[논문 리뷰] State of the Quantum Software Engineering Ecosystem

Nazanin Siavash, Armin Moin|arXiv (Cornell University)|2026. 01. 05.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 0

한 줄 요약

이 논문은 현재의 Quantum Software Engineering (QSE) 생태계를 조사하고, GPT-5 기반 AI 방법을 사용하여 QSE 내에서 활동하는 학술 기관, 산업 참여자, 스타트업 자금을 파악합니다. 학계-산업 간의 참여를 분석하고 주목할 만한 스타트업 및 산업 참가자의 목록을 제시합니다.

ABSTRACT

We study the current state of the Quantum Software Engineering (QSE) ecosystem, focusing on the achievements, activities, and engagements from academia and industry, with a special focus on successful entrepreneurial endeavors in this arena. Our research methodology is a novel one, featuring the state-of-the-art in Artificial Intelligence (AI), namely Large Language Models (LLMs), especially Generative Pretrained Transformers (GPT). We use one of such models, namely the OpenAI GPT-5 model, through the ChatGPT tool. The goal is to identify institutions and companies that are highly active and have achieved distinguished results in QSE, evidenced by peer-reviewed publications or raised capital in the venture capital market.

연구 동기 및 목표

• 동료 심사를 거친 출판물이나 자금 조달을 보유한 QSE 생태계의 활성 기관 및 기업 식별.
• 향후 협업을 가능하게 하기 위한 QSE에서의 학계와 산업계 참여 평가.
• QSE 영역에서의 창업 활동 및 주목할 만한 스타트업 하이라이트.
• QSE를 위한 생태계 매핑에 LLMs(GPT-5)를 사용하는 방법론적 도전과제 평가.

제안 방법

• 선정된 양자 소프트웨어에 초점을 맞춘 저널과 컨퍼런스에서 소속 및 활동을 추출하기 위해 OpenAI GPT-5를 ChatGPT를 통해 사용.
• QSE와 관련된 기관, 학술 센터 및 산업 참가자의 목록을 작성하도록 GPT-5에 프롬프트.
• 불일치를 해소하고 정확성을 보장하기 위해 결과의 하위 집합을 수동으로 검토.
• 보고된 자본이나 주목할 만한 협업을 가진 산업 참가자 및 스타트업을 라벨링하고 요약.
• 결과를 기존 보고서(예: MIT Quantum Index Report)와 비교하고 LLM 기반 추출의 한계를 논의.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 QSE 관련 작업을 가장 활발히 공개하는 대학과 연구 센터는 어디인가?
• RQ2 QSE 생태계에 가장 적극적으로 참여하는 산업 플레이어와 스타트업은 누구이며 어떤 자본이나 협업을 보유하고 있는가?
• RQ3 LLM 기반 방법으로 QSE 생태계를 매핑하는 데 있어 주요 격차와 문제점은 무엇인가?
• RQ4 식별된 기관과 기업 전반에서 학계-산업의 협력은 어떻게 나타나는가?
• RQ5 발행물과 자금 활동을 바탕으로 한 QSE의 전반적 궤적 및 성장 지표는 무엇인가?

주요 결과

• 본 연구는 QSE에 참여하는 수많은 대학, 연구 센터 및 산업 참가자를 식별하여 광범위하고 다국적 생태계를 강조합니다.
• 다양한 산업 플레이어와 스타트업의 범위를 문서화하며(예: Qiskit, Azure Quantum QDK/Q#, Cirq, PennyLane 등) 일부 기업과 산출물이 명시됩니다.
• 저자들은 소속 및 협업을 추출하기 위해 ChatGPT를 통한 GPT-5를 사용하며 재현성 문제와 때때로 이름 불일치를 인정합니다.
• 이 논문은 학계 참여 및 산업 참가자를 요약한 표 1–6을 제시하고 요약된 스타트업/자금 목록을 제공합니다.
• 저자들은 QSE가 빠르게 성장하고 있지만 여전히 모든 SE 및 QC 관련 장소에 완전히 확립되지는 않았으며, 분류 이슈로 인해 arXiv 및 csrankings가 QSE를 아직 완전히 색인하지 않는다고 지적합니다.