포토닉 양자컴퓨터, 머신러닝 성능 뛰어넘다
빛으로 학습하는 양자컴퓨터, AI의 한계를 넘다
포토닉 양자프로세서, 머신러닝에서 고전컴퓨터 뛰어넘는 성능 입증
양자컴퓨터가 현실의 문제 해결에 기여하는 구체적 사례가 드디어 등장했다. 오스트리아 빈 대학교와 이탈리아 밀라노공대, 영국 Quantinuum의 공동 연구팀은 포토닉(광 기반) 양자회로를 이용해 머신러닝 알고리즘을 실행한 결과, 고전 컴퓨터 기반 방법보다 높은 분류 정확도를 얻었다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 2025년 6월 《Nature Photonics》에 게재되었으며, 양자기술이 인공지능 발전을 가속화할 수 있음을 실험적으로 입증한 첫 사례 중 하나다.
작은 양자칩으로도 달라지는 결과: 머신러닝 성능 향상
연구진은 밀라노공대에서 제작한 맞춤형 광양자회로(photonic quantum circuit)를 활용해, Quantinuum에서 제안된 커널 기반 양자머신러닝 알고리즘을 실행했다. 실험 목적은 단순한 데이터 분류 문제였지만, 핵심은 양자 효과가 실제로 연산 성능에 어떤 이점을 주는지를 확인하는 것이었다. 그 결과, 소규모 포토닉 양자컴퓨터에서도 특정 분류 작업에서 고전적 알고리즘보다 오류율이 낮았다. 이는 기존 기술로도 양자우위의 일부 효과를 실현할 수 있다는 점에서 주목된다.
포토닉 플랫폼의 에너지 효율성: AI 확장의 병목을 뚫는다
양자컴퓨터가 단순히 속도만 빠른 것이 아니라, 에너지 효율 면에서도 잠재력을 가진다는 점은 또 다른 중요한 시사점이다. 공동저자인 아이리스 아그레스티는 “포토닉 양자칩은 트랜지스터를 쓰는 고전 컴퓨터보다 에너지 소비가 훨씬 낮을 수 있다”면서 “AI 알고리즘이 고도화될수록 전력 소비 문제가 커지는데, 양자광학 기반 컴퓨팅은 그 해법이 될 수 있다”고 밝혔다.
양자머신러닝, 진짜 시작은 지금부터
이번 연구는 단지 양자컴퓨터의 성능을 과시한 것이 아니다. 양자 알고리즘이 어떤 종류의 문제에 적합하며, 어디에서 고전 컴퓨터보다 강점을 갖는지를 실험적으로 구분했다는 점에서 중요한 의미를 가진다. 아울러 이 결과는 기존 컴퓨터 아키텍처에서도 양자적 설계에서 영감을 얻은 알고리즘 개발을 촉진할 것으로 기대된다. 연구팀은 향후 더 복잡한 데이터셋과 다차원 분류 문제에도 포토닉 양자머신러닝을 적용해볼 계획이다.
참고문헌
Yin, Z. et al. (2025). Experimental quantum-enhanced kernel-based machine learning on a photonic processor.
Nature Photonics

David is the Editor of The Science Monitor. Drawing on extensive experience as the former Public Affairs officer for the Republic of Korea (ROK) Navy, he provide in-depth analysis at the intersection of science, technology, global security, geopolitics, and maritime strategy.
Contact: navy@scimonitors.com | LinkedIn


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