KOSÉ, PCHi 2026에서 양자 컴퓨팅이 미래 화장품에 미치는 영향 공개(CosmeticsDesign-Asia)
(원문 제목: KOSÉ to reveal how quantum computing can shape future cosmetics at PCHi 2026)
검색 키워드 : K-beauty
뉴스 요약
- KOSÉ의 데이터 과학자가 PCHi 2026에서 양자 컴퓨팅 기술을 통한 화장품 연구개발 혁신을 논의할 예정
- 양자 컴퓨팅 기반 알고리즘이 화장품 포뮬레이션 후보를 동시에 탐색하여 혁신을 촉진
- KOSÉ는 양자 컴퓨팅을 통해 새로운 가치 창출을 목표로 연구를 지속할 계획
뉴스 번역 원문
KOSÉ의 데이터 과학자가 PCHi 2026에서 양자 컴퓨팅을 해명하고 이 첨단 기술이 미래의 화장품 연구개발을 어떻게 이끌 수 있는지에 대해 논의할 예정이다. PCHi는 3월 18일부터 20일까지 항저우 그랜드 컨벤션 & 전시 센터에서 열릴 예정이며, 올해는 확장된 컨퍼런스 프로그램을 선보인다. 무역 박람회를 앞두고 CosmeticsDesign-Asia는 KOSÉ의 데이터 과학 그룹, 첨단 기술 연구소의 데이터 과학자인 오비카네 슌과 인터뷰를 통해 양자 컴퓨팅 기반 알고리즘과 같은 첨단 기술이 화장품 포뮬레이션을 어떻게 형성하고 가속화할 수 있는지에 대해 들었다.
오비카네는 2020년 KOSÉ에 합류한 이후, 의료 이미지 분석을 위한 딥러닝 기반 도메인 적응에 대한 학문적 배경을 바탕으로 다양한 프로젝트에 참여해왔다. 2021년부터는 포뮬레이션 설계를 위한 재료 정보학에 참여하여, 독자적인 양자 컴퓨팅 기반 자동 포뮬레이션 생성 알고리즘을 개발했다. 이 연구는 데코르테의 AQ 포어 블랙헤드 디졸버 개발에 적용되었다. KOSÉ는 수학적 및 계산적 방법론을 기반으로 연구를 계속 발전시키고 뷰티 산업 내에서 새로운 가치를 창출하고자 한다.
양자 컴퓨팅 기반 알고리즘은 매우 많은 옵션 중에서 더 나은 조합을 효율적으로 찾는 방법이다. 기존의 컴퓨터는 일반적으로 후보를 하나씩 평가하지만, 양자 알고리즘은 많은 가능성을 동시에 탐색할 수 있다. 이 강점은 특히 매우 크고 복잡한 조합을 가진 문제, 예를 들어 화장품 포뮬레이션 후보를 탐색하는 데 유용하다.
이 기술은 인간의 사고 한계를 넘어 포뮬레이션 탐색을 가능하게 한다. 기존의 화장품 포뮬레이션 개발에서는 연구자의 경험과 축적된 지식이 중요한 역할을 한다. 동시에 이러한 접근 방식은 본질적으로 인간의 편견과 시간 및 비용 제약에 의해 제한된다. 우리의 계산적 접근 방식은 경험이 풍부한 개발자조차 예상하지 못한 포뮬레이션 조합을 식별했다. 결과적으로 포뮬레이션 가능성을 더 넓고 체계적으로 탐색할 수 있다.
양자 컴퓨팅 기반 알고리즘과 인공지능과 같은 기술의 출현으로 인한 기회는 개발 과정의 일부를 모방하고 개발자에게 새로운 통찰력을 제공하는 것이다. 이러한 의미에서 이들은 일종의 파트너로 기능하여 개발자가 더 발전되고 창의적인 작업에 집중할 수 있게 한다. 결과적으로 화장품 산업의 과학적 진보가 가속화될 가능성이 있다. 한편, 최종 결정은 여전히 인간에게 달려 있으므로 개발자는 이전보다 더 깊은 지식을 가지고 비판적으로 사고해야 할 것이다. 이러한 기술은 개발을 더 쉽게 만드는 것이 아니라 궁극적으로 이 분야를 더 요구하고 경쟁적으로 만들 수 있다.
기술 자체가 아니라 이를 이해하고 여러 분야에 적용할 수 있는 확고한 기반의 부족이 가장 큰 장벽이다. 이러한 기술은 여전히 신흥 기술이기 때문에 노력은 종종 개념 증명 단계에서 멈추고 기대가 현실을 앞서갈 수 있다. 이 단계에서는 과도한 약속을 하지 않고 실용적인 예를 꾸준히 구축하고 이러한 계산 기술이 화장품 산업에 뿌리내릴 수 있는 기반을 만드는 데 집중하는 것이 중요하다.
우리 세션에서 참석자들이 양자 컴퓨팅을 복잡하거나 먼 것으로 보지 않고 화장품 연구개발을 위한 새로운 사고 방식으로 보기를 바란다. 화장품 현상을 본질적으로 복잡한 것으로 생각하기보다는 이를 단순화하고 본질에 집중하며 컴퓨터에서 어떻게 표현될 수 있는지를 고려하는 것이 중요하다고 믿는다. 이러한 새로운 관점을 통해 참가자들이 미래 화장품 개발의 가능성을 확장하는 데 도움이 되는 통찰력을 얻기를 바란다.
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오비카네는 2020년 KOSÉ에 합류한 이후, 의료 이미지 분석을 위한 딥러닝 기반 도메인 적응에 대한 학문적 배경을 바탕으로 다양한 프로젝트에 참여해왔다. 2021년부터는 포뮬레이션 설계를 위한 재료 정보학에 참여하여, 독자적인 양자 컴퓨팅 기반 자동 포뮬레이션 생성 알고리즘을 개발했다. 이 연구는 데코르테의 AQ 포어 블랙헤드 디졸버 개발에 적용되었다. KOSÉ는 수학적 및 계산적 방법론을 기반으로 연구를 계속 발전시키고 뷰티 산업 내에서 새로운 가치를 창출하고자 한다.
양자 컴퓨팅 기반 알고리즘은 매우 많은 옵션 중에서 더 나은 조합을 효율적으로 찾는 방법이다. 기존의 컴퓨터는 일반적으로 후보를 하나씩 평가하지만, 양자 알고리즘은 많은 가능성을 동시에 탐색할 수 있다. 이 강점은 특히 매우 크고 복잡한 조합을 가진 문제, 예를 들어 화장품 포뮬레이션 후보를 탐색하는 데 유용하다.
이 기술은 인간의 사고 한계를 넘어 포뮬레이션 탐색을 가능하게 한다. 기존의 화장품 포뮬레이션 개발에서는 연구자의 경험과 축적된 지식이 중요한 역할을 한다. 동시에 이러한 접근 방식은 본질적으로 인간의 편견과 시간 및 비용 제약에 의해 제한된다. 우리의 계산적 접근 방식은 경험이 풍부한 개발자조차 예상하지 못한 포뮬레이션 조합을 식별했다. 결과적으로 포뮬레이션 가능성을 더 넓고 체계적으로 탐색할 수 있다.
양자 컴퓨팅 기반 알고리즘과 인공지능과 같은 기술의 출현으로 인한 기회는 개발 과정의 일부를 모방하고 개발자에게 새로운 통찰력을 제공하는 것이다. 이러한 의미에서 이들은 일종의 파트너로 기능하여 개발자가 더 발전되고 창의적인 작업에 집중할 수 있게 한다. 결과적으로 화장품 산업의 과학적 진보가 가속화될 가능성이 있다. 한편, 최종 결정은 여전히 인간에게 달려 있으므로 개발자는 이전보다 더 깊은 지식을 가지고 비판적으로 사고해야 할 것이다. 이러한 기술은 개발을 더 쉽게 만드는 것이 아니라 궁극적으로 이 분야를 더 요구하고 경쟁적으로 만들 수 있다.
기술 자체가 아니라 이를 이해하고 여러 분야에 적용할 수 있는 확고한 기반의 부족이 가장 큰 장벽이다. 이러한 기술은 여전히 신흥 기술이기 때문에 노력은 종종 개념 증명 단계에서 멈추고 기대가 현실을 앞서갈 수 있다. 이 단계에서는 과도한 약속을 하지 않고 실용적인 예를 꾸준히 구축하고 이러한 계산 기술이 화장품 산업에 뿌리내릴 수 있는 기반을 만드는 데 집중하는 것이 중요하다.
우리 세션에서 참석자들이 양자 컴퓨팅을 복잡하거나 먼 것으로 보지 않고 화장품 연구개발을 위한 새로운 사고 방식으로 보기를 바란다. 화장품 현상을 본질적으로 복잡한 것으로 생각하기보다는 이를 단순화하고 본질에 집중하며 컴퓨터에서 어떻게 표현될 수 있는지를 고려하는 것이 중요하다고 믿는다. 이러한 새로운 관점을 통해 참가자들이 미래 화장품 개발의 가능성을 확장하는 데 도움이 되는 통찰력을 얻기를 바란다.