양자컴퓨터 권위자 김정상 듀크대 교수 “양자 우위 달성하면 AI시대 전력 문제도 해결될 것”

10일 최종현학술원 강연

김정상 듀크대 교수가 학교 실험실에서 원자 이온을 분리하는 장치를 연구하고 있다./듀크대 제공

“양자컴퓨터의 성능이 최근 2~3년 동안 크게 높아지면서 다양한 분야에서 문제를 해결하는 데 활용되고 있습니다. 그 중 하나가 인공지능(AI) 분야입니다. 현재 성능은 기존 컴퓨터와 큰 차이는 없지만, 머지않아 높은 효율성으로 AI의 새로운 돌파구가 될 것입니다.”

김정상 미국 듀크대 전자·컴퓨터공학과 교수는 10일 최종현학술원이 주최한 첨단과학 학술강연 ‘양자컴퓨터와 첨단 기술의 미래’에서 양자컴퓨터 기술 현황을 소개하며 이렇게 말했다. 김 교수는 이온트랩 양자컴퓨터 분야의 세계적 석학으로 양자컴퓨터 기업으로는 뉴욕 증시에 처음 상장한 이온큐(IonQ)의 공동창업자다.

김 교수는 0~9까지 숫자의 형태를 구별하는 AI 모델의 개발 결과를 소개했다. 8개의 큐비트만으로 작동하는 양자컴퓨터와 기존 컴퓨터로 개발한 AI의 정확도 차이를 확인한 연구다. 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터가 사용하는 비트 대신 큐비트라는 단위를 사용하는데 큐비트가 늘어날수록 성능도 비교할 수 없이 좋아진다. 8 큐비트는 기초적인 수준의 양자컴퓨터다.

두 방식에서 정확도의 차이는 크지 않았다. 0과 1을 구별하는 시험에서는 양자컴퓨터와 기존 컴퓨터의 성능이 같았고, 형태가 비슷한 2와 7도 정확히 구분했다. 모든 숫자를 구별할 때만 양자 컴퓨터의 정확도가 약간 떨어지는 것으로 나타났다.

김 교수는 “양자 컴퓨터는 큐비트 8개로 기존 컴퓨터와 비슷한 정확도를 보였다”며 “교통 표지판을 구별하는 더 복잡한 시험에서도 큐비트를 10개로 늘렸을 때 2~4가지 표지판을 정확하게 구분했다”고 말했다.

김정상 미국 듀크대 교수가 10일 유튜브에서 열린 '양자컴퓨터와 첨단기술의 미래' 강연에서 "양자컴퓨터를 AI 기술에 적용할 수 있을 것"이라고 말했다.

양자컴퓨터를 기반으로 한 AI가 적은 수의 큐비트로도 기존 컴퓨터와 비슷한 성능을 낼 수 있는 이유는 데이터를 효율적으로 학습할 수 있기 때문이다. 가령 개와 고양이 사진을 구분하는 AI는 눈동자의 모양, 코의 모양처럼 다른 특징을 중심으로 데이터를 학습하는데, 이를 파라미터라고 한다.

김 교수는 “양자컴퓨터를 이용하면 30~60개 정도 파라미터로만 학습하면 되지만, 기존 컴퓨터로는 6만개 파라미터 필요하다”며 “파라미터의 숫자가 1000분의 1에 불과해도 비슷한 성능을 낸다는 점에서 효율적인 AI 개발이 가능할 것으로 보인다”고 말했다.

양자컴퓨터 시대가 열리면 학습에 필요한 데이터가 적어지기 때문에 그만큼 에너지를 절약할 수 있다는 언급도 나왔다. 김 교수는 “AI 산업의 발달로 데이터 센터의 규모가 커지면서 전력 소모량 문제가 나타나고 있다”며 “그러나 양자컴퓨터가 기존 컴퓨터의 성능을 뛰어 넘는 양자 우위를 달성하면 많은 연산이 필요한 AI 분야에서 에너지 효율도 크게 좋아질 것으로 기대된다”고 말했다.

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