국내 과학자들이 인공지능(AI)을 접목해 양자컴퓨팅, 신소재 탐색, 천문학 등 물리학 분야 연구 전반을 가속하는 방법을 제시했다. 특히 미래 전략기술로 주목받는 양자컴퓨터와 AI가 상호보완적으로 발전할 수 있다는 관점이 나왔다.

한국과학기술한림원은 29일 경기 성남시 한림원회관 지하 1층 강당에서 이같은 내용이 논의된 'AI x 물리학(Physics): 양자, 물질, 우주를 다시 쓰다' 토론회를 열었다.

양자컴퓨터는 고전컴퓨터로는 계산이 너무 오래 걸려 사실상 해결이 불가능한 특정 유형의 문제를 풀 수 있다. 특히 신약·신소재 탐색이나 최적화 문제 해결, 암호 해독 등에 유망할 것으로 기대된다.

박경덕 연세대 응용통계학과 교수는 "양자컴퓨터와 AI의 결합에는 2가지 방향성이 있다"며 "먼저 양자컴퓨팅으로 같은 AI 모델의 학습 속도를 더 빠르게 하는 양자컴퓨터 알고리즘이 존재한다"고 밝혔다. 이어 "다만 현재 수준의 양자컴퓨터로는 아직 구현이 어려운 상태"라고 설명했다.

반대로 AI를 활용해 양자컴퓨팅을 보완하는 방향이 있다. 양자컴퓨터의 계산 데이터를 AI가 학습해 양자컴퓨터 없이도 비슷한 데이터를 유사하게 만들어 낼 수 있다는 설명이다.

박 교수는 "양자컴퓨터와 AI의 결합은 빅데이터보다는 소규모지만 기존 방식으로 활용하기 어려운 복잡한 데이터를 다룰 때 잠재적 이점을 가져갈 수 있을 것"이라고 말했다. 이어 "양자컴퓨팅의 일종인 양자 어닐러를 활용하면 1980년대 기술적 한계로 배제됐던 인공신경망 모델인 '완전한 볼츠만 머신'의 학습을 부활시켜 AI 분야에 새로운 길을 열 수도 있을 것"이라고 밝혔다.

완전히 새로운 형태의 양자컴퓨터를 개발하는 데 AI가 활용될 수 있다는 주장도 나왔다. 최만수 고려대 물리학과 교수는 "위상초전도체라는 물질을 활용한 위상 양자컴퓨터는 개발 초기 단계지만 양자컴퓨터의 주요 해결 과제인 오류정정이 필요 없다는 점이 특징"이라고 설명했다.

위상 양자컴퓨터 구현을 위해 원하는 특성을 가지는 양자물질 구조를 예측하는 데 AI가 활용될 수 있다는 것이다. 양자컴퓨터를 활용해 실제로 문제를 푸는 과정인 양자알고리즘을 AI로 개선한 2023년 연구도 함께 소개됐다.