성된 특수한 회로를 구축합니다. 이것들은 물리적인 전선이나 스위치가 아니라, 큐비트의 상태를 회전시키고 뒤트는 수학적 지침입니다. 문제는 이러한 지침들을 배치하는 방법이 무수히 많다는 것입니다. 마치 요리사가 완벽한 요리를 위해 다양한 향신료의 조합을 시도하는 것처럼, 연구자들은 최상의 결과를 얻기 위해 게이트의 적절한 배치를 선택해야 합니다. 오랫동안 표준적인 접근 방식은 이러한 가능성들을 검색하여 단 하나의 최적의 설계를 선택하고 나머지는 버리는 것이었습니다. 이 방법은 모든 과업에 대해 하나의 완벽한 아키텍처가 존재하며, 다른 설계들은 단지 실패한 시도일 뿐이라고 가정합니다.
하지만 새로운 연구는 이러한 접근 방식이 가치 있는 정보를 버리고 있을지도 모른다고 제안합니다. 양자 및 고전 컴퓨터 모델을 혼합하여 작업한 연구진은 다른 질문을 던졌습니다. 만약 스스로 승리하지 못한 설계들이 여전히 유용한 단서를 담고 있다면 어떨까? 그들은 여러 가지 서로 다른 설계들을 결합함으로써, 비록 불완전한 것일지라도, 그 집단이 단일 모델이 혼자 할 수 있는 것보다 더 나은 예측을 할 수 있다고 제안했습니다. 이 아이디어는 다양성이라는 개념에 의존합니다. 팀 내에서 서로 다르게 생각하는 구성원을 갖는 것은 동일한 전문가들로 구성된 집단보다 종종 더 강력합니다. 한 사람이 실수를 하더라도, 다른 사람은 답을 명확하게 볼 수 있기 때문입니다. 연구진은 이 논리를 양자 회로에 적용하여, 각기 다른 설계를 팀의 독특한 구성원으로 취급했습니다. 그들은 조합 융합 분석(combinatorial fusion analysis)이라는 방법을 사용하여 각 모델이 데이터를 얼마나 다르게 바라보는지 측정하고 그 답변들을 결합했습니다. 결과는 단일 최고의 성과자를 따르는 대신 다양한 모델의 집단에 귀를 기울임으로써, 시스템이 복잡한 분류 과업을 해결하는 데 있어 훨씬 더 정확해졌음을 보여주었으며, 이는 많은 다양한 접근 방식의 집단적 지혜가 한 명의 고독한 천재보다 우월하다는 것을 증명했습니다.
연구팀은 테스트를 위해 먼저 29개의 서로 다른 모델로 구성된 거대한 풀을 만들었습니다. 이 그룹에는 다양한 구조를 가진 20개의 양자 회로와 디시전 트리(decision trees), 서포트 벡터 머신(support vector machines)과 같은 9개의 고전적 모델이 포함되었습니다. 양자 회로는 두 가지 주요 전략을 사용하여 구축되었습니다. 첫째, 큐비트를 연결하고 상태를 회전시키는 다양한 방법을 테스트하는 탐색 과정을 기반으로 12개의 변형을 생성했습니다. 둘째, 자연 속의 입자들이 상호작용하는 방식에서 영감을 얻거나 무작위 패턴에 기반한, 완전히 다른 수학적 구성 요소를 사용하는 8개의 정교하게 선택된 회로를 추가했습니다. 이러한 양자 모델들과 함께, 연구진은 익숙한 고전적 도구들을 포함했습니다. 목표는 이 매우 다른 유형의 모델들을 혼합하는 것이 단일 모델이 스스로 달성할 수 있는 것보다 더 강력한 예측기를 만들 수 있는지 확인하는 것이었습니다.
어떤 모델을 결합할지 결정하기 위해 연구진은 단순히 점수가 가장 높은 모델들을 고른 것이 아니었습니다. 대신, 그들은 데이터를 순위 매기는 방식에서 서로 어떻게 다른지를 살펴보았습니다. 그들은 두 모델이 예측 순위에 대해 얼마나 의견 차이를 보이는지를 계산하는 인지적 다양성(cognitive way)이라는 척도를 사용했습니다. 만약 두 모델이 항상 일치한다면 그것은 중복된 것이며, 구조적인 방식으로 의견이 다르다면 그것은 다양한 것입니다. 연구팀은 가장 다양한 쌍의 모델들을 식별하였고, 높은 성능과 높은 다양성을 모두 제공하는 5개의 작은 그룹을 선택했습니다. 이 선택 과정은 최종 팀이 단순히 개별 성과가 가장 좋은 모델들의 집합이 아니라, 서로의 약점을 보완할 수 있는 모델들의 집단이 되도록 보장했습니다.
팀이 선정된 후, 연구진은 두 가지 주요 방법을 사용하여 그들의 예측을 결합했습니다. 첫 번째 방법은 각 모델이 부여한 원시 점수를 평균 내는 것이었고, 두 번째 방법은 그들의 순위를 평균 내는 것이었습니다. 그들은 이러한 조합에 가중치를 주는 여러 방식을 테스트했는데, 때로는 더 다양한 모델에 더 많은 중요성을 부여하기도 하고, 때로는 개별적으로 가장 잘 수행하는 모델을 우선시하기도 했습니다. 그들은 심장병 진단에 사용되는 의료 기록부터 레이더 신호와 이메일 스팸 필터에 이르기까지 네 가지의 서로 다른 실제 데이터셋에 대해 이 시스템을 테스트했습니다. 모든 경우에, 결합된 모델은 풀 내의 단일 최고 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
개선 정도는 상당했습니다. 심장병 예측 데이터셋의 경우, 결합된 모델은 단일 최고 모델에 비해 정확도를 3.38% 향상시켰습니다. 당뇨병 데이터셋의 경우 그 이득은 더 컸으며, 6.03%에 달했습니다. 이오노스피어(ionosphere) 레이더 데이터의 경우, 결합된 시스템은 단일 최고 모델이 달성한 94.34%에서 크게 뛰어올라 98.11%의 정확도에 도달했습니다. 이미 모델들이 매우 뛰어났던 스팸 탐지 작업에서도, 융합 방식은 여전히 0.58%의 추가적인 개선을 이끌어냈습니다. 이러한 결과는 연구진이 앙상블이나 하이브리드 양자-고전적 접근 방식을 사용한 최근의 다른 연구들과 비교했을 때도 유효했습니다. 그들의 방법은 네 가지 데이터셋 모두에서 일관되게 가장 높은 점수를 만들어냈습니다.
또한 이 연구는 가장 성공적인 팀들이 거의 항상 양자와 고전 모델의 혼합이었다는 것을 밝혀냈습니다. 어떤 경우에는 트리 구조로 알려진 특정 양자 회로가 고전적 부스팅 알고리즘과 결합되었을 때 최상의 조합을 보였습니다. 또 다른 경우에는 최적화 알고리즘에서 영감을 받은 양자 회로가 신경망과 함께 작동할 때 가장 효과적이었습니다. 이는 양자 모델과 고전 모델이 세상을 근본적으로 다른 방식으로 바라보고 있으며, 그 차이점이 결합되었을 때 강력해진다는 것을 시사합니다. 이 연구는 더 나은 양자 머신러닝을 향한 길이 단 하나의 완벽한 회로 설계를 찾는 것이 아니라, 서로 다른 설계들의 다양한 강점을 효과적으로 활용하는 법을 배우는 데 있다는 것을 보여줍니다. 최적의 모델을 찾는 과정을 최적의 팀을 찾는 과정으로 취급함으로써, 연구진은 여러 다양한 설계들이 함께 작동하는 힘을 효과적으로 활용하는 새로운 방법을 제시했습니다.
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