본 논문은 기존의 클라우드 기반 다국어 번역 서비스(Google Translate, Microsoft Translator 등)가 대규모 다국어 언어 모델(GRU, LSTM, BERT, GPT, T5 등)을 사용하는 것과 달리, 양자 컴퓨팅을 활용한 다국어 기계 번역 모델 QEDACVC(Quantum Encoder Decoder Attention-based Convolutional Variational Circuits)를 제안합니다. QEDACVC는 양자 컨볼루션, 양자 풀링, 양자 변분 회로, 양자 어텐션을 활용한 양자 인코더-디코더 아키텍처를 사용하며, OPUS 데이터셋(영어, 프랑스어, 독일어, 힌디어)으로 학습했을 때 82%의 정확도를 달성했습니다.
