[CBC뉴스] 양자 컴퓨팅 기업 아이온큐(IONQ)가 양자 컴퓨팅을 인공지능(AI)과 머신러닝에 적용한 새로운 연구 성과를 발표했다. 이번 발표는 대형 언어 모델(LLM)과 생성형 AI를 강화하는 양자-고전 하이브리드 접근법에서의 의미 있는 진전을 담고 있다.

아이온큐가 공개한 두 편의 논문에서는 양자 컴퓨팅이 어떻게 첨단 소재 개발에 기여할 수 있는지를 설명했다. 하나는 희귀한 이상(anomaly)을 시뮬레이션한 합성 이미지를 생성하는 내용이며, 다른 하나는 대형 언어 모델에 양자 계층을 추가해 성능을 미세 조정하는 방식이다. 이 연구들은 특히 데이터가 부족하거나 과제가 복잡한 환경에서 실질적인 상업적 가치를 창출할 수 있는 AI 기반 양자 기술에 대한 아이온큐의 집중을 보여준다.

아이온큐는 최근 논문을 통해, 소량의 학습 데이터만으로 기존 대형 언어 모델의 기능을 맞춤화하는 하이브리드 양자-고전 구조를 제시했다. 이 구조에서는 문장 속 단어를 예측하는 데 널리 쓰이는 오픈소스 언어 모델에 매개변수화된 양자 회로를 하나의 새로운 계층으로 추가하고, 이를 통해 문장의 감정을 파악하도록 모델을 재설계했다.

결과적으로, 이 하이브리드 양자 방식은 유사한 매개변수 수를 사용하는 기존 고전적 방식보다 더 높은 분류 정확도를 기록했다. 또한, 큐비트 수가 늘어날수록 정확도가 상승하는 경향이 관찰됐고, 문제 규모가 46큐비트를 넘어갈 경우, 고전 모델보다 추론에 필요한 에너지를 훨씬 덜 사용할 수 있을 것으로 예상됐다. 이러한 결과는 자연어 처리, 이미지 분석, 화학·생물·소재 분야의 AI 모델에도 양자 기반 미세 조정이 적용될 수 있는 가능성을 열어준다.

아이온큐의 애플리케이션 개발 디렉터 마사코 야마다는 “이번 연구는 양자 컴퓨팅이 기존 AI 워크플로우에 전략적으로 통합돼, 데이터가 희소한 상황에서도 LLM의 표현력을 극대화할 수 있음을 보여준다”며 “LLM은 언어를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 양자-고전 하이브리드 모델은 AI의 다음 진화를 주도할 것”이라고 밝혔다.

다른 논문에서는 아이온큐가 한 글로벌 자동차 제조사와 협력해 양자 기반 생성적 적대 신경망(GAN)을 소재 과학에 적용한 사례를 소개했다. 연구진은 GAN이 양자 회로의 출력 분포를 학습하도록 훈련시켜, 강철 미세 구조의 합성 이미지를 생성했다. 이러한 방식은 기존의 이미지 수집 방식이 한계에 부딪히는 환경에서 특히 효과적이다.

아이온큐의 하이브리드 QGAN 방식으로 생성된 미세 구조 이미지는 고전적 생성 모델로 만든 이미지보다 최대 70% 더 높은 품질 점수를 기록했다. 산업용 AI는 종종 데이터 부족, 불균형, 고비용의 문제를 안고 있는데, 합성 이미지로 데이터를 보완하는 기능은 공정 조건 최적화와 소재 성능 향상에 핵심적 역할을 한다.

아이온큐의 제품 부문 수석부사장 아리엘 브라운슈타인은 “이번 연구는 아이온큐의 양자 컴퓨터와 고전적 머신러닝의 결합이 소재 과학과 제조 분야에 실질적인 성과를 낼 수 있음을 보여준다”며 “기존 방식은 비용이 많이 들고 결과가 제한적일 수 있지만, 양자 하이브리드 방식은 더 적은 데이터로 더 나은 품질의 결과를 만들어낼 수 있다”고 밝혔다. 그는 이 방식이 의료 영상, 금융 예측 등 다양한 산업으로 확장될 수 있다고 덧붙였다.

아이온큐는 최근 출시한 Forte 엔터프라이즈급 양자 컴퓨터를 통해 기존 고전 컴퓨터의 성능을 넘어서는 기술을 선보이며 AI 통합 가능성을 더욱 넓히고 있다. 이번 연구 성과는 최근 컴퓨터 지원 설계(CAE) 분야에서 최대 12% 향상을 보여준 Ansys와의 공동 시뮬레이션 툴 발표 이후 이뤄진 것이며, 일본 AIST 산하 G-QuAT(Quantum AI 비즈니스 글로벌 연구개발센터)와의 양해각서(MOU) 체결도 이어졌다. 아이온큐는 AI와 양자 기술의 융합을 가속화하며 하이브리드 양자 컴퓨팅의 미래를 주도하고 있다.

한편 아이온큐는 1일(현지시간) 장에서 27.38달러에 거래를 마쳤다. 향후 30달러선을 노크할 지 여부에 관심이 쏠린다.

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▮ CBC뉴스ㅣCBCNEWS 한동준 기자