ㅁ 미래 컴퓨팅

ㅇ 정의:
양자컴퓨팅 기술과 인공지능(AI)을 결합하여 기존 컴퓨터로는 처리하기 어려운 대규모 연산과 최적화 문제를 효율적으로 해결하는 기술.

ㅇ 특징:
– 큐비트(Qubit)를 사용하여 병렬 연산 가능.
– 양자중첩과 얽힘을 활용해 특정 AI 알고리즘의 처리 속도를 획기적으로 향상.
– 고전적 AI 모델에 비해 학습 속도와 해 탐색 능력이 우수할 수 있음.
– 아직 상용화 초기 단계로 하드웨어 제약이 큼.

ㅇ 적합한 경우:
– 복잡한 최적화 문제(물류 경로, 금융 포트폴리오 최적화 등)
– 분자 구조 시뮬레이션, 신약 개발
– 대규모 데이터 패턴 분석

ㅇ 시험 함정:
– 양자 AI가 모든 문제에서 고전적 AI보다 빠르다고 오해하기 쉬움 → 특정 문제 유형에서만 장점.
– 현재 상용화 수준과 연구 단계의 기술을 혼동.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “양자중첩과 얽힘을 활용하여 특정 AI 연산 속도를 향상시킬 수 있다.”
X: “양자 AI는 모든 AI 문제에서 기존 방식보다 항상 빠르다.”

ㅁ 추가 학습 내용

양자 알고리즘 예시로는 Grover 알고리즘이 있으며, 이는 비정렬 데이터베이스 검색을 최적화하는 데 사용된다. Shor 알고리즘은 대규모 정수의 소인수분해를 효율적으로 수행하여 기존 암호 체계에 위협이 될 수 있다.
하이브리드 접근은 양자 프로세서와 고전적 프로세서를 혼합하여 사용하는 방식으로, 양자-고전 혼합 머신러닝(QC-QML)과 같이 양자 연산의 장점과 고전 연산의 안정성을 결합한다.
양자 노이즈와 오류 정정 기술(QEC)은 양자 상태의 민감성과 불안정성으로 인해 필수적이며, 정보 손실과 계산 오류를 줄이는 핵심 기술이다.
NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 시대는 수십~수백 큐비트 규모의 양자컴퓨터가 존재하지만 노이즈와 오류율이 높아 완전한 양자 우위를 달성하기 어려운 과도기적 시기를 의미한다.
양자 머신러닝(QML)의 대표적인 응용에는 양자 서포트 벡터 머신(양자 SVM)과 양자 신경망(QNN)이 있으며, 복잡한 패턴 인식과 최적화 문제에서 잠재적 성능 향상을 기대할 수 있다.
양자 AI의 보안적 측면에서는 양자컴퓨팅이 현재의 공개키 암호를 빠르게 해독할 수 있는 가능성이 있어, 이에 대비한 양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography) 개발이 필요하다.