현재 전 세계 과학기술 분야는 단일 학문의 경계를 넘어 인공지능(AI)과 기초 과학이 융합하는 분위기다. 그중 가장 주목 받고 있는 분야는 과학을 위한 AI와 에이전틱 AI, 다중오믹스, 양자 컴퓨팅 및 양자 하이브리드 시스템, 청정에너지 및 기후 기술 정도로 압축해 볼 수 있다. 이 중 AI와 양자 컴퓨팅 분야가 결합되면 완전히 새로운 신세계가 열릴 수 있다는 분석이 나와 눈길을 끈다.

영국 런던대(UCL) 컴퓨터과학 연구센터, 컴퓨팅 고등 연구센터, 네덜란드 암스테르담대 정보과학 연구소 공동 연구팀은 양자 컴퓨터의 연산 결과를 통합한 AI 모델이 기존의 전통적 컴퓨터만 사용한 최고 수준의 AI 모델들보다 복잡한 물리계의 장기적 움직임을 더 잘 예측할 수 있다고 24일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’ 4월 17일 자에 실렸다.복잡계에 대한 예측을 위해 시뮬레이션 기법을 많이 쓰지만 결과를 도출할 때까지는 최소한 수 주가 걸리기 때문에 실용적으로 쓰기에는 너무 느리다. 그래서 AI 모델을 쓰는 경우가 있는데 이렇게 하면 처리 속도는 빠르지만 장기적 관점에서 결과의 신뢰도가 떨어진다는 단점이 있다. 이에 최근에는 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 강력할 것으로 기대되는 양자 컴퓨터와 인공지능의 결합을 기대하고 있지만 실질적 유용성에 대해서는 명확한 결론을 내리지 못하고 있다.

연구팀은 이를 가능하게 하는 것은 물리적 거리에 상관없이 각 큐비트가 다른 모든 큐비트에 영향을 미칠 수 있는 얽힘 현상과 규비트가 측정되기 전까지 서로 다른 고전적 상태들에 동시에 존재할 수 있다는 중첩이라는 두 가지 양자역학적 특성 때문이라고 설명했다.