한국과학기술원(KAIST)은 이준구 교수 연구팀이 독일·남아프리카공화국 연구팀과 공동으로 양자컴퓨터 기계학습을 위한 인공지능 알고리즘을 개발했다.

양자컴퓨터는 기존 2진법 컴퓨터가 정보를 '0' 또는 '1'의 두 가지 상태로 표시하는 것과 달리 서로 중첩이 가능한 여러 상태가 존재하는 '큐비트'(quantum bit)로 정보를 다룬다.

▲ IBM 양자컴퓨터로 구현한 양자 기계학습의 예.

기존 컴퓨터로는 풀 수 없는 문제를 양자역학적 현상을 활용해 빠른 속도로 풀 수 있다.

하지만 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 '선형적' 성질을 갖고 있어 복잡한 데이터를 다루는 인공지능 분야 '비선형적' 기계학습(머신러닝)에 적용하기 어렵다.

기계학습은 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이 핵심 기술이다.

개와 고양이를 분류할 경우 코와 같은 특징은 선형적 알고리즘을 학습해 분류할 수 있지만, 입과 귀 등 비슷한 특징을 분류하려면 비선형적 알고리즘이 필요하다.

7일 연구팀은 양자데이터 간 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 양자 알고리즘 체계를 개발, 실제 IBM 양자컴퓨터에서 시연하는데 성공했다고 전했다.

연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 '엔피제이 퀀텀 인포메이션'(npj Quantum Information) 지난 5월호에 실렸다.

윤승훈 기자  press@jeonpa.co.kr

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