KAIST, 양자 인공지능 알고리즘 개발
KAIST, 양자 인공지능 알고리즘 개발
  • 이성현 기자
  • 승인 2020.07.07 13:58
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기존 인공지능 기술 대비 뛰어난 성능 발휘해...IBM클라우드 서비스 통해 지도학습 시연

한국과학기술원(KAIST)이 7일 기존 인공지능 기술 대비 뛰어난 성능을 발휘하는 양자 인공지능 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.

연구팀이 개발한 양자 커널기반 지도학습의 양자회로도 예시
연구팀이 개발한 양자 커널기반 지도학습의 양자회로도 예시

KAIST 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터 이준구 교수 연구팀은 독일 및 남아공 연구팀과 공동 연구를 통해 비선영 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다.

이 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가 받고 있다.

이같은 결과를 만들기 위해 이 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다.

이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.

양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.

이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다.

이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 특징이 있다.

이와 함께 연구팀은 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.

이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라며 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 밝혔다.

한편 이번 연구는 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.

이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지 `npj Quantum Information'에 게재됐다.

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