美버클리대 최순원, ‘네이처 피직스’에 AI와 양자컴퓨팅 융합 이론 발표

한국인 물리학자가 연구한 인공지능 기계학습(머신러닝)과 양자컴퓨팅(퀀텀컴퓨팅)을 융합하는 이론이 발표돼 미래 양자인공지능 뿐만 아니라 기존의 인공지능(AI)을 연구하는데 실마리를 제공할 것으로 기대된다.

30일 하버드 대학과 버클리 대학 공동 연구팀에 따르면 이 팀은 기계학습의 한 방법인 콘볼루션신경망(Convolutional neural networks)을 양자컴퓨터에서 어떻게 구현해 낼 수 있는지, 어떠한 활용가치가 있는지에 대해서 ‘양자콘볼루션신경망(Quantum Convolutional Neural Networks)’이라는 개념을 처음으로 도입하여 연구했다.

이번 연구는 기존 인공지능으로는 구현할 수 없었던 부분을 양자컴퓨터를 활용하여 설명해냈다. 예를 들어 양자콘볼루션신경망이 서로 다른 양자물질의 상(相)을 구분해 내고, 양자콘볼루션신경망을 활용해 양자컴퓨터 내에서 발행할 수 있는 오류를 고치는 정정 기능 등을 선보였다. 양자컴퓨터의 활용가능성을 넓힌 셈이다.

학계는 이번 연구가 현재 인공지능 연구뿐만 아니라 미래의 양자인공지능을 연구하는데 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 또 현재 빠르게 개발되고 있는 양자컴퓨터를 활용할 수 있는 방안에 대해서 구체적인 방법을 제시했다고 보고 있다.

미국 버클리대학 최순원 박사. [사진 최순원]

이 연구의 교신저자(책임저자)는 미국 버클리대학의 한국인 최순원(32) 박사다. 대전 과학고 출신인 최 박사는 지난해 미국 하버드대에서 물리학 박사 학위를 취득하고 현재 밀러 펠로우십으로 버클리대에서 연구 중이다.

이 연구논문은 지난 26일(현지시간) 네이처 피직스에 ‘Quantum Convolutional Neural Networks(양자콘볼루션신경망)’이라는 제목으로 실렸다.

한영혜 기자 han.younghye@joongang.co.kr