양자 머신러닝

양자 머신 러닝(QML)은 양자 역학의 원리를 머신 러닝 알고리즘과 결합하는 새로운 분야입니다. 양자 컴퓨터의 고유한 속성(예: 중첩, 얽힘 및 터널링)을 활용하여 근본적으로 새로운 방식으로 정보를 처리합니다. QML의 목표는 현재 가장 발전된 기존 컴퓨터로도 해결할 수 없는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 더 강력하고 효율적인 알고리즘을 만드는 것입니다. Ultralytics YOLO와 같은 모델을 구동하는 기존 ML은 컴퓨터 비전(CV)에 혁명을 일으켰지만 QML은 인공 지능(AI)의 경계를 더욱 넓힐 것을 약속합니다.

양자 머신러닝 작동 방식

정보를 0 또는 1로 표현하기 위해 비트를 사용하는 기존 컴퓨터와 달리 양자 컴퓨터는 큐비트를 사용합니다. 큐비트는 0과 1의 중첩으로 동시에 존재할 수 있으므로 훨씬 더 많은 양의 정보를 저장하고 처리할 수 있습니다. QML 알고리즘은 이 속성을 활용하여 여러 다른 상태에서 동시에 계산을 수행하도록 설계되었습니다. 이러한 대규모 병렬 처리는 특정 유형의 문제에 대해 지수적인 속도 향상으로 이어질 수 있습니다.

또 다른 핵심 개념은 양자 얽힘으로, 큐비트가 상호 연결되어 거리에 관계없이 운명이 연결되는 현상입니다. QML 모델은 얽힘을 사용하여 고전적인 신경망(NN)이 모델링하기 어려운 데이터의 복잡한 상관 관계를 캡처할 수 있습니다. 이러한 양자 효과를 결합함으로써 QML은 최적화, 분류 및 샘플링과 같은 작업을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

양자 머신 러닝 vs. 기존 머신 러닝

QML과 기존 머신 러닝(ML)의 주된 차이점은 근본적인 연산 패러다임에 있습니다.

• 고전적인 머신 러닝: 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾기 위해 고전적인 컴퓨터(CPU 및 GPU)와 딥 러닝(DL)과 같은 기술에 의존합니다. 이미지 분류 및 객체 감지와 같은 작업에서 탁월하며, YOLOv8 및 YOLO11과 같은 모델이 업계 벤치마크를 설정했습니다.
• 양자 머신러닝: 양자 컴퓨터를 활용하여 고차원 데이터 또는 복잡한 구조의 문제를 해결합니다. 고전적인 ML을 대체하기 위한 것이 아니라 보완하기 위한 것이며 특정 계산 문제에 대한 이점을 제공합니다. 예를 들어, 고전적인 모델이 최적화를 위해 광범위한 하이퍼파라미터 튜닝을 필요로 할 수 있지만 양자 알고리즘은 잠재적으로 최적의 솔루션을 더 직접적으로 찾을 수 있습니다.

QML은 강화 학습과 같은 분야와는 다르지만, 언젠가는 이러한 학습 프레임워크 내에서 최적화 프로세스를 강화하는 데 사용될 수 있습니다.

실제 애플리케이션 및 예시

아직 초기 단계이지만 QML은 다양한 산업을 혁신할 수 있는 몇 가지 유망한 애플리케이션을 보유하고 있습니다.

• 약물 발견 및 재료 과학: 분자의 양자 행동을 시뮬레이션하는 것은 기존 컴퓨터에서는 매우 어렵습니다. QML은 분자 상호 작용을 정확하게 모델링하여 새로운 약물 및 재료 발견을 획기적으로 가속화할 수 있습니다. 이는 AI in healthcare에 심오한 영향을 미쳐 더 큰 정밀도로 새로운 의약품 설계를 가능하게 합니다. 예를 들어, 연구자들은 Caltech와 같은 기관의 연구에서 자세히 설명된 바와 같이 QML이 보다 효율적인 화학 반응을 위한 새로운 촉매제를 찾는 데 어떻게 도움이 되는지 탐구하고 있습니다.
• 금융 모델링 및 최적화: 금융의 많은 문제는 투자 포트폴리오 또는 위험 모델과 같은 광대하고 복잡한 시스템을 최적화하는 것과 관련됩니다. 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)과 같은 QML 알고리즘은 이러한 최적화 문제를 기존 방법보다 더 빠르고 효과적으로 해결하기 위해 개발되고 있습니다. 이는 보다 안정적인 금융 시장으로 이어질 수 있으며 글로벌 공급망 최적화를 위한 물류 분야의 AI를 포함한 다른 복잡한 시스템에 적용할 수 있습니다. JPMorgan Chase와 같은 회사는 이러한 응용 프로그램을 적극적으로 연구하고 있습니다.

과제 및 미래 전망

QML의 주요 과제로는 안정적이고 확장 가능하며 내결함성을 갖춘 양자 컴퓨터 구축, 입증 가능한 속도 향상을 제공하는 강력한 양자 알고리즘 개발, 개발자를 위한 도구 및 인터페이스(예: Qiskit 또는 TensorFlow Quantum) 생성이 있습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 Quantum Economic Development Consortium(QED-C)와 같은 조직의 지속적인 연구와 양자 하드웨어의 발전은 QML이 고전적인 ML을 보완하여 AI 연구에서 새로운 가능성을 열고 근본 과학에서 모델 배포 전략에 이르기까지 모든 것에 잠재적으로 영향을 미치는 세계에서 가장 복잡한 문제 중 일부를 해결할 수 있는 유망한 미래를 제시합니다. 정확도와 같은 메트릭을 사용하여 성능을 평가하고 YOLO 성능 메트릭을 이해하는 것은 양자 영역에서도 여전히 중요합니다.