[논문 리뷰] Quantum Information Science and Technology for Nuclear Physics. Input into U.S. Long-Range Planning, 2023

D. Beck, J. Carlson외 99명|arXiv (Cornell University)|2023. 02. 28.

Data Quality and Management인용 수 5

한 줄 요약

이 화이트페이퍼는 미국 핵물리학 연구에 양자정보과학기술(QIST)을 통합하기 위한 전략적 권고안을 제시하며, 향후 5–10년 간의 양자 센싱 및 양자 시뮬레이션 기술의 발전을 제안한다. 핵다체 문제 해결과 핵물리 및 기본 물리학 분야의 정밀 측정 향상을 위해 양자 기술을 활용하기 위해 인재 양성과 다학제적 협업을 강조한다.

ABSTRACT

In preparation for the 2023 NSAC Long Range Plan (LRP), members of the Nuclear Science community gathered to discuss the current state of, and plans for further leveraging opportunities in, QIST in NP research at the Quantum Information Science for U.S. Nuclear Physics Long Range Planning workshop, held in Santa Fe, New Mexico on January 31 - February 1, 2023. The workshop included 45 in-person participants and 53 remote attendees. The outcome of the workshop identified strategic plans and requirements for the next 5-10 years to advance quantum sensing and quantum simulations within NP, and to develop a diverse quantum-ready workforce. The plans include resolutions endorsed by the participants to address the compelling scientific opportunities at the intersections of NP and QIST. These endorsements are aligned with similar affirmations by the LRP Computational Nuclear Physics and AI/ML Workshop, the Nuclear Structure, Reactions, and Astrophysics LRP Town Hall, and the Fundamental Symmetries, Neutrons, and Neutrinos LRP Town Hall communities.

연구 동기 및 목표

• 핵물리학과 양자정보과학기술(QIST)의 교차 분야에서 핵심 과학적 기회를 식별하고 우선순위를 정하기.
• 핵물리학 연구에서의 양자 센싱 및 양자 시뮬레이션을 발전시키기 위한 5–10년 전략 계획을 수립하기.
• 양자강화 핵물리학 분야의 혁신을 이끄는 데 기여할 수 있는 다양한, 양자 기술에 대비된 인재 양성 지원하기.
• 계산 물리학 및 AI/머신러닝 통합과 같은 핵물리학 분야의 보편적 장기 계획 노력과 QIST 이니셔티브를 조율하기.
• 핵구조, 반응 및 대칭성 분야의 근본적인 질문을 해결하기 위해 양자 기술을 활용하는 협업 기반의 다학제적 연구 경로를 촉진하기.

제안 방법

• 2023년 1월 31일~2월 1일, 뉴멕시코주 산타페에서 개최된 전용 워크숍에 참가한 98명의 참가자들이 핵물리학을 위한 QIST의 현재 역량과 향후 방향성에 대해 평가했다.
• 핵구조, 반응, 천체물리학, 기본 대칭성 등 다양한 핵물리학 하위 분야의 의견을 종합했다.
• 포획된 이온, 초저온 원자, 양자 컴퓨터를 활용한 핵다체계의 양자 시뮬레이션을 위한 구체적인 기술적 길을 식별하고 지지했다.
• 전기 dipole 모멘트 및 중성자 상호작용 측정과 같은 핵물리적 성질을 향상된 정밀도로 측정하기 위한 양자 센싱 응용을 제안했다.
• 초기 연구자들을 대상으로 한 양자 기술 및 다학제적 협업 능력 향상을 위한 인재 양성 전략을 개발했다.
• 다른 LRP 워크숍의 동시 진행 계획 활동과 조율하여 핵물리학 연구 생태계 전반에 걸쳐 일관성을 확보했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 하면 높은 정밀도로 핵다체계를 모델링할 수 있는 양자 시뮬레이션 플랫폼을 최적화할 수 있는가?
• RQ2 ppm 이하 정밀도로 핵물리적 및 전약력학적 성질을 측정하는 데 가장 유망한 양자 센싱 기법은 무엇인가?
• RQ3 핵물리학 분야에서 지속 가능하고 다양한 양자 기술 대비 인재를 양성하기 위해 필요한 인프라와 교육 프로그램은 무엇인가?
• RQ4 어떻게 하면 기존의 계산 핵물리학 프레임워크에 QIST 기술을 통합하여 발견을 가속화할 수 있는가?
• RQ5 핵구조 및 천체물리학 분야의 열린 질문을 해결하기 위해 QIST의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 필수적인 다학제적 협력은 무엇인가?

주요 결과

• 워크숍은 핵소체 및 핵다체계의 양자 시뮬레이션을 고도로 우선시하는 응용 분야로 식별하였으며, 핵력과 핵구조에 대한 이해에 혁신적 돌파구를 가져올 수 있다.
• 전기 dipole 모멘트 및 중성자 상호작용 측정을 위한 양자 센싱 응용은 고전적 한계를 초월한 사상 초월 정밀도를 달성할 수 있음을 인정받았다.
• 핵물리학과 양자 기술에 능숙한 새로운 세대 물리학자들을 육성하기 위해 전문적인 교육 프로그램과 연구 네트워크 개발을 지지했다.
• QIST를 계산 핵물리학 및 AI/머신러닝과 통합하는 것이 이론적·실험적 진전을 가속화하는 데 필수적임을 확인했다.
• 국가 과학 우선순위와 일치하는 5–10년간의 자금 및 인프라 투자 유도를 위한 전략적 권고안이 공식적으로 승인되었다.
• 이 화이트페이퍼는 핵물리학 분야의 광범위한 공동체의 일치된 의견을 반영하여, 2023년 핵과학자문위원회(NSAC) 장기계획 과정에 공식적으로 제출되었다.