양자컴퓨터 분야로 가고싶은 컴퓨터학과 재학생입니다

답변 정말 감사합니다! 좀 더 깊이 자세히 찾아보도록 하겠습니다.

오호 국책연구소.. 그런게 있군요 큰 도움 주셔서 감사합니다! 시간 많으니 천천히 공부해나가보겠습니다

저도 첨에 그냥 많이 찾아보고, 맨땅에 헤딩도 많이 해봐서 그냥 추가로 하는 얘긴데,

당연한 얘길수도 있어요. 근데,
뭐든 분야를 많이 알아보고, 대학원 연구실 스카이포카 학교로만 싹다 사이트 들어가보면서 연구 분야나 논문 보다보면 딱 하고 싶은 곳이 있을거에요.
연구실 선택도 중요하기 떄문에 대학원 가고 싶다면 최대한 많이 찾아보고 어디가 좋아보이는지 여긴 논문을 1년에 몇개나 좋은 논문 내고, 여기가면 내가 성장할 수 있는 곳이다 라는 것이 보이는 곳을 찾아보는 것도 굉장히 좋은거 같습니다.

본인 스스로 굉장히 많이 연구실을 찾아보고 공부해보라는거죠 ㅎㅎ

틀린 얘기가 너무 많아서 어디서부터 지적해야될지도 모르겠네

흠 그런가요 좀더 고민해보겠습니다

좋은 조언 감사합니다!

병렬처리 지금 핫하지 않나요?
LLM때문에 수십 수백대의 GPU를 쓰고 있고
관련 연구도 많을텐데

보르헤스님 Chat gpt에 한번 물어보고 오세요. 납득하기 어려운 점이 많네요

엇 마침 찾아보고 고민하던 캠프네요
좋은 정보 감사합니다!

소프트유ㅔ어쪽 연구하고 싶습니다
해외 어디 보고계시는지 알수 있을까요?

진짜로 컴퓨터 과학에서 같은 알고리즘, 양자 컴퓨팅 프레임 워크면 독일하고 영국 대학원 둘러보세요.
에든버러 대학교에서 양자 소프트웨어 연구실 박사과정 공개 준비중이라는데 여기도 살펴보시고
독일권은 양자 컴퓨팅 프레임 워크 관련 연구도 활발해요, 뭰헨 공대나 라이프니츠 공대 양자 기술 석사 프로그램도 있고요.
캐나다는 Waterloo 대학이, 응용수학, 조합 최적화, 물리학, 컴퓨터 과학 4개 프로그램에서 양자 컴퓨팅 석/박사 학위 프로그램을 구성합니다.
미국 쪽은 CS 에서 주로 합니다. 학교마다 워낙 다양한데 물리과에서 하는 알고리즘은 이론 물리랑 결부되어서 방향이 좀 다릅니다.
제 추천은 Applied Phyics 프로그램을 운영하는 대학교들을 찾는게 좋아보이네요.
학제간 연구가 활발한 분야이기 때문에 물리, 재료, 수학, 컴퓨터 과학등 적합한 지도교수가 다른 학과에 있을 수도 있는데, 이런 Applied Physics 프로그램은 학과에 상관 없이 지도교수를 선임할 수 있는 경우도 많습니다.
NorthWestern, Rice, Cornell 등 있습니다.

그런데 어디 보다는 무슨 연구를 하고 싶은지부터 결심하시는 게 좋아보이네요. 아무것도 결정된 게 없고 그냥 양자 소프트웨어면 결정짓기 힘들어요.

정보 감사합니다.. 시간도 많으니 여러 공부 해보고 좀더 자세히 결정 내리면 될 것 같아요. 감사합니다!

CS 쪽에서 그나마 건질건 알고리즘 때 배우는 복잡도 이론인데 접근법이 많이 달라서 생소함을 덜어주는거 말고는 크게 도움되지 않습니다.

정말로 한국에서 '다 커버 가능' 한 범주에 양자 알고리즘이 포함된다고 생각하시나요? 양자 오류정정이나 양자 통신, 양자 정보 쪽은 몰라도 양자 알고리즘은 교수님 주도하에 최신 토픽/이슈 다 팔로업하고 연구 하시는 분 손에 꼽을텐데요

관련 교수님들이 ‘있는‘ 수준이지 굴러다니는 돈 크기 차이 보시면 놀라실텐데요. 석박해보신 분이라면 과제하나 따오는게 얼마나 중요한지 아실텐데..

우리나라가 AI분야에서 뒤처지는 가장 큰 이유가 돈인만큼 양자분야에서도 그렇습니다.

무조건 해외로 가야합니다.

다시 말해, 분야에 대한 애정이 없이 전망만을 고려한다면 AI나 병렬, hpc, 최적화, 암호가 (최소한 경제적으로는)나을 거라고 생각합니다. 제가 이 분야에 몸을 담근지 오래되어서 너무 비관적으로 보는 것일 수도 있는데, 일단 80년도에 Feynman이 제창한 분야이고, shor와 aaronson, gottesmann 등 90년대 말부터 여러 대가들의 기여 이후로 성숙해져가는 단계에 있는 분야이기때문에, 운이나 실력이 어지간히 좋지 않으면 경제적으로는 성공하기 힘들거라고 생각합니다.

그런 측면이 아니고 연구자로서의 미래를 생각한다면, 재미있는 분야인 것은 맞습니다. 다만 꽤 불안한 지지기반 하에 쌓여온 분야이고, 아직 명확하게 이루어진 결과물이 하나도 없다는 점을 인지하시는 게 좋겠습니다.

새벽이라 비몽사몽해서 맨 앞에 qec랑 rqc 얘기만 적었는데, 저게 가장 spotlight를 많이 받는 분야는 맞지만 다른 분야도 많습니다. 문제는 대부분 적체중에 있다는 것입니다.