양자 AI의 신비 풀기: 양자 AI란 무엇이고, 무엇이 아닌지, 그리고 지금 왜 중요한가

AI는 새로운 국면에 접어들었습니다. 더 이상 단순히 더 큰 모델을 구축하거나 더 많은 데이터에 접근하는 것만이 아닙니다. 오늘날 경쟁의 핵심은 속도, 효율성, 그리고 혁신입니다. 기업들은 기술적, 경제적 이점을 모두 제공하는 새로운 도구를 찾고 있습니다. 어떤 기업들에게는 양자 컴퓨팅이 그러한 도구 중 하나로 여겨지기 시작했습니다.

양자 AI는 양자 컴퓨팅과 인공지능의 결합을 의미합니다. 머신러닝, 최적화, 데이터 분석 분야의 복잡한 문제를 해결하는 새로운 방법을 제시합니다. 아직 개발 단계에 있지만, 그 잠재력은 큰 주목을 받고 있습니다. 2024년 글로벌 SAS 조사  기업 리더의 60% 이상이 이미 양자 AI를 탐색하거나 투자하고 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 대부분은 이 기술이 무엇이고 어떻게 활용될 수 있는지 완전히 이해하지 못한다고 답했습니다.

이 기사에서는 양자 AI가 무엇이고, 어떤 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는지, 그리고 가까운 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 설명합니다.

AI 팀이 양자 기술을 주목하는 이유

대규모 AI 모델을 훈련하는 데는 시간, 에너지, 비용이 많이 듭니다. 효율성을 조금만 개선해도 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 기존 머신보다 특정 문제를 더 효율적이거나 정확하게 해결하는 새로운 방법을 제공합니다.

예를 들어, 양자 컴퓨터는 중첩이라는 속성을 활용하여 여러 계산을 동시에 수행할 수 있습니다. 따라서 넓은 공간을 탐색하거나 복잡한 시스템을 최적화하는 문제에 적합합니다. 이러한 기능은 특징 선택, 모델 튜닝, 데이터 샘플링과 같은 머신 러닝의 여러 작업과 잘 어울립니다.

오늘날의 양자 기계는 여전히 발전하고 있지만, 연구자들은 양자 기계를 기존 도구와 결합하는 방법을 찾고 있습니다. 이러한 하이브리드 시스템을 통해 AI 팀은 완전히 개발된 양자 하드웨어를 기다리지 않고도 양자 기법을 바로 시험할 수 있습니다.

양자 AI란 무엇이고 무엇이 아닌가

양자 AI는 기존 AI 시스템을 양자 버전으로 대체하는 것이 아닙니다. 또한 양자 하드웨어에서 딥 러닝 모델을 전적으로 실행하는 것도 아닙니다.

대신, 양자 알고리즘을 사용하여 AI 파이프라인의 일부를 지원하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 최적화 속도 향상, 특성 선택 방식 개선, 수익성 분포에서의 샘플링 향상 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 경우, 양자 컴퓨터는 기존 도구를 대체하는 것이 아니라 지원합니다.

이 연구는 아직 실험 단계에 있습니다. 대부분의 사례는 양자 기술과 고전 기술이 함께 작동하는 하이브리드 방식에 의존합니다. 하지만 이러한 시스템은 이미 좁은 범위의 사용 사례에서 성과를 보이고 있습니다.

현재 개발 중인 응용 프로그램

이 분야는 아직 생소하지만, 양자 AI는 이미 여러 산업에서 시험되고 있습니다. 이 사례들은 실제 도구와 발표된 연구 결과를 활용하고 있으며, 양자 기법이 어떤 유형의 문제를 해결하는 데 가장 적합한지를 보여줍니다.

모델 압축 및 피처 매핑

AI 모델은 점점 더 커지고 학습 비용도 높아지고 있습니다. 양자 기술은 이러한 모델의 크기와 복잡성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 한 가지 방법은 양자 특징 매핑으로, 입력 데이터를 양자 회로를 사용하여 변환하는 것입니다. 이러한 변환은 표준 기술로는 분류하기 어려운 데이터 포인트를 분리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

'초기' 2021년 종이 자연 물리 양자 커널이 머신러닝 모델의 한 유형인 서포트 벡터 머신(SVM)을 어떻게 개선할 수 있는지 탐구했습니다. 이 접근법은 기존 모델이 어려움을 겪는 고차원 또는 희소 데이터셋에 효과적입니다.

금융에서의 포트폴리오 최적화

은행과 자산 관리자들은 포트폴리오를 관리하고 위험을 평가하는 데 AI를 자주 활용합니다. 이러한 작업에는 수많은 변수와 제약 조건이 포함됩니다. QAOA(양자 근사 최적화 알고리즘)와 같은 양자 알고리즘은 이러한 문제를 더욱 효율적으로 해결하기 위해 시험되고 있습니다.

시티 이노베이션 랩과 AWS 최근 포트폴리오 최적화를 위해 양자 컴퓨터를 활용하는 연구, 특히 QAOA 알고리즘을 활용한 연구와 그 성능을 분석했습니다. 이번 협력은 현실 세계의 문제를 해결하는 도구로서 양자 컴퓨팅에 대한 관심과 투자가 증가하고 있음을 보여줍니다.

약물 발견 및 분자 모델링

신약 개발은 분자들이 서로 어떻게 상호작용하는지 예측하는 데 달려 있습니다. AI 모델이 도움을 줄 수 있지만, 기존 시뮬레이션에는 한계가 있습니다. 양자 컴퓨팅은 양자 수준에서 화학 시스템을 모델링하는 데 더 적합합니다.

A 새로운 연구 IBM, 클리블랜드 클리닉, 미시간 주립 대학의 공동 연구팀은 현세대 양자 컴퓨터를 사용하여 복잡한 분자를 시뮬레이션하는 새로운 방법을 시연하여 양자 중심 과학 컴퓨팅을 위한 실행 가능한 방향을 제시했습니다.

공급망 최적화

공급망은 그 규모와 복잡성으로 인해 관리가 어렵습니다. AI가 도움을 줄 수는 있지만, 경로 계획이나 재고 관리와 같은 특정 작업은 여전히 최적화하기 어렵습니다. 이러한 작업을 개선하기 위해 양자 기법이 연구되고 있습니다.

후지쯔와 파트너십을 맺었습니다 일본 우정(Japan Post)과 협력하여 도쿄의 라스트 마일 배송을 최적화했습니다. 기존 경로 알고리즘은 교통 체증이나 소포 물량 변동과 같은 동적 변수를 고려하지 못했습니다. 양자 AI를 도입함으로써 물류의 가장 기본적인 측면들을 혁신하는 작업을 시작할 수 있었습니다.

도전과 한계

양자 하드웨어는 여전히 어려운 과제입니다. 매일 새로운 발전이 이루어지고 있는 것처럼 보이지만, 오늘날의 기계는 여전히 노이즈에 민감하고 확장이 어려우며 장시간 계산에는 신뢰성이 떨어집니다. 대부분의 애플리케이션은 이러한 한계 내에서 더 짧고 간단한 양자 회로를 사용하여 작동해야 합니다.

양자 소프트웨어 개발 또한 어렵습니다. 양자 프로그래밍에는 물리학, 수학, 컴퓨터 과학에 대한 지식이 필요합니다. 하지만 이러한 지식을 모두 갖춘 팀은 거의 없습니다.

이러한 장벽을 낮추기 위해 새로운 도구들이 개발되고 있습니다. 여기에는 고수준 프로그래밍 프레임워크와 자동화된 회로 설계 시스템이 포함됩니다. 이러한 도구들을 통해 AI 개발자는 저수준 양자 코드를 작성하지 않고도 양자 기법을 테스트할 수 있습니다.

AI 팀이 오늘날 할 수 있는 일

양자 AI는 아직 완전히 구축될 준비가 되지 않았습니다. 하지만 미래 지향적인 팀은 향후 양자 AI를 활용하는 데 필요한 지식과 시스템을 구축할 수 있습니다. 고려해야 할 세 가지 단계는 다음과 같습니다.

1. 다기능 팀 구축 – AI 전문가와 최적화 및 양자 컴퓨팅 연구원을 연결하세요. 이를 통해 팀은 새로운 아이디어를 탐구하고 미래 역량을 준비할 수 있습니다.
2. 하이브리드 워크플로우 실험 - 양자 구성 요소가 기존 모델을 지원할 수 있는 좁은 범위의 문제에 집중하세요. 여기에는 특징 선택, 샘플링 또는 제약 최적화가 포함됩니다.
3. 복잡성을 추상화하는 도구를 사용하세요. 저수준 양자 세부 정보를 숨기는 플랫폼과 프레임워크를 채택하세요. 이러한 도구는 팀이 하드웨어가 아닌 애플리케이션에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

양자 AI는 아직 발전 단계에 있습니다. 기존 AI의 지름길이나 대체재가 아닙니다. 하지만 현재 모델이 부족하거나 어려움을 겪는 분야에서 진정한 잠재력을 지닌 성장하는 분야입니다. 가장 가능성 있는 미래는 갑작스러운 혁신이 아니라 꾸준한 통합입니다.

양자 하드웨어가 발전하고 소프트웨어 접근성이 높아짐에 따라, 얼리 어답터들은 이러한 새로운 도구를 더 잘 활용할 수 있게 될 것입니다. 이미 기존 시스템의 한계에 부딪힌 팀들에게는 양자 AI가 다음 가치 창출의 기회가 될 수 있습니다.