인공지능(AI) 양자 연구 혁신이 기존 슈퍼컴퓨터 와 비교할 수 없이 빠른 양자 컴퓨팅을 구현할 수 있을까.

세계 최대 양자 연구시설 중 한곳인 안후이성 허페이의 중국 과학기술대(USTC) 과학자들은 기계학습(ML) 기술을 통해 아 원자 양자 입자들 사이 기이한 관계를 계산하는 시간을 줄이고 있다.

양자 역학에서 말하는 양자 얽힘은 입자 사이 거리에 관계없이 하나의 변화가 다른 입자에 즉시 영향을 미치는 입자 간의 상관관계를 말한다. 이들 상관 입자의 거동은 양자 정보 처리의 기초를 형성한다.

21일 테크인아시아와 SCMP에 따르면 이번 달 과학 저널 피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)에 발표된 논문에서 중국 연구팀 ML기술이 전례없는 속도와 정확성으로 양자 입자 특성을 평가할 수 있다고 밝혔다.

연구원들에 따르면 이들 입자 사이 관계는 양자 얽힘 뿐만 아니라 슈뢰딩거 고양이로 가장 잘 알려진 EPR 스티어링(EPR steering) 또는 벨 비국성(Bell nonlocality) 등 상황에서 입자의 특성이 그것을 측정하는 행위에 의해 변경 될 수 있음을 나타낸다.

초 보안통신 및 초고속 양자 컴퓨터를 위한 주요 분배 네트워크부터 스텔스 항공기 탐지를 위한 양자 레이더 시스템에 이르기까지 대부분의 양자 장치는 장시간 안정적인 입자 간 얽힘 유지 등 실제 응용 분야 도입까지 넘어야 할 문제들이 있다.

USTC 연구원들은 수십 년 동안 양자 실험을 수행해 왔으며 많은 양의 데이터를 축적했다. 리 팀은 양자 얽힘, EPR 스티어링 및 벨 비국성과 같은 다양한 유형의 연결로 신중하게 선택된 400쌍 이상의 입자를 포함하는 데이터 세트를 구축했다. 그런 다음 과학자들은 데이터 세트를 사용해 딥러닝 알고리즘으로 컴퓨터를 훈련, 입자의 물리적 특성을 측정했다.

AI는 90% 이상의 정확도를 달성 할 수 있었다. 이전에 1시간이 걸렸던 계산을 단 1초 만에 완료할 수 있을 정도로 걸리는 시간이 단축됐다. 기계는 또한 평가를 위해 각 입자에 대한 완전한 정보가 필요하지 않다.

논문에 따르면 연구원들은 두 가지 물리적 특성에 대한 세부 정보만 기계에 공급하면 틈을 메워 결과를 정확하게 추정 할 수 있다. 연구 책임자 리 추안펭(Li Chuanfeng) 교수는 “이 방법은 양자 정보 처리를 위한 자원 공급을 크게 증가시킬 것”이라고 말했다.

논문 공동 저자인 충칭 녹색 지능기술연구소 런 창량(Ren Changliang)은 AI가 인간의 두뇌보다 양자 물리 세계를 더 잘 이해한다는 의미는 아니라고 설명했다. 그는 “우리는 데이터에 라벨을 붙이고 가르치고 실수를 바로 잡는다. AI는 인간의 지도를 따른다. 우리보다 현명하지는 않다”고 말했다.

전통적인 방법에 비해 AI의 또 다른 명백한 장점은 다차원 문제를 훨씬 더 효율적으로 처리 할 수 있다는 것이다. 양자 물리학에는 많은 차원이 있다. 런은“두 계 사이에는 좋은 조화가 있는 것 같다”고 덧붙였다.

이 팀은 더 큰 데이터 세트로 기계 학습을 확대, 현재 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 보다 최대 1조 배 빠를 것으로 예상되는 양자 컴퓨팅을 위한 새로운 AI 기술을 개발할 계획이다.