Quantum Computing For Artificial Intelligence (ITRC Center, 2018년 설립)
양자 컴퓨팅은 개념 증명의 의미에서 실현되고 있다. IBM, 구글, 인텔의 큐비트, 양자 비트 디바이스 기술 덕분에 인공지능과 같은 복잡한 문제를 처리할 수 있도록 급속도로 성장하고 있으며, 큐비트를 이용하면 고전 컴퓨팅보다 초다항적으로 빠른 계산 속도를 달성 할 수 있음을 확인했다. 따라서 세계에서 수십억 달러가 넘는 지원을 받으며 다양한 연구가 진행 중이다. QuIC 그룹은 2018년 국가 연구 프로그램인 인공지능 양자컴퓨팅 카이스트 IT 연구 센터 (QCAI)를 설립했다. IT 연구 센터 프로그램은 석사 및 박사 과정, 그리고 학부생으로 이루어진 10개 연구 그룹의 적극적인 연구 및 교육 활동을 지원한다.
QuIC 그룹은 양자 컴퓨팅의 두 가지 분야에 관심을 갖고 있다. 양자 컴퓨팅 아키텍쳐 분야에서 양자 알고리듬은 컴퓨팅 프로세스 및 데이터 인터페이스를 효율적으로 처리할 때만 진정한 양자 이득을 얻을 수 있다. 양자 데이터베이스 (QDB), 양자 포킹 (QFork) 및 양자 랜덤 액세스 메모리 (QRAM)에 대해 연구한다. 양자 기계 학습 분야에서 양자 패리티 학습 알고리듬을 시작으로 하여, 양자 강화 학습을 위한 응용 프로그램을 개발해 처음으로 지능 축적 QML 알고리듬을 착안하였다. 양자 인공지능은 매우 적은 에너지 소모와 저비용으로 인간 지능 수준의 서비스에 도달할 수 있는 궁극적인 해결책이 될 것이다.

Quantum Information Technology for Secure Quantum Key Distribution (QKD)
양자 통신 채널은 절대 도청할 수 없는 무조건적인 보안 통신을 가능하게 한다. 이런 양자적 특성은 정보 이론을 기반으로 양자 현상을 다루는 양자 정보 이론을 통해 이해할 수 있고, 그 이해를 기반으로 QKD 및 양자 통신에 활용될 수 있다. QuIC 그룹은 현재 위성 지상 간 양자 통신 채널의 응용 시스템의 기반이 될 수 있는 연속 변수 QKD 시스템 개발을 진행 중이다.

Direct-detection Optical Access Network Enhanced by Machine Learning
지속적으로 증가하는 셀룰러 시스템의 트래픽 부하를 충족시키기 위해 클라우드 무선 액세스 네트워크 (C-RAN)은 셀 간 간섭, 에너지 소비 및 장비 비용을 줄이고 있다. 매우 비선형, 저비용 레이저 다이오드로 10 Gbps 이상의 데이터를 전송하기 위해, 복잡한 신호 균등화를 대체할 인공지능 기계학습 기술의 적용을 연구한다. 4/8 레벨 펄스 진폭 변조 (PAM-4 혹은 PAM-8)를 갖춘 레이저 다이오드의 기술적 한계인 10GBps를 초과하는 용량 확장을 실험적으로 입증하였다. 이러한 결과로 지상-위성 통신에서 활용하는 것을 목적으로 연구를 수행중이다.