양자 컴퓨팅이 인공지능(AI) 응용 분야에서 실질적인 이점을 제공하는 중대한 전환점에 도달했다고 최근 여러 연구팀이 발표했다.
비엔나 대학과 협력 연구진은 소규모 양자 컴퓨터가 특정 머신러닝 작업에서 이미 고전 시스템을 능가할 수 있음을 입증했다. 연구진은 광자 기반 양자 프로세서를 활용해 양자 강화 알고리즘이 기존 방식보다 데이터를 더 정확하게 분류할 수 있음을 보여주었다. 이 실험은 네이처 포토닉스(Nature Photonics)에 게재됐으며, 밀라노 공과대학에서 구축한 양자 회로를 이용해 Quantinuum 연구진이 처음 제안한 머신러닝 알고리즘을 실행했다.
공동 저자인 아이리스 아그레스티(Iris Agresti)는 "머신러닝 알고리즘이 지나치게 높은 에너지 소모로 인해 점점 실행이 어려워지는 상황에서, 이 연구는 미래에 결정적인 역할을 할 수 있다"고 설명했다. 광자 기반 양자 플랫폼은 특히 커널 기반 머신러닝 응용에서 속도, 정확도, 에너지 효율 면에서 고전 컴퓨팅 기술 대비 우위를 보였다.
한편, 찰머스 공과대학, 밀라노 대학, 그라나다 대학, 도쿄 대학 등 다국적 연구팀은 일반 컴퓨터로도 오류 허용 양자 회로를 충실히 시뮬레이션할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 이 혁신은 안정적이고 확장 가능한 양자 컴퓨터 구축에 핵심적인 것으로 알려진 고트스만-키타예프-프레스킬(GKP) 보소닉 코드를 다룬다. GKP 코드는 시뮬레이션이 매우 어려운 것으로 악명 높았으나, 이번 알고리즘 개발로 그 한계를 극복했다.
동시에, USC와 존스홉킨스 대학 연구진은 양자 컴퓨팅의 '성배'로 불리는 무조건적 지수적 속도 향상을 IBM의 127큐비트 이글(Eagle) 프로세서를 통해 달성했다. 연구팀은 고전적인 '패턴 맞추기' 퍼즐에서 양자 컴퓨터가 최고의 고전 컴퓨터보다 빠르다는 점을 가정 없이 입증했다. 이 과정에서 오류 수정 기술과 IBM의 강력한 양자 하드웨어가 활용됐다.
이러한 발전은 양자 컴퓨팅이 이론적 가능성에서 실질적 응용으로 전환되고 있음을 보여준다. IBM이 2025년까지 4,000큐비트 이상의 시스템을 목표로 로드맵을 추진하는 가운데, 머신러닝부터 반도체 제조에 이르기까지 다양한 분야에서 양자 우위가 입증되면서, 양자 기술은 여러 산업에 걸쳐 혁신적 역량을 제공할 준비를 갖추고 있다.