비트에서 큐비트로: 양자 최적화가 AI를 재편하는 방법

자율주행차부터 주가 예측 모델까지 대부분의 최신 AI 시스템은 경험을 통해 조정하고 개선하며 학습하는 과정에서 끊임없이 절충점을 찾습니다. 이러한 의사결정의 이면에는 AI에서 가장 중요한 과정 중 하나인 최적화가 있습니다.

예를 들어, 교통 표지판을 인식하거나 주택 가격을 예측하도록 학습된 AI 모델은 예시를 통해 학습합니다. 학습이 진행되면서 모델은 학습 방법을 지속적으로 개선합니다. 각 단계에서 수백만 개의 매개변수를 조정하고 가중치와 편향을 미세 조정하여 예측 오류를 줄이고 정확도를 높입니다.

이 과정을 대규모 최적화 문제로 생각할 수 있습니다. 과적합이나 계산 리소스 낭비 없이 정확한 결과를 내는 최적의 매개변수 조합을 찾는 것이 목표입니다.

실제로 최적화는 인공지능의 핵심 요소입니다. AI 모델이 이미지를 식별하든 가격을 예측하든, 수많은 가능성 가운데 가장 효과적인 해법을 찾아야 합니다. 하지만 모델과 데이터셋의 규모가 커질수록 이러한 탐색은 점점 더 복잡해지고 계산 비용도 증가합니다.

양자 최적화는 이러한 과제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 새로운 접근 방식입니다. 양자역학의 원리를 활용해 새로운 방식으로 정보를 처리하는 양자 컴퓨팅을 기반으로 합니다.

0 또는 1만 가능한 비트와 달리, 양자 컴퓨터는 여러 상태를 동시에 가질 수 있는 큐비트를 사용합니다. 따라서 여러 가능한 해를 병렬로 탐색할 수 있으며, 경우에 따라 기존 방식보다 복잡한 최적화 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있습니다.

하지만 양자 병렬성은 여러 기존 프로세서를 동시에 실행하는 것과 같지 않습니다. 이는 유용한 결과를 얻기 위해 양자 간섭에 의존하는 확률적 프로세스입니다.

간단히 말해, 양자 컴퓨터가 모든 가능성을 한 번에 시험하는 것은 아닙니다. 대신 특정 가능성은 서로 강화하고 다른 가능성은 상쇄하는 간섭을 활용해 정답을 찾을 확률을 높입니다.

이 글에서는 양자 최적화의 작동 방식과 중요성, 그리고 지능형 컴퓨팅의 미래에 미칠 수 있는 영향을 살펴보겠습니다.

양자 최적화란 무엇인가요?#

양자 최적화는 양자역학의 고유한 특성을 활용해 복잡한 최적화 문제를 해결하는 데 중점을 둔 양자 컴퓨팅 분야입니다. 수십 년간 축적된 컴퓨터 과학 및 물리학 연구를 바탕으로 두 분야를 결합해 기존 컴퓨팅으로 해결하기 어려운 과제에 도전합니다.

최적화에 양자 시스템을 활용한다는 아이디어는 1990년대 후반에 처음 등장했습니다. 당시 연구자들은 중첩(여러 상태의 동시 존재)과 얽힘(서로 연결된 큐비트) 같은 양자 원리를 문제 해결에 적용할 수 있는지 탐구하기 시작했습니다.

이 아이디어는 시간이 흐르면서 양자 최적화로 발전했고, 연구자들은 양자 효과를 활용해 크고 복잡한 문제 공간에서 최적의 해를 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 개발했습니다.

양자 최적화의 기본 원리#

양자 최적화의 핵심은 양자 알고리즘, 큐비트, 양자 회로라는 세 가지 구성 요소입니다. 양자 알고리즘은 가능한 해의 대규모 집합을 효율적으로 탐색할 수 있게 하는 논리를 제공합니다.

이 알고리즘은 양자 정보의 기본 단위인 큐비트에서 작동합니다. 큐비트는 기존 컴퓨터에서 데이터의 이진 단위로, 0 또는 1의 값을 가질 수 있는 기존 비트와 달리 중첩 상태에 존재하여 0과 1을 동시에 나타낼 수 있습니다.

그림 1. 큐비트란 무엇인가요? (출처: ResearchGate)

이러한 특성 덕분에 양자 시스템은 여러 가능성을 동시에 표현해 계산 잠재력을 크게 확장할 수 있습니다. 한편 양자 회로는 일련의 양자 게이트를 통해 큐비트를 연결합니다. 양자 게이트는 정보의 흐름과 상호작용을 제어하여 시스템이 점진적으로 준최적 해에 도달하도록 합니다.

기존 최적화와 양자 최적화 비교#

기존 최적화와 양자 최적화 접근 방식의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

• 계산 방식: 기존 알고리즘은 한 번에 하나의 해를 시험합니다. 양자 알고리즘은 양자 물리학의 고유한 특성을 활용해 여러 가능성을 동시에 고려할 수 있습니다.
• 처리 능력: 기존 컴퓨터는 0 또는 1인 비트를 사용합니다. 양자 컴퓨터는 0과 1을 동시에 나타내고 서로 연결될 수도 있는 큐비트를 사용하므로 더 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다.
• 문제 규모: 기존 최적화는 규모가 작거나 복잡도가 중간 정도인 문제에서 잘 작동합니다. 양자 최적화는 오늘날의 컴퓨터로 해결하기 어려운 훨씬 크고 복잡한 문제를 다루도록 개발되고 있습니다.
• 결과: 기존 방식의 결과는 예측과 재현이 가능합니다. 양자 결과는 확률에 기반하므로 같은 작업에서도 조금씩 다른 결과가 나올 수 있으며, 최선의 답을 찾기 위해 여러 번 실행하면서 결과를 개선합니다.

그림 2. 기존 최적화와 양자 최적화 비교 (이미지 제공: 작성자)

양자 최적화의 작동 방식#

이제 양자 최적화가 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 먼저 현실의 문제를 정의하고 양자 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 변환합니다.

양자 최적화의 주요 단계는 다음과 같습니다.

• 1단계: 문제를 에너지 지형으로 표현하기: 배송 경로 계획이나 머신러닝 모델 튜닝과 같은 모든 최적화 문제는 에너지 수준의 지형으로 표현할 수 있습니다. 가능한 각 답에는 에너지 값이 있으며, 가장 효율적이거나 최적의 해를 나타내는 최저 에너지 값을 찾는 것이 목표입니다.
• 2단계: 문제를 양자 회로에 인코딩합니다: 그런 다음 문제를 양자 회로로 변환합니다. 여기서 큐비트(양자 비트)는 데이터를 나타내며 중첩을 통해 여러 해를 동시에 탐색할 수 있습니다.
• 3단계: 시스템을 최적해로 유도합니다: 그런 다음 양자 컴퓨터가 큐비트를 단계별로 조정하여 시스템이 가장 낮은 에너지, 즉 최적의 해를 향해 나아가게 합니다. 사용된 방법에 따라 이 과정을 양자 어닐링 또는 단열 진화라고 합니다. 이를 통해 시스템은 가장 유망한 상태에 도달합니다.
• 4단계: 결과를 측정하고 해석합니다: 시스템이 안정되면 큐비트를 측정하여 근사해를 얻습니다. 해의 품질을 측정하고 신뢰성을 확인하기 위해 여러 번 실행하는 경우가 많습니다.
• 5단계: 기존 컴퓨팅과 결합해 결과를 개선합니다: 마지막으로 기존 컴퓨터를 다시 작업 과정에 투입합니다. 기존 컴퓨터는 양자 실행 결과를 분석하고 미세 조정해 정확도를 높입니다. QAOA(양자 근사 최적화 알고리즘)와 VQE(변분 양자 고유값 솔버)와 같은 방법에 사용되는 이 하이브리드 접근 방식은 기존 시스템과 양자 시스템의 장점을 결합해 전반적인 성능을 개선합니다.

주요 양자 최적화 알고리즘#

최근 양자 컴퓨팅의 발전에 힘입어 연구자들은 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결하기 위한 다양한 양자 최적화 알고리즘을 개발했습니다. 이러한 접근 방식은 이 분야의 미래를 만들어 가고 있습니다. 주요 알고리즘을 살펴보겠습니다.

양자 어닐링#

양자 어닐링은 여러 가능성 가운데 최적의 배치나 조합을 찾는 최적화 문제를 해결하는 기법입니다. 배송 일정 수립, 차량 경로 설정, 유사한 데이터 포인트의 그룹화 등이 조합 최적화 문제에 해당합니다.

이 방법은 물질을 천천히 냉각해 안정적인 저에너지 상태에 도달하게 하는 어닐링이라는 물리적 과정에서 착안했습니다. 이와 비슷하게 양자 어닐링은 양자 시스템을 점진적으로 최저 에너지 상태로 유도하며, 이 상태는 문제의 최선의 해를 나타냅니다.

단열 양자 계산 원리에 기반한 이 과정에서는 시스템이 여러 잠재적 해를 탐색한 뒤 최적해에 가까운 해에 도달합니다. 결과가 확률적이므로 이 과정을 보통 여러 번 반복하며, 이후 기존 컴퓨팅을 사용해 답을 개선하는 경우가 많습니다.

양자 어닐링은 물류, 클러스터링, 리소스 할당 등의 실제 최적화 문제를 해결하는 데 잠재력을 보입니다. 그러나 어떤 경우에, 어떤 방식으로 기존 방법보다 더 나은 성능을 낼 수 있는지는 연구가 계속되고 있습니다.

그림 3. 양자 어닐링 이해하기 (출처: ResearchGate)

양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)#

양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)도 조합 최적화 문제를 다루지만, 양자 어닐링과는 다른 방식으로 작동합니다. 최저 에너지 상태를 향해 점진적으로 진화하는 대신, QAOA는 해밀토니안이라고 하는 두 가지 에너지 함수를 번갈아 적용합니다.

한 함수는 문제의 목적 함수와 제약 조건을 나타내며, 다른 함수는 시스템이 새로운 구성을 탐색하도록 돕습니다. 알고리즘은 이 두 단계를 번갈아 수행하며 근사 최적해에 점차 도달합니다.

QAOA는 양자 컴퓨터가 가능한 해를 생성하고 기존 컴퓨터가 실행할 때마다 매개변수를 조정하는 양자·기존 컴퓨팅 하이브리드 시스템에서 실행됩니다. 이 접근 방식 덕분에 QAOA는 일정 계획, 경로 설정, MaxCut(네트워크를 두 부분으로 가장 효과적으로 나누는 방법 찾기), 정점 커버(네트워크의 모든 간선에 연결되는 최소 노드 집합 선택)와 같은 그래프 문제를 비롯해 다양한 최적화 작업에 유연하게 활용할 수 있습니다. 연구가 계속 진행 중이지만, QAOA는 기존 최적화와 양자 최적화를 결합하는 유망한 단계로 널리 평가받고 있습니다.

변분 양자 고유값 솔버(VQE)#

또 다른 주요 알고리즘은 변분 양자 고유값 솔버(VQE)입니다. 이산적인 선택지를 다루는 조합 최적화 문제를 처리하는 QAOA 및 양자 어닐링과 달리, VQE는 변수가 고정된 선택지 대신 다양한 값을 취할 수 있는 연속 최적화에 중점을 둡니다.

VQE는 주로 양자 시스템의 바닥 상태, 즉 가능한 최저 에너지를 추정하는 데 사용됩니다. 따라서 물리학과 화학 분야에서 분자와 물질의 거동을 연구하는 데 특히 유용합니다.

VQE도 양자 컴퓨팅과 기존 컴퓨팅을 결합하는 하이브리드 접근 방식을 사용합니다. 양자 컴퓨터는 가능한 상태를 준비하고 테스트하며, 기존 컴퓨터는 결과를 분석하고 매개변수를 조정해 정확도를 높입니다.

VQE는 더 적은 큐비트와 간단한 회로를 필요로 하므로 현재의 NISQ(노이즈가 있는 중간 규모 양자) 디바이스에서 잘 작동합니다. NISQ 디바이스는 큐비트 수가 제한되고 노이즈의 영향을 받는 현재 세대의 양자 컴퓨터이지만, 연구와 초기 실용 실험을 수행하기에 충분한 성능을 갖추고 있습니다.

VQE는 양자 화학, 재료 과학, 프로세스 최적화 분야에서 필수적인 도구가 되었습니다. 연구자들이 분자를 모델링하고, 반응을 연구하며, 안정적인 구성을 찾는 데 도움을 줍니다.

그림 4. 변분 양자 고유값 솔버 살펴보기 (출처: ResearchGate)

양자 준정부호 계획법#

준정부호 계획법(SDP)은 변수 간 선형 관계를 포함하는 최적화 문제를 해결하는 데 사용하는 수학적 방법입니다. 특정 조건을 유효한 범위 안에 유지하면서 가능한 최선의 결과를 찾는 것이 목표일 때 주로 적용됩니다.

양자 SDP 알고리즘은 특히 데이터에 변수가 많거나 복잡한 고차원 공간이 포함될 때 이러한 계산을 더 빠르게 수행하는 것을 목표로 합니다. 양자 컴퓨팅 원리를 사용해 여러 가능성을 동시에 분석하므로 대규모 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있습니다.

이 알고리즘은 머신러닝, 신호 처리, 제어 시스템 등의 분야에서 연구되고 있으며, 모델이 패턴을 인식하고 예측을 개선하거나 복잡한 시스템을 관리하도록 지원할 수 있습니다. 연구가 계속되고 있지만, 양자 SDP는 기존 컴퓨터로 해결하기 어려운 고급 최적화 작업을 가속할 가능성을 보입니다.

AI에서 양자 최적화의 활용#

양자 최적화는 활발히 연구되는 분야인 동시에 인공지능과 머신러닝 같은 영역에서 실용적인 활용 사례가 나타나기 시작했습니다. 연구자들은 양자 방식이 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구하고 있습니다.

이어서 실제 시나리오에서 양자 최적화의 잠재력을 보여 주는 새로운 사례와 활용 분야를 자세히 살펴보겠습니다.

머신러닝 모델 튜닝 가속화#

양자 최적화는 머신러닝 모델의 튜닝 방식을 개선하기 위해 연구되고 있으며, 특히 하이퍼파라미터 최적화와 특징 선택 분야에서 주목받고 있습니다. 중성 원자 프로세서의 최근 발전은 AI 및 머신러닝 분야의 양자 최적화 실험 범위도 넓히고 있습니다.

이 프로세서는 레이저로 고정한 개별 원자를 큐비트로 사용합니다. 이를 통해 연구자는 복잡한 알고리즘을 테스트할 확장 가능하고 안정적인 양자 시스템을 구축할 수 있습니다.

산업계 활용 사례와 주요 연구#

선도적인 기술 기업들은 이미 이러한 아이디어를 실험하고 있습니다. 예를 들어 Google 연구팀은 최근 68큐비트 프로세서가 복잡한 분포를 생성하도록 학습한 생성형 양자 우위를 입증했습니다. 이는 생성 모델 학습에 활용될 가능성을 시사합니다.

마찬가지로 NVIDIA는 양자 연구를 슈퍼컴퓨팅 및 GPU 생태계에 통합해 양자 컴퓨팅과 AI를 연결하고 있습니다. 예를 들어 양자 하드웨어와 AI 시스템을 결합하기 위해 가속 양자 연구 센터(NVAQC)를 설립했습니다.

이와 더불어 AWS는 Amazon Braket에서 양자 회로와 기존 최적화를 함께 사용해 이미지 분류 작업의 매개변수를 미세 조정하는 양자·기존 컴퓨팅 하이브리드 워크플로를 개발했습니다.

물류, 일정 계획 및 경로 설정 최적화#

양자 최적화의 가장 실용적인 활용 분야 중 하나는 물류와 일정 계획입니다. 여기에는 경로 계획, 차량 배정, 리소스 배분이 포함됩니다.

전력망 일정 계획은 좋은 사례입니다. 운영자는 비용을 줄이고 신뢰성을 유지하면서 실시간으로 전력 공급과 수요의 균형을 맞춰야 합니다. 연구자들은 양자 최적화를 사용해 이러한 일정 계획 문제를 에너지 지형 또는 해밀토니안으로 표현했습니다.

여기서 목표는 가장 효율적인 구성을 나타내는 최저 에너지 상태를 찾는 것입니다. 예를 들어 D-Wave의 양자 솔버는 이러한 문제에 대해 테스트되었으며 기존 최적화 방법보다 더 빠르고 유연한 결과를 보였습니다.

이와 유사한 아이디어가 포트폴리오 관리와 공급망 계획 등의 분야에서도 연구되고 있습니다. 하드웨어가 발전하면 이러한 접근 방식은 AI 시스템이 현실의 제약 조건에 따라 계획을 세우고 의사결정을 내리는 방식을 바꿀 수 있습니다.

신약 개발 및 소재 설계에서의 AI와 양자 컴퓨팅#

복잡한 분자 상호작용과 에너지 지형을 이해하는 것이 중요한 분야에서도 양자 최적화가 주목받고 있습니다. 예를 들어 신약 개발과 재료 과학에서는 가장 안정적인 분자 구조나 구성을 찾는 것이 최적화 과제입니다.

VQE와 같은 하이브리드 양자 알고리즘은 단백질 구조 예측 및 분자 형태 탐색과 같은 과정을 가속하는 방법으로 연구되고 있습니다. 연구자들은 모델의 학습 및 데이터 특징 추출 방식을 개선하기 위해 양자 컴퓨팅과 인공지능을 결합하는 방법도 연구하고 있습니다.

양자 하드웨어가 계속 발전하면 이러한 결합 접근 방식은 화학, 생물학, 재료 연구 분야에서 획기적인 발전으로 이어져 분자 수준의 발견을 가속하고 시뮬레이션의 정확도를 높일 수 있습니다.

양자 최적화의 장단점#

양자 최적화를 사용할 때의 장점은 다음과 같습니다.

• 양자에서 영감을 얻은 알고리즘: 대규모 양자 컴퓨터가 구현되기 전에도 연구자들은 기존 시스템에서 양자에서 영감을 얻은 최적화 방법을 사용하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 양자 전략을 모방해 특정 유형의 문제에서 더 빠른 성능을 제공할 수 있습니다.
• 개선된 하드웨어 및 하이브리드 솔버: 새로운 양자 프로세서와 클라우드 기반 하이브리드 솔버의 개발로 양자 컴퓨팅과 클래식 컴퓨팅을 결합할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 초기 단계 하드웨어를 사용하더라도 오늘날 실용적인 테스트와 실험을 진행할 수 있습니다.
• 협업 연구의 진전: IBM Quantum, Qiskit 및 기타 개방형 연구 커뮤니티는 양자 최적화에 더 쉽게 접근할 수 있도록 알고리즘, 툴킷, 교육 자료를 활발히 개발하고 있습니다.

양자 연구가 빠르게 발전하고 있지만, 대규모 도입을 가로막는 몇 가지 과제는 여전히 남아 있습니다. 고려해야 할 주요 한계는 다음과 같습니다.

• 하드웨어 한계: 현재 양자 컴퓨터는 큐비트 수가 제한되어 있으며 잡음, 결맞음 손실, 작동 오류에 매우 민감합니다. 이러한 요인은 결과의 정확도와 신뢰성을 낮추어 복잡한 최적화 작업에 맞게 시스템을 확장하기 어렵게 만듭니다.
• 클래식 시뮬레이션의 제약: 필요한 연산 리소스가 큐비트 수에 따라 기하급수적으로 증가하기 때문에 클래식 컴퓨터에서 대규모 양자 시스템을 시뮬레이션하는 것은 매우 부담이 큽니다. 이로 인해 대규모 양자 알고리즘을 테스트하고 검증하기가 어렵습니다.
• 벤치마크 표준의 부재: 양자 최적화 연구에는 알고리즘과 하드웨어 성능을 비교하기 위한 일관된 벤치마크가 아직 부족합니다. 표준화된 평가 방법을 마련하기 위한 노력이 진행 중이지만, 실제 성능 향상을 측정할 보편적인 프레임워크는 아직 없습니다.

핵심 요점#

양자 최적화는 인공지능, 과학, 산업 분야의 문제 해결 방식을 새롭게 바꾸고 있습니다. 연구자들은 양자 컴퓨팅의 힘과 클래식 기법을 결합해 복잡한 문제를 다루고 발견을 앞당기는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 하드웨어가 개선되고 알고리즘이 성숙해짐에 따라 양자 최적화는 차세대 지능형 기술을 이끄는 핵심 동력이 될 수 있습니다.

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