양자 AI: 양자 컴퓨팅과 인공지능의 융합

양자 AI의 정의 및 원리

양자 AI란 양자 컴퓨팅의 능력을 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 알고리즘에 접목하여, 고전적인 컴퓨터로는 어려운 학습과 추론을 더욱 효율적으로 수행하려는 분야입니다postquantum.com. 다시 말해, 양자 역학의 초월적 특성(예: 양자 비트(qubit)의 중첩(superposition)과 얽힘(entanglement))을 활용하여 AI 모델을 구현하거나 가속함으로써, 기존에 불가능하거나 복잡했던 문제를 해결하려는 시도입니다. 이러한 융합을 통해 양자 병렬성과 양자 상관관계를 활용한 새로운 계산 방법이 등장하며, 이는 기존 AI 알고리즘의 한계를 극복할 잠재력을 지닙니다postquantum.com.

• 양자 비트와 중첩의 역할: 양자 컴퓨터의 기본 단위인 qubit는 0과 1의 상태를 동시에 겹쳐持는 양자 중첩 상태로 존재할 수 있습니다. 예를 들어 2개의 qubit은 동시에 4가지(00,01,10,11) 상태를 표현할 수 있어, 이를 이용하면 하나의 연산으로 여러 경우를 병렬 처리하는 **양자 병렬성(quantum parallelism)**을 얻습니다postquantum.com. AI 모델 학습 시 이 병렬성은, 고전 컴퓨터가 하나하나 시도해야 할 여러 가설이나 매개변수 조합을 동시에 탐색하는 데 도움이 됩니다. 실제로 Grover 알고리즘은 중첩을 이용해 검색 문제를 가속하고, QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm) 등은 양자 병렬성으로 최적해 탐색 공간을 효율화합니다postquantum.com. 이러한 특성은 머신러닝 모델을 훈련하거나 최적화할 때 병렬 실험을 통해 수렴을 빠르게 할 잠재력이 있습니다postquantum.com.
• 얽힘의 역할: 양자 얽힘은 두 qubit 이상의 입자가 고전적으로는 불가능한 방식으로 상관관계를 맺는 현상입니다. 얽힌 상태에서는 한 qubit의 측정 결과가 다른 qubit 상태에 즉각적인 영향을 주며, qubit들이 개별적으로가 아니라 하나의 시스템처럼 결합되어 행동합니다postquantum.com. AI 측면에서 얽힘은 고차원 데이터의 복잡한 특성 간 관계를 한꺼번에 인코딩할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 데이터의 여러 피처(feature)들 사이의 상관관계를 얽힘으로 표현하면, 고전적 모델로는 표현하기 어려운 복잡한 패턴을 양자 모델이 더 풍부하게 학습할 수 있습니다postquantum.com. 실제로 양자 신경망(QNN)이나 양자 볼츠만 머신 등의 모델에서 얽힘은 은닉층과 입력층을 연결하여 복잡한 분포를 압축적으로 표현하는 자원으로 인식됩니다postquantum.com. 즉, 얽힘을 잘 활용하면 **모델의 표현력(expressive power)**이 향상되어, 고전 네트워크보다 적은 자원으로도 복잡한 데이터 구조를 학습할 수 있다는 연구가 진행되고 있습니다.
• 양자 간섭과 양자 게이트: 양자 회로에서는 양자 게이트들을 통해 qubit 상태를 조작하고, 여러 연산 경로의 양자 간섭(interference) 효과로 원하는 결과를 얻습니다. 간섭은 다수 경로의 확률 진폭을 합성하여 올바른 결과의 확률은 증폭하고 잘못된 결과는 상쇄(소멸)시키는 원리입니다postquantum.com. 이는 양자 알고리즘이 중첩된 많은 경우의 수 중에서 유의미한 답만 걸러내는 핵심 메커니즘으로, AI의 탐색이나 최적화 문제에서도 적용됩니다. 예를 들어 Grover 알고리즘의 진폭 증폭(amplitude amplification) 기법은 원하는 해를 찾기 위한 탐색 횟수를 제곱근 수준으로 단축하며postquantum.com, 이러한 원리는 경로 탐색, 퍼즐 문제, 경로 최적화, 스케줄링 등 조합최적화 AI 문제를 가속하는 데 쓰일 수 있습니다.
• 양자 회로와 모델 구성: **양자 회로(quantum circuit)**는 일련의 양자 게이트를 연결한 것으로, 양자 알고리즘 또는 양자 ML 모델 자체라고 볼 수 있습니다. 회로의 구조와 게이트 배열이 모델의 아키텍처에 해당하며, 게이트의 회전 각도 등 조정 가능한 파라미터는 학습과정을 통해 최적화됩니다. 이렇게 **매개변수화된 양자 회로(Variational Quantum Circuit)**를 활용하는 학습 기법을 변분 양자 알고리즘이라 부르며, 양자 신경망(Quantum Neural Network)이나 변분 양자 분류기 등이 그 예입니다. 예를 들어 $θ$라는 파라미터를 가진 회로를 구성하고, 출력 측정 확률이 분류 결과로 이어지게 설계한 후, $θ$를 클래식 옵티마이저로 반복 조정하여 목적 함수를 최적화합니다. 이러한 하이브리드 양자-고전 학습은 현재 잡음이 많은 양자 프로세서(NISQ) 환경에서 현실적으로 많이 연구되는 방법입니다postquantum.com. 다만 양자 회로 학습에는 베런 플래토(barren plateau) 문제(기울기 소실 현상) 등이 도전 과제로 알려져 있어, 회로 설계와 학습 기법에 대한 활발한 연구가 진행 중입니다postquantum.com.
• 양자 머신러닝(QML)의 주요 개념: 양자 AI의 하위 분야로 양자 머신러닝이 있으며, 이는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 머신러닝의 다양한 분야에 양자 알고리즘을 적용하는 것을 포괄합니다. 대표적인 예로 **양자 서포트 벡터 머신(QSVM)**이 있습니다. QSVM은 SVM 분류기의 커널 트릭을 양자 방식으로 구현한 것으로, **양자 특징 맵(quantum feature map)**을 통해 입력 데이터를 양자 상태로 임베딩하고, 양자 회로 상에서 두 데이터 상태의 내적(유사도)을 계산함으로써 커널 행렬을 빠르게 얻습니다docs.quantum.ibm.com. 이렇게 얻은 양자 커널로 분류를 수행하면, 특정 문제에서 고전적 SVM보다 효율적이거나 성능이 높을 수 있다는 것이 아이디어입니다. IBM 연구진은 2019년 실제 양자 하드웨어로 양자 커널 기법의 분류기를 시연하여, 양자 머신러닝이 실기기에서 동작 가능함을 보였습니다postquantum.com. 이 실험은 잡음이 있는 20여 큐비트 시스템으로도 양자 커널을 평가할 수 있음을 보여주어, 작은 양자 컴퓨터에서도 특징 공간을 확장하여 분류 성능을 향상시킬 수 있다는 가능성을 제시했습니다postquantum.com.

또한 **양자 신경망(QNN)**이나 양자 회로 학습 모델도 중요한 개념입니다. QNN은 앞서 언급한 변분 회로를 여러 계층 쌓은 형태로 볼 수 있으며, 양자 회로가 뉴런 또는 층 역할을 합니다. 예를 들어 2-qubit 얽힘 게이트와 단일 qubit 회전 게이트로 구성된 회로를 여러 층 반복하면 합성곱 신경망에 상응하는 양자 합성곱 신경망(QCNN) 구조를 만들 수 있습니다postquantum.com. 실제 Nature 논문으로 제안된 QCNN 연구에서는, 양자 회로를 이용해 양자 위상 변이 데이터를 분류하고 고전 CNN보다 적은 매개변수로도 높은 성능을 내는 것을 보였습니다postquantum.com. 이처럼 양자 GAN(QGAN), 양자 강화학습(QRL), 양자 NLP(QNLP) 등도 활발히 연구되며, 각각 생성 모델, 강화학습 에이전트, 자연어 처리에 양자기법을 적용하는 시도들입니다postquantum.compostquantum.com. Lloyd 등이 제안한 QGAN은 양자 생성자와 판별자를 이용해 고전 GAN과 유사한 학습을 수행할 수 있음을 보였고postquantum.com, Cambridge Quantum은 lambeq라는 QNLP 툴킷으로 문장을 양자 회로로 표현하여 작은 문장의 의미를 양자컴퓨터로 분류하는 실험을 처음 선보였습니다postquantum.com. 양자 강화학습 분야에서도, 2022년 Skolik 등의 연구가 양자 회로를 심층 Q-러닝의 일부로 활용하여 간단한 게임 환경에서 클래식 방식과 유사한 성능을 달성했음을 보고하였고postquantum.com, 특정 환경에서는 양자 에이전트가 지수적인 성능 향상 가능성을 이론적으로 제시하기도 했습니다postquantum.com.

요약하면, 양자 AI는 양자 컴퓨팅의 병렬성, 얽힘, 간섭 등의 물리적 특성이 AI 모델의 표현력과 계산 능력을 증폭시킬 수 있다는 기대를 바탕으로 합니다. 현재는 소규모 시스템으로 양자 머신러닝 알고리즘의 프로토타입을 구현하는 단계이지만, 차츰 하드웨어 발전과 알고리즘 개선을 통해 **특정 문제에서의 “양자 우위(quantum advantage)”**를 실현하는 것을 목표로 하고 있습니다postquantum.com. 2022년 Huang 등은 양자 시스템의 특성을 학습하는 과제에서 양자 학습자가 고전 학습자보다 훨씬 적은 데이터로 학습할 수 있음을 이론/실험으로 증명하며, 양자 AI 분야에 중요한 이정표를 세웠습니다postquantum.com. 이러한 연구를 통해 양자 AI는 점차 이론적 가능성에서 실질적 구현 단계로 나아가고 있습니다.