서울대, 양자회로 가지치기 기법 개발…양자컴 신뢰도 높여

(대전ㆍ충남=뉴스1) 김태진 기자 = 국내 연구진이 중요한 소자만 골라내는 가지치기 방식으로 양자 컴퓨터와 인공지능(AI) 딥러닝에 활용되는 광자 회로의 신뢰도를 크게 높이는 데 성공했다.

한국연구재단(이사장 이광복)은 서울대학교 박남규·유선규 교수 연구팀이 범용 양자 컴퓨터 및 광자 머신러닝의 신뢰도를 획기적으로 높이는 양자회로 가지치기(Pruning) 기법을 개발했다고 26일 밝혔다.

가지치기는 모델 학습 시 중요한 파라미터는 살리고 그렇지 않은 파라미터는 덜어내는 경량화 기술이다.

최근 빌 게이츠가 언급했듯 미래 컴퓨팅에서 막대한 양의 처리 능력을 제공할 혁신기술로 빛의 역할이 주목받고 있다. 빛은 초고속·저손실 연산을 가능하게 한다.

특정 문제에 국한되지 않는 범용 컴퓨팅 구현을 위해서는 빛의 상태를 실시간 제어하고 프로그래밍할 수 있는 광자 집적회로 활용이 필수적이다.

그러나 회로의 규모가 커지면 소자의 열잡음이 연산 신뢰도를 크게 떨어뜨려 양자 큐비트 수와 딥러닝 뉴런 수를 상용 가능한 수준으로 늘리는 데 큰 어려움이 존재한다.

이에 연구팀은 매우 적은 뉴런 수로도 놀라운 기능을 하는 예쁜꼬마선충, 허브 구성 요소들이 시스템 구동을 주도하는 항공망 등에서 착안해 기존보다 효율적인 광자 하드웨어 구현을 시도했다.

연구팀은 양자 컴퓨팅 및 AI에 활용되는 광자 회로의 하드웨어 분석을 진행하는 과정에서 네트워크 과학의 파레토 법칙(80대 20 법칙)이 광자 회로에서도 발견된다는 사실을 확인했다.

이는 허브 소자들이 따로 존재하며 덜 중요한 소자들을 제거해 고신뢰도 및 저전력 회로를 구현할 수 있음을 의미한다.

박남규 교수는 “이번 연구는 꼭 필요한 소자만 남기는 양자회로의 미니멀리즘이라 할 수 있다”며 “가지치기의 효율이 대규모 양자 컴퓨팅 및 딥러닝 가속기에서 더욱 향상된다는 점은 매우 고무적”이라고 말했다.

과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 기초연구실, 우수신진연구사업의 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’에 지난 3일 게재됐다.

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