비트에서 큐비트로: 양자 최적화가 AI를 재편하는 방식

자율주행차부터 주가 예측 모델까지, 대부분의 최첨단 AI 시스템은 조정하고 개선하며 경험을 통해 학습하는 과정에서 끊임없이 절충합니다. 이러한 결정의 이면에는 AI에서 가장 중요한 프로세스 중 하나인 최적화가 있습니다.

예를 들어 교통 표지판을 인식하거나 주택 가격을 예측하도록 학습된 AI 모델은 사례를 통해 학습합니다. 학습이 진행되는 동안 모델은 학습 방식을 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. 목표는 과적합이나 컴퓨팅 리소스 낭비 없이 정확한 결과를 제공하는 최적의 매개변수 조합을 찾는 것입니다.

실제로 최적화는 인공지능의 핵심 요소입니다. AI 모델이 이미지를 식별하든 가격을 예측하든, 수많은 가능성 중에서 가장 효과적인 솔루션을 찾아야 합니다. 그러나 모델과 데이터셋이 커질수록 이러한 탐색은 점점 더 복잡하고 계산 비용이 커집니다.

양자 최적화는 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 새로운 접근 방식입니다. 양자역학의 원리를 사용해 새로운 방식으로 정보를 처리하는 양자 컴퓨팅에 기반합니다.

양자 컴퓨터는 0 또는 1만 가능한 비트 대신 여러 상태로 동시에 존재할 수 있는 큐비트를 사용합니다. 이를 통해 여러 가능한 솔루션을 병렬로 탐색할 수 있으며, 경우에 따라 기존 방식보다 복잡한 최적화 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있습니다.

하지만 양자 병렬성은 여러 기존 프로세서를 동시에 실행하는 것과는 다릅니다. 이는 유용한 결과를 생성하기 위해 양자 간섭에 의존하는 확률적 프로세스입니다.

쉽게 말해 양자 컴퓨터가 모든 가능성을 한 번에 테스트하는 것은 아닙니다. 대신 특정 가능성은 서로 강화되고 다른 가능성은 상쇄되는 간섭을 이용해 올바른 답을 찾을 확률을 높입니다.

이 글에서는 양자 최적화의 작동 방식과 중요성, 그리고 이것이 지능형 컴퓨팅의 미래에 어떤 의미를 가질 수 있는지 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!

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 기반으로 하며, 기존 컴퓨팅으로 해결하기 어려운 문제에 대응하기 위해 두 분야를 결합합니다.

최적화를 위해 양자 시스템을 사용한다는 개념은 1990년대 후반에 처음 등장했습니다. 당시 연구자들은 중첩(동시에 존재하는 상태)과 얽힘(연결된 큐비트) 같은 양자 원리를 문제 해결에 적용할 수 있는 방법을 탐구하기 시작했습니다.

시간이 지나면서 이 개념은 양자 최적화로 발전했고, 연구자들은 양자 효과를 활용해 크고 복잡한 문제 공간에서 최적의 솔루션을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 개발했습니다.

양자 최적화의 기본 원리#

양자 최적화는 핵심적으로 양자 알고리즘, 큐비트, 양자 회로라는 세 가지 주요 구성 요소를 기반으로 합니다. 양자 알고리즘은 가능한 솔루션의 대규모 집합을 효율적으로 탐색할 수 있도록 하는 로직을 제공합니다.

이러한 알고리즘은 양자 정보의 기본 단위인 큐비트에서 작동합니다. 큐비트는 기존 컴퓨터의 데이터 이진 단위로 0 또는 1 중 하나의 값을 가질 수 있는 기존 비트와 달리, 중첩 상태로 존재하여 0과 1을 동시에 나타낼 수 있습니다.

그림 1. 큐비트란 무엇인가요? (출처: ResearchGate)

이러한 고유한 특성 덕분에 양자 시스템은 여러 가능성을 동시에 평가할 수 있어 컴퓨팅 잠재력이 크게 확장됩니다. 한편 양자 회로는 양자 게이트의 시퀀스를 통해 큐비트를 연결하며, 양자 게이트는 정보의 흐름과 상호작용을 제어해 시스템이 점진적으로 준최적 솔루션을 향하도록 합니다.

기존 최적화와 양자 최적화 비교#

기존 최적화 접근 방식과 양자 최적화 접근 방식의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

• 계산 방식: 기존 알고리즘은 한 번에 하나의 솔루션을 테스트합니다. 양자 알고리즘은 양자 물리학의 고유한 특성을 활용해 여러 가능성을 한 번에 고려할 수 있습니다.
• 처리 능력: 기존 컴퓨터는 0 또는 1인 비트를 사용합니다. 양자 컴퓨터는 0과 1을 동시에 나타낼 수 있고 서로 연결될 수도 있는 큐비트를 사용하므로 더 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다.
• 문제 규모: 기존 최적화는 규모가 작거나 복잡도가 중간 정도인 문제에 효과적입니다. 양자 최적화는 오늘날의 컴퓨터로 해결하기 어려운 훨씬 크고 복잡한 문제를 처리하기 위해 개발되고 있습니다.
• 결과: 기존 방식의 결과는 예측 가능하고 반복 재현이 가능합니다. 양자 결과는 확률에 기반하므로 동일한 작업에서도 약간 다른 결과가 나올 수 있으며, 여러 번 실행하면서 결과를 개선해 최적의 답을 찾습니다.

그림 2. 기존 최적화와 양자 최적화 비교 (이미지 제작: 저자)

양자 최적화의 작동 방식#

이제 양자 최적화가 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 모든 과정은 실제 문제를 정의하고 이를 양자 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 변환하는 것에서 시작합니다.

양자 최적화에 포함되는 주요 단계는 다음과 같습니다.

• 1단계: 문제를 에너지 지형으로 정식화: 배송 경로 계획이나 머신러닝 모델 조정과 같은 모든 최적화 문제는 에너지 수준의 지형으로 설명할 수 있습니다. 각 가능한 답에는 에너지 값이 있으며, 가장 효율적이거나 최적인 솔루션을 나타내는 가장 낮은 값을 찾는 것이 목표입니다.

• 2단계: 문제를 양자 회로로 인코딩: 그런 다음 문제를 양자 회로로 변환합니다. 여기서 큐비트(양자 비트)는 데이터를 나타내며 중첩을 통해 여러 솔루션을 한 번에 탐색할 수 있습니다.

• 3단계: 시스템을 최적의 솔루션으로 유도: 양자 컴퓨터는 큐비트를 단계별로 조정하여 시스템이 최저 에너지, 즉 최적의 솔루션을 향해 이동하도록 합니다. 이 과정은 사용된 방법에 따라 양자 어닐링 또는 단열적 진화라고 합니다. 이를 통해 시스템은 가장 가능성 높은 상태에 도달합니다.

• 4단계: 결과 측정 및 해석: 시스템이 안정화되면 큐비트를 측정하여 근사 솔루션을 얻습니다. 솔루션의 품질을 측정하고 신뢰성을 확인하기 위해 여러 번 실행하는 경우가 많습니다.

• 5단계: 개선을 위해 기존 컴퓨팅과 결합: 마지막으로 기존 컴퓨터를 다시 프로세스에 포함합니다. 기존 컴퓨터는 양자 실행 결과를 분석하고 미세 조정하여 정확도를 높입니다. QAOA(양자 근사 최적화 알고리즘) 및 VQE(변분 양자 고유값 해결사)와 같은 방법에 사용되는 이 하이브리드 접근 방식은 기존 시스템과 양자 시스템의 강점을 결합해 전반적인 성능을 향상합니다.

핵심 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 형성하고 있습니다. 주요 알고리즘을 몇 가지 살펴보겠습니다.

양자 어닐링#

양자 어닐링은 여러 가능성 중에서 최적의 배열이나 조합을 찾는 최적화 문제를 해결하는 데 사용되는 기법입니다. 배송 일정 수립, 차량 경로 설정, 유사한 데이터 포인트 그룹화와 같은 문제를 조합 최적화 문제라고 합니다.

이 방법은 물질을 천천히 냉각해 안정적인 저에너지 상태에 도달하게 하는 어닐링이라는 물리적 과정에서 영감을 얻었습니다. 이와 유사하게 양자 어닐링은 양자 시스템을 최저 에너지 상태로 점진적으로 유도하며, 이는 문제에 대한 최선의 솔루션을 나타냅니다.

단열 양자 컴퓨팅의 원리에 기반한 이 과정은 시스템이 여러 잠재적 솔루션을 탐색하고 최적에 가까운 상태에 도달하도록 합니다. 결과가 확률적이므로 일반적으로 이 과정을 여러 번 반복하며, 이후 답을 개선하기 위해 기존 컴퓨팅을 사용하는 경우가 많습니다.

양자 어닐링은 물류, 클러스터링, 리소스 할당과 같은 분야의 실제 최적화 문제를 해결하는 데 잠재력을 보이고 있습니다. 그러나 연구자들은 이것이 기존 방식보다 언제, 어떻게 더 나은 성능을 낼 수 있는지 계속 탐구하고 있습니다.

그림 3. 양자 어닐링 이해하기 (출처: ResearchGate)

양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)#

양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)도 조합 최적화 문제를 처리하지만 양자 어닐링과는 다른 방식으로 작동합니다. 최저 에너지 상태를 향해 점진적으로 진화하는 대신, QAOA는 해밀토니안이라고 하는 두 에너지 함수 사이를 번갈아 전환합니다.

한 함수는 문제의 목적과 제약 조건을 나타내고, 다른 함수는 시스템이 새로운 구성을 탐색하도록 돕습니다. 이 두 단계를 전환하면서 알고리즘은 준최적 솔루션을 향해 꾸준히 이동합니다.

QAOA는 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터를 결합한 하이브리드 시스템에서 실행됩니다. 양자 컴퓨터가 가능한 솔루션을 생성하면 기존 컴퓨터가 각 실행 후 매개변수를 조정합니다. 이 접근 방식은 스케줄링과 라우팅, 그리고 MaxCut(네트워크를 두 부분으로 나누는 최적의 방법 찾기) 및 정점 커버(네트워크의 모든 에지에 연결되는 최소 노드 집합 선택)와 같은 그래프 문제를 포함한 다양한 최적화 작업에 QAOA를 유연하게 활용할 수 있게 합니다. 연구가 계속 진행 중이지만 QAOA는 기존 최적화와 양자 최적화를 결합하는 유망한 단계로 널리 인식되고 있습니다.

변분 양자 고유값 해결사(VQE)#

또 다른 중요한 알고리즘으로 변분 양자 고유값 해결사(VQE)가 있습니다. 이산적인 선택을 포함하는 조합 최적화 문제를 처리하는 QAOA 및 양자 어닐링과 달리, VQE는 변수가 고정된 선택지 대신 다양한 값을 가질 수 있는 연속 최적화에 중점을 둡니다.

VQE는 주로 양자 시스템의 바닥 상태, 즉 가능한 가장 낮은 에너지를 추정하는 데 사용됩니다. 따라서 물리학 및 화학 분야에서 분자와 물질의 거동을 연구하는 데 특히 유용합니다.

VQE 역시 양자 컴퓨팅과 기존 컴퓨팅을 결합하는 하이브리드 접근 방식을 사용합니다. 양자 컴퓨터가 가능한 상태를 준비하고 테스트하면 기존 컴퓨터가 결과를 분석하고 매개변수를 조정하여 정확도를 높입니다.

더 적은 수의 큐비트와 더 단순한 회로가 필요하므로 VQE는 현재의 NISQ(잡음이 있는 중간 규모 양자) 디바이스에서 우수한 성능을 발휘합니다. NISQ 디바이스는 제한된 수의 큐비트를 갖고 잡음의 영향을 받지만 연구와 초기 실용 실험에 충분한 성능을 제공하는 오늘날 세대의 양자 컴퓨터입니다.

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

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

양자 반정부호 계획법#

반정부호 계획법(SDP)은 변수 간 선형 관계를 포함하는 최적화 문제를 해결하는 데 사용되는 수학적 방법입니다. 특정 조건을 유효한 범위 내에서 유지하면서 최선의 결과를 찾는 것이 목표인 경우에 주로 적용됩니다.

양자 SDP 알고리즘은 특히 데이터에 많은 변수나 복잡한 고차원 공간이 포함된 경우 이러한 계산을 더 빠르게 수행하는 것을 목표로 합니다. 양자 컴퓨팅의 원리를 활용해 여러 가능성을 한 번에 분석하므로 대규모 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있습니다.

이러한 알고리즘은 머신러닝, 신호 처리, 제어 시스템 등의 분야에서 연구되고 있습니다. 모델이 패턴을 인식하고 예측을 개선하거나 복잡한 시스템을 관리하는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. 연구가 아직 진행 중이지만 양자 SDP는 기존 컴퓨터로 해결하기 어려운 고급 최적화 작업을 가속화할 가능성을 보여주고 있습니다.

AI에서의 양자 최적화 응용 분야#

양자 최적화는 활발히 연구되는 분야인 동시에 인공지능과 머신러닝 같은 분야에서 실용적인 응용 사례를 만들어 내기 시작했습니다. 연구자들은 양자 방식이 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구하고 있습니다.

다음으로 실제 시나리오에서 양자 최적화의 잠재력을 보여주는 새로운 사례와 활용 분야를 자세히 살펴보겠습니다.

머신러닝 모델 튜닝 가속화#

양자 최적화는 특히 하이퍼파라미터 최적화와 특성 선택 측면에서 머신러닝 모델을 튜닝하는 방식을 개선하기 위해 연구되고 있습니다. 중성 원자 프로세서의 최근 발전은 AI 및 머신러닝에서 양자 최적화 실험의 범위도 확장하고 있습니다.

이러한 프로세서는 레이저로 제자리에 고정한 개별 원자를 큐비트로 사용합니다. 이를 통해 연구자들은 복잡한 알고리즘을 테스트할 수 있는 확장 가능하고 안정적인 양자 시스템을 구축할 수 있습니다.

산업 응용 및 연구 주요 사례#

선도적인 기술 기업들은 이미 이러한 아이디어를 실험하고 있습니다. 예를 들어 Google의 연구팀은 최근 생성형 양자 우위를 시연했습니다. 68큐비트 프로세서가 복잡한 분포를 생성하도록 학습하면서 생성 모델 훈련에 활용될 가능성을 보여주었습니다.

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

이와 더불어 AWS는 Amazon Braket에서 하이브리드 양자 및 기존 컴퓨팅 워크플로를 개발했습니다. 이 워크플로는 양자 회로와 기존 최적화를 함께 사용해 이미지 분류 작업의 매개변수를 미세 조정합니다.

물류, 스케줄링 및 라우팅 최적화#

양자 최적화의 가장 실용적인 분야 중 하나는 물류 및 스케줄링입니다. 이러한 작업에는 경로 계획, 차량 할당, 리소스 분배가 포함됩니다.

대표적인 예로 전력망 스케줄링을 들 수 있습니다. 운영자는 비용을 줄이고 안정성을 유지하면서 실시간으로 전력 공급과 수요의 균형을 맞춰야 합니다. 연구자들은 양자 최적화를 사용해 이러한 스케줄링 문제를 에너지 지형이나 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 보여주었습니다.

포트폴리오 관리와 공급망 계획 같은 분야에서도 유사한 아이디어가 연구되고 있습니다. 하드웨어가 발전하면 이러한 접근 방식이 실제 제약 조건하에서 AI 시스템이 계획을 수립하고 의사 결정을 내리는 방식을 바꿀 수 있습니다.

신약 개발 및 소재 설계에서의 AI와 양자 컴퓨팅#

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

VQE와 같은 하이브리드 양자 알고리즘은 단백질 구조 예측과 분자 구조 탐색 같은 프로세스를 가속하는 데 사용되고 있습니다. 연구자들은 모델이 데이터에서 학습하고 특성을 추출하는 방식을 개선하기 위해 양자 컴퓨팅과 인공지능을 결합하는 방법도 탐구하고 있습니다.

양자 하드웨어가 계속 발전함에 따라 이러한 결합 방식은 화학, 생물학, 재료 연구에서 중대한 돌파구로 이어져 분자 수준에서 더 빠른 발견과 정확한 시뮬레이션을 가능하게 할 수 있습니다.

양자 최적화의 장단점#

양자 최적화 사용의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 양자 영감 알고리즘: 대규모 양자 컴퓨터를 사용할 수 있게 되기 전에도 연구자들은 기존 시스템에서 양자 영감 최적화 방법을 사용하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 양자 전략을 모방하여 특정 유형의 문제에서 더 빠른 성능을 제공할 수 있습니다.
• 향상된 하드웨어와 하이브리드 솔버: 새로운 양자 프로세서와 클라우드 기반 하이브리드 솔버의 개발로 양자 컴퓨팅과 기존 컴퓨팅을 결합할 수 있게 되었습니다. 덕분에 초기 단계의 하드웨어를 사용하더라도 오늘날 실용적인 테스트와 실험을 수행할 수 있습니다.
• 협력적 연구 진전: IBM Quantum, Qiskit 및 기타 오픈 연구 커뮤니티는 양자 최적화를 더 쉽게 활용할 수 있도록 알고리즘, 툴킷, 교육 리소스를 적극적으로 개발하고 있습니다.

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

• 하드웨어 한계: 현재의 양자 컴퓨터는 큐비트 수가 제한적이며 잡음, 결맞음 상실, 운영 오류에 매우 민감합니다. 이러한 요인은 결과의 정확도와 신뢰성을 떨어뜨려 복잡한 최적화 작업을 위한 시스템 확장을 어렵게 만듭니다.
• 기존 시뮬레이션의 제약: 대규모 양자 시스템을 기존 컴퓨터에서 시뮬레이션하는 작업은 매우 까다롭습니다. 필요한 컴퓨팅 리소스가 큐비트 수에 따라 기하급수적으로 증가하기 때문입니다. 따라서 대규모 양자 알고리즘을 테스트하고 검증하기가 어렵습니다.
• 벤치마킹 표준 부족: 양자 최적화 연구에는 알고리즘과 하드웨어 성능을 비교하기 위한 일관된 벤치마크가 아직 부족합니다. 표준화된 평가 방법을 마련하기 위한 노력이 진행 중이지만, 실제 성능 향상을 측정하는 보편적인 프레임워크는 아직 없습니다.

핵심 요점#

양자 최적화는 인공지능, 과학, 산업에서 문제 해결을 바라보는 방식을 재편하고 있습니다. 연구자들은 양자 컴퓨팅의 힘을 기존 방식과 결합하여 복잡성을 처리하고 발견을 가속하는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 하드웨어가 발전하고 알고리즘이 성숙함에 따라 양자 최적화는 차세대 지능형 기술을 이끄는 핵심 동력이 될 수 있습니다.

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