김준석(왼쪽) GIST AI대학원 박사과정생과 안창욱 교수가 차량 경로 최적화 문제 예시와 제안 양자 접근법에 대한 양자회로도 및 시뮬레이터 실행 결과를 설명하고 있다.[GIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 최초 인공지능(AI) 작곡가 ‘이봄(EvoM)’을 개발한 안창욱 교수 연구팀이 미래 산업의 3대 게임체인저 기술로 각광받고 있는 양자 이론을 활용해 현실세계 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제안했다.

광주과학기술원(GIST)은 AI대학원 안창욱 교수 연구팀이 양자역학적 현상을 설명하는 파인만 경로 적분법을 활용해 차량 경로 문제를 효율적으로 해결하는 양자 알고리즘을 설계하는 데 성공했다고 밝혔다.

양자역학은 물질과 에너지의 가장 기본적인 성질을 설명하는 물리학의 한 분야로, 이러한 원리를 이용해 정보를 처리하는 양자 컴퓨팅은 그 잠재력에 대한 높은 기대에도 불구하고, 상용화 단계에 도달하려면 오류 교정 등 여러 기술적인 문제를 해결해야 하는 탓에 실용적인 알고리즘 개발에 많은 어려움을 겪고 있다.

양자 연산의 잠재적 성능을 최대한 이끌어 내기 위해서는 양자 특성에 기인한 고유한 동작 원리를 가진 순수 양자 알고리즘의 개발이 필요하다. 하지만 대부분의 연구가 기존 컴퓨팅 알고리즘을 양자 컴퓨터에서 모사하는 접근법을 시도하고 있어 이른바 실제적 양자 이득을 얻기 어려울 뿐만 아니라 문제 해결을 위해 요구되는 큐빗(양자비트) 수가 일반적으로 문제의 크기에 제곱 승으로 증가하는 문제가 있다.

IBM은 올해 초에 세계 최초로 1100여개 큐빗을 갖춘 양자 프로세스를 개발했지만, 이런 독보적인 프로세스로도 고작 30여 개 도시로 구성된 차량 경로 문제의 해결이 가능한 정도다.

연구팀은 양자 연산의 원리에 기존 양자역학에서 다루는 파인만 경로 적분법을 결합하여 차량 경로 문제 최적화를 위한 새롭고 독창적인 양자 경로 적분법을 개발했다

제안 접근법에 대한 시뮬레이터 및 회로 구조. 차량 경로 최적화 문제에 대한 예시, 제안 접근법에 대한 양자 회로도 및 시뮬레이터의 실행 결과를 표시한다.[GIST 제공]

연구팀은 제안 접근법을 현실세계의 복잡한 문제들과 그 속성을 공유하고 있는 차량 경로 문제에 대해 다양한 실험을 진행했고, 최적화된 경로를 성공적으로 찾아낼 수 있음을 확인함으로써 제안 기법이 현실세계의 다양한 문제에 실용적으로 적용될 수 있음을 입증했다.

특히 N개 도시를 갖는 차량 경로 최적화 문제의 해결을 위해 필요로 하는 큐빗 사용량을 기존 N2에서 N으로 기하급수적으로 감소시키면서도 해를 찾을 수 있는 효율적인 양자 능력을 확보할 수 있음을 확인했다.

안창욱 교수는 “이번 연구 성과는 적은 큐빗을 활용하여 현실세계의 다양한 문제 해결을 위한 양자 접근법을 제시했다는 데 의의가 있다”며 “실제적 양자 이득의 실현은 우리 실생활과 밀접한 자율주행, 제약, 금융, 물류 등 산업 전 분야에 걸쳐 큰 변화를 불러올 것이며, 아울러 양자컴퓨팅 시대를 앞당기는데 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.

정보통신기획평가원(IITP) 지원으로 수행된 이번 연구결과는 국제학술지 ‘IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems’에 게재됐다.