비엔나 대학이 주도한 국제 연구진이 양자 컴퓨팅과 인공지능 분야에서 중요한 돌파구를 마련했다. 연구팀은 소규모 양자 컴퓨터조차도 머신러닝 응용 분야에서 실질적인 이점을 제공할 수 있음을 실험적으로 입증했다.
2025년 6월 8일 네이처 포토닉스(Nature Photonics)에 게재된 이번 연구는 새로운 광자 양자 회로를 이용해 양자 강화 커널 기반 머신러닝 알고리즘을 구현했다. 연구진은 이 양자 접근법이 이진 분류 작업에서 가우시안 커널, 뉴럴 탄젠트 커널 등 최첨단 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보인다는 사실을 확인했다.
프로젝트를 이끈 비엔나 대학의 필립 발터(Philip Walther) 교수는 "특정 작업에서 우리의 알고리즘이 기존 알고리즘보다 오류를 덜 범하는 것을 발견했다"고 설명했다. 논문의 제1저자인 인(Zhenghao Yin)은 "최첨단 기술을 넘어가지 않아도, 현존하는 양자 컴퓨터가 좋은 성능을 낼 수 있음을 의미한다"고 덧붙였다.
실험은 이탈리아 밀라노 공과대학(Politecnico di Milano)에서 구축한 광자 양자 회로에서 진행됐으며, 머신러닝 알고리즘은 영국 Quantinuum 연구진이 처음 제안한 방식을 적용했다. 이 시스템은 양자 간섭과 단일 광자 코히런스를 활용해 데이터 분류 작업에서 높은 정확도를 달성했다.
정확도 향상뿐 아니라, 이 광자 기반 접근법은 에너지 효율성 측면에서도 큰 이점을 제공한다. 머신러닝 응용이 점점 복잡해지고 에너지 집약적으로 변하는 가운데, 양자 광자 프로세서는 지속가능한 대안이 될 수 있다. 공동저자인 아이리스 아그레스티(Iris Agresti)는 "머신러닝 알고리즘의 에너지 수요가 지나치게 높아 비현실적이 되어가는 상황에서, 이러한 접근법이 미래에 결정적 역할을 할 수 있다"고 강조했다.
이번 연구는 양자 컴퓨팅을 넘어, 양자 효과의 이점을 누릴 수 있는 특정 작업을 규명함으로써 더 나은 성능과 낮은 에너지 소비를 갖춘 새로운 고전 알고리즘 개발에도 영감을 줄 수 있다. 이는 AI 응용에서 실질적인 양자 우위 달성에 한 걸음 더 다가선 결과로, 이론적 양자 컴퓨팅과 실제 구현의 간극을 좁히는 중요한 진전이다.