‘인공지능(AI)’의 중요성이 높아지면서, AI성능을 한 차원 더 높일 수 있는‘양자컴퓨터(Qauntum computer)’도 함께 주목받고 있다. 하지만 양자컴퓨터에 대해 이해하는 것은 상당히 어려운 일이다. 많은 AI분야 관계자들조차도 제대로 이해하지 못하는 경우가 많다.
이런 의문을 해소할 수 있는 자리가 부산 벡스코에서 마련됐다. 28일 개막한 글로벌 AI컨퍼런스 ‘AWC 2022 in Busan’에서는 해외의 저명한 연구자들이 참여해, 양자컴퓨터가 어떤 원리로 작동하는지, 또 어느 산업에 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 구체적 발표가 진행됐다.
먼저 ‘양자컴퓨터의 운영 방식’에 대해선 글로벌 양자컴퓨터·데이터플랫폼 기업 ‘IBM리서치’의 크리스탄 템메 수석연구원이 발표했다. 템메 연구원은 독일 하이델베르크 대학에서 물리학을 전공한 양자학 전문가다. 2015년부터 IBM의 연구개발센터인 ‘IBM리서치’에 합류해 양자 컴퓨팅 알고리듬 분야 연구를 맡아 진행 중이다.
템메 연구원은 “앞으로 양자컴퓨터가 AI 딥러닝 알고리듬의 트렌드를 완전히 바꿀 수 있다”고 강조했다. 이는 양자컴퓨터 운영체제인 ‘양자 커널(Quantum kernel)’을 사용해 만든 ‘양자 신경망(QNN)’ 때문이다. QNN은 기존 신경망에 양자이론을 적용한 제작한 차세대 AI신경망이다. 양자컴퓨터의 데이터 중첩 처리 능력과 고전 신경망 컴퓨터의 병렬 데이터 처리 방식을 동시에 사용할 수 있어, ‘초거대 AI’ 등 신형 AI모델 훈련에 큰 도움이 될 것으로 기대 받는다.
템메 연구원은 “양자 커널 기반 QNN은 연산적으로 복잡한 다양한 문제를 해결할 수 있는 것이 특징”이라며 “그동안 고전적 AI신경망으로는 해결하기 어려웠던 다양한 문제들을 양자 커널 기반 QNN이 해결할 수 있을 것”이라고 말했다.
템메 연구원에 이어 발표를 진행한 조나단 로메로 폰탈보 자파타(Zapata) 컴퓨팅 이사는 ‘기업들이 양자컴퓨터 기반 AI를 이용해야 하는 이유’에 대해 발표했다. 폰탈보 이사는 2014년 하버드 대학원에서 화학·양자물리학 시뮬레이션을 전공했다. 2017년에는 양자 소프트웨어 회사 ‘자파타 컴퓨팅’을 설립하고, 양자컴퓨터용 소프트웨어 및 알고리듬을 개발 중이다.
폰탈보 이사는 “양자컴퓨터는 AI의 새로운 알고리즘을 창출하고 기존 산업 솔루션을 향상키게 될 것”이라며 “때문에 우리는 기업들이 양자컴퓨터를 도입할 수 있도록 공급망 최적화와 함께 사용할 수 있는 소프트웨어 개발에 힘써야 할 것”이라고 말했다.
다만 폰탈보 이사는 양자컴퓨터 기반 AI가 고전컴퓨터 기반 AI를 완전히 대체하진 않을 것으로 전망했다. 오히려 두 기술의 약점을 보완할 수 있는 ‘양자컴퓨터와 고전컴퓨터의 융합’이 AI기술을 진보시킬 수 있는 방안이라고 강조했다.
폰탈보 이사는 “양자컴퓨터는 고전 컴퓨터와 경쟁하는 것이 아닌 협동해야 한다”며 “두 컴퓨터를 단독으로 수행하는 것보다 함께 작동할 때 더 높은 성능을 구현할 수 있다”고 말했다.
그렇다면 양자컴퓨터 기반 AI가 주로 이용될 수 있는 산업 분야는 어디일까. 영국 공정 기술 기업 ‘옥스퍼드 인스트루먼트’의 러스 렌자스 퀀텀 기술 매니저는 ‘반도체·디스플레이’ 공정에 양자 컴퓨터 기반 AI기술이 매우 유용할 것으로 전망했다.
특히 렌자스 매니저는 “플라스마(Plasma) 공정 효율을 양자컴퓨터 기반 AI로 높일 수 있다”고 강조했다. 플라즈마 공정은 반도체·디스플레이를 제작할 때 사용되는 필수 공정이다. 일반적으론 금속을 플라즈마로 증착하는 기술인 ‘스퍼터링’ 공정이 이용된다. 이 경우, 원자단위로 반도체 기판에 물질을 증착시켜야 하기 때문에 초미세 공정을 계산할 수 있는 AI가 필수다. 이 AI를 양자컴퓨터 기반 AI가 대체할 수 있다는 것이다.
렌자스 매니저는 “반도체·디스플레이 공정에서 필수적인 스퍼터링 공정에서는 물질의 원자단위 움직임도 계산해야하는 정밀한 작업”이라며 “여기엔 기존 AI보다 훨씬 강력한 연산능력을 가진 양자컴퓨터 기반 AI가 꼭 필요할 것”이라고 말했다.
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