하이브리드 양자 인공지능
'오케스트레이션'이 핵심
하이브리드 양자 인공지능, '오케스트레이션'이 핵심
‘하이브리드 양자 인공지능(Quantum AI)’ : 기존의 고전적 인공지능 알고리즘에 양자 연산 기능을 접목해 복잡한 문제 해결!!
실질적 양자우위(Practical Quantum Advantage)를 목표로
양자 연산은 주로 조합 최적화, 확률 샘플링, 양자 시뮬레이션과 같은 고난도 문제에서 활용되며, 고전적 컴퓨팅 시스템은 데이터 처리와 추론, 학습의 전 과정을 안정적으로 뒷받침한다. 이를 위해 두 영역 간 연산을 조정하는 오케스트레이션 계층이 중요한 역할을 수행한다.
주요 기업별 기술 구현의 핵심 중 하나는 양자 하드웨어의 발전이다.
1. 미국의 구글(Google)은 105큐비트 규모의 윌로우(Willow) 프로세서를 통해 오류 억제 기술을 실제 계산에 적용할 수 있는 수준까지 끌어올렸다.
2. 마이크로소프트(Microsoft)의 마요라나 1(Majorana 1)은 위상 큐비트를 기반으로 하드웨어 수준의 오류 저항성을 확보했으며, 보다 안정적인 하이브리드 구조 설계에 기여하고 있다.
3. 디웨이브(D-Wave)는 어닐링 기반 양자 시스템인 어드밴티지2(Advantage2)를 통해 최적화 문제 해결에 실질적인 성능 향상을 보이며 물류와 약물 설계 분야에서 성과를 내고 있다.
그 외에도 일본에서는 후지쯔(Fujitsu)와 이화학연구소(RIKEN)가 공동 개발한 256큐비트 양자 컴퓨터에 키사이트 테크놀로지스(Keysight Technologies)의 양자 제어 시스템을 탑재했다. 이 시스템은 큐비트 제어의 정밀도를 획기적으로 높이며, 하드웨어의 신뢰성을 높이는 데 기여한다.
4. 프랑스의 파스칼(Pasqal)은 중립 원자 방식 양자 기술을 상용 클라우드 환경으로 도입하여 구글 클라우드(Google Cloud) 마켓플레이스를 통해 자사 양자처리장치(QPU)를 제공하며 글로벌 사용자 기반을 확대하고 있다.
소프트웨어 분야도 빠르게 진화하고 있다.
텐서플로우 퀀텀(TensorFlow Quantum)과 같은 프레임워크는 양자 회로를 딥러닝 모델과 통합하고, 회로 최적화와 오류 억제를 자동으로 수행하는 신세대 컴파일러는 기존보다 높은 정확도와 실행 효율을 가능하게 한다. 최근에는 강화학습이나 생성 모델과 양자 연산을 결합한 하이브리드 알고리즘이 본격적으로 연구되고 있으며, 양자 머신러닝 분야는 이제 실험적 단계를 넘어 실용화를 겨냥하는 흐름으로 전환되고 있다.
이러한 기술 스택은 하드웨어, 미들웨어, 응용계층으로 나뉘어 다층적인 구조로 나뉘며,
1.하드웨어 층에서는 아이비엠(IBM)의 초전도 큐비트, 이온큐(IonQ)의 이온 트랩, 자누두(Xanadu)의 광자 기반 시스템이 중심축을 형성한다.
이들은 델 테크놀로지스(Dell Technologies)나 엔비디아(NVIDIA)의 고성능 인프라와 결합돼 고전·양자 복합 연산 환경을 구성하고 있다.
2.미들웨어에서는 마이크로소프트의 애저 퀀텀 리소스 에스티메이터(Azure Quantum Resource Estimator)나 페니레인(PennyLane) 등이 자원 배분과 오류 보정을 담당한다.3.응용 계층에서는 양자 최적화 알고리즘(QAOA), 양자 화학 모형(VQE), 머신러닝용 라이브러리(QML) 등이 실제 문제 해결에 활용되고 있다.
현재 바이오의료 분야는 하이브리드 양자 인공지능의 대표적 응용 사례로 꼽힌다. 아이비엠(IBM)과 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic)은 단백질-리간드 상호작용 시뮬레이션을 통해 신약 개발 속도를 높이고 있으며, 에이다 테크놀로지스(aiDA Technologies)는 암 치료를 위한 양자-인공지능 기반 플랫폼을 개발 중이다.
BMW는 전기차 배터리 소재 설계에 양자 시뮬레이션을 도입했고, 디웨이브와 폭스바겐(Volkswagen)은 도시 교통 흐름 최적화를 위한 실증 프로젝트를 진행했다. 금융권에서는 골드만삭스(Goldman Sachs)와 제이피모건체이스(JPMorgan Chase)가 파생상품 가격 예측과 포트폴리오 리스크 분석에 하이브리드 몬테카를로 알고리즘을 시범 적용하고 있다.
해결해야 할 과제는 양자 프로세서의 오류 허용 문제로 효율적인 회로 컴파일과 노이즈 억제 기술은 초기 단계에 머물러 있다. 신뢰할 수 있는 벤치마크가 부족하고 여기에 양자·AI·고성능 컴퓨팅을 모두 아우를 수 있는 인재의 부족은 기술 상용화의 큰 걸림돌로 작용하고 있다.
2025년부터 2030년 사이가 하이브리드 양자 인공지능 기술의 본격적인 확산 시기로 중간 규모의 오류 허용 시스템이 일부 특화 영역에서 고전적 시스템을 능가하는 성능을 보일 것으로 기대되며, 이후에는 기후 예측, 생성 모델링, 자율 시스템 등 고차원 문제로 응용 범위가 확장될 것으로 보인다.
출처 : 인공지능신문 내용 요약
