가지치기로 광자 회로 연산 신뢰도 높인다

박남규·유선규 서울대 전기정보공학부 교수팀

박남규(왼쪽)·유선규(오른쪽) 서울대 전기정보공학부 교수. 한국연구재단 제공

국내 연구팀이 양자컴퓨터와 인공지능(AI) 심층학습 등에 활용되는 광자 회로의 연산 신뢰도를 높이는 기술을 개발했다. 

한국연구재단은 박남규·유선규 서울대 전기정보공학부 교수 연구팀이 광자 회로 연산 신뢰도를 높이는 ‘양자 회로 가지치기 기법’을 개발했다고 26일 밝혔다.

빛은 미래 컴퓨팅에서 막대한 양의 정보 처리 능력을 제공할 매개로 주목받는다. 과학자들은 빛을 활용하면 초고속, 저손실 연상 등이 가능할 것으로 보고 있다. 빛을 활용해 범용 컴퓨팅을 구현하려면 빛의 상태를 실시간 제어하고 프로그래밍할 수 있는 광자 집적회로 활용이 필수다. 

문제는 회로의 규모가 커지면 소자의 열잡음이 연산 신뢰도를 떨어뜨린다는 것이다. 이 때문에 양자 큐비트 수와 AI 심층학습 뉴런 수를 상용 가능한 수준으로 늘리는 데 어려움을 겪고 있다. 
연구팀은 가지치기 개념을 광자 회로에 도입했다. 가지치기는 모델 학습 시 변수는 살리고 그렇지 않은 변수는 덜어내는 경량화 기술로 심층학습 소프트웨어 분야에서 활용된다.

연구팀은 광자 회로에 허브 소자는 남기고, 덜 중요한 소자들은 제거했다. 광자 회로도 ‘두꺼운 꼬리 분포’를 가졌기 때문이다. 두꺼운 꼬리 분포는 중요도에 따른 구성 요소의 분포를 분석 시 꼬리 부분의 비율이 높은 분포다. 회로 속 기본 단위 소자들의 역할이 평등치 않고 중요 역할을 하는 소자들이 있다는 의미다. 

박 교수는 “이번 연구는 꼭 필요한 소자만 남기는 양자 회로의 미니멀리즘”이라며 “가지치기의 효율이 대규모 양자 컴퓨팅이나 AI 심층학습에서 더욱 향상된다는 것은 매우 고무적”이라고 말했다. 이번 연구는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 지난 3일 공개됐다. 
 

[고재원 기자 jawon1212@donga.com]