AI 학습 비용 60분의 1로 줄였다… 연세대, '맞춤형 양자회로' 기술 개발
[파이낸셜뉴스] 인공지능(AI) 학습에 들어가는 시간과 계산 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 양자컴퓨팅 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
연세대학교는 의과대학 박유랑 교수와 연세의료원 심우섭 연구팀이 AI 학습 효율을 높이는 '맞춤형 양자회로 사전 선택 알고리즘'을 개발했다고 26일 밝혔다. 연구 결과는 세계적인 AI 학술대회인 'NeurIPS 2026'에 채택되며 학술적 우수성을 인정받았다.
양자 AI는 양자컴퓨터의 기본 연산 단위인 '큐비트'를 서로 연결해 복잡한 데이터를 학습한다. 하지만 기존에는 어떤 연결 구조가 데이터 학습에 가장 적합한지 알 수 없어, 수많은 회로를 직접 작동시켜 보고 평가해야 하는 한계가 있었다. 이 과정에서 막대한 연산 비용이 들고 연산 오류가 발생하는 문제가 생겼다.
연구팀은 AI를 직접 학습시키기 전에 데이터의 특성만 분석해 가장 적합한 회로 구조를 찾아내는 방식을 고안했다. 복잡한 계산 과정을 대폭 줄이고 데이터 구분 능력과 학습 안정성을 동시에 확보한 것이다.
실제로 이미지와 질환 데이터 등을 활용해 성능을 평가한 결과, 연구팀의 알고리즘은 기존의 우수한 비교 방식보다 약 60분의 1 수준의 비용만으로 최적의 회로를 골라냈다.
특히 연세대 송도 국제캠퍼스에 설치된 실제 양자컴퓨터인 'IBM 퀀텀 시스템 원'을 활용해 검증까지 마쳤다. 실제 장비 실험에서도 무작위로 회로를 배치하거나 기존의 단순한 선형 구조를 사용했을 때보다 더 적은 연산으로 뛰어난 성능을 기록해 실용 가능성을 입증했다.
박유랑 연세대 교수는 "양자컴퓨터에서는 무작정 회로를 크게 만드는 것보다 데이터에 필요한 연산을 어떻게 선택하느냐가 핵심"이라며, "이번 연구가 양자 AI의 학습 가능성을 이해하고 효율을 높이는 중요한 기반이 될 것"이라고 말했다.
[email protected] 김만기 기자
