혁신적인 연구 결과에 따르면, 양자 컴퓨팅은 더 이상 미래의 약속에 머무르지 않고 이미 오늘날 인공지능(AI) 응용 분야에서 실질적인 이점을 제공하고 있다.
비엔나 대학교가 주도한 국제 연구팀은 소규모 양자 프로세서조차도 특정 작업에서 기존 머신러닝 알고리즘을 능가할 수 있음을 성공적으로 입증했다. 이번 연구는 이달 네이처 포토닉스(Nature Photonics)에 게재되었으며, 양자 컴퓨팅이 일상적인 AI 시스템을 향상시키는 첫 실질적 응용 사례 중 하나로 평가된다.
연구진은 이탈리아 밀라노 공과대학교(Politecnico di Milano)에서 제작한 광자 양자 회로를 이용해, 영국 Quantinuum 연구진이 제안한 머신러닝 알고리즘을 구현했다. 실험은 이진 분류 작업에 초점을 맞췄으며, 양자 시스템이 기존 방식보다 뛰어난 정확도를 보였다.
프로젝트를 이끈 비엔나 대학교의 필립 발터(Philip Walther) 교수는 "특정 작업에서 우리의 알고리즘이 기존 방식보다 오류를 덜 범하는 것을 확인했다"고 밝혔다. 논문의 제1저자인 인 정하오(Yin Zhenghao)는 "최첨단 기술을 넘어서지 않더라도, 현존 양자 컴퓨터가 이미 우수한 성능을 보일 수 있음을 의미한다"고 덧붙였다.
정확도 향상 외에도, 광자 기반 접근법은 에너지 효율 측면에서 큰 이점을 제공한다. 공동 저자 아이리스 아그레스티(Iris Agresti)는 "머신러닝 알고리즘의 에너지 소모가 지나치게 커져 비현실적으로 변하고 있는 상황에서, 이러한 에너지 절감 효과는 향후 매우 중요해질 수 있다"고 강조했다. AI 시스템의 규모와 복잡성이 커질수록 막대한 에너지 소비는 점점 더 심각한 문제로 대두되고 있다.
이번 연구는 이론적 양자 우위와 실용적 응용의 간극을 좁히며, 대형 양자 컴퓨터를 기다리지 않고도 현존 양자 기술이 머신러닝 시스템을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 이는 양자 아키텍처에서 영감을 받은 더욱 효율적인 알고리즘 개발 가능성을 열어주며, 데이터 중심 사회에서 AI 연산 방식에 혁신을 가져올 것으로 기대된다.