양자 컴퓨터는 대규모 데이터 세트를 더 효율적으로 처리하여 AI를 발전시킬 수 있다

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요약 - 연구원들은 양자 컴퓨터가 일부 AI 데이터셋을 기존 컴퓨터보다 더 효율적으로 처리할 수 있다고 말합니다. - 제안된 방법은 데이터를 한꺼번에 로드하는 대신 더 작은 배치로 양자 시스템에 공급합니다. - 비교적 작은 양자 컴퓨터조차도 특정 데이터 집약적 작업에서 이점을 보일 수 있습니다. New Scientist의 보고서에 따르면, 양자 컴퓨터는 결국 인공지능 학습에 사용되는 방대한 데이터셋 중 일부를 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Caltech, Google Quantum AI, 양자 컴퓨팅 스타트업 Oratomic, MIT의 초기 연구를 바탕으로, 연구원들은 테라바이트나 페타바이트 단위로 측정되는 대규모 데이터셋을 양자 컴퓨터에 입력하는 것이 하나의 과제였다고 말합니다. 양자 효과를 사용하려면 데이터를 양자 상태로 변환해야 하며, 이러한 상태를 준비하는 데는 전통적으로 상당한 양자 메모리가 필요했습니다. Oratomic의 CTO인 Hsin-Yuan Huang은 성명을 통해 "머신러닝은 과학, 기술, 그리고 일상생활 전반에서 실제로 활용되고 있습니다. 이러한 [양자 컴퓨팅] 아키텍처를 구축할 수 있는 세상에서 방대한 데이터셋을 사용할 수 있는 곳이라면 어디든 적용될 수 있다고 생각합니다"라고 말했습니다. 이 연구는 전체 데이터셋을 먼저 양자 메모리에 로드할 필요 없이, 처리 과정 중에 필요한 양자 상태를 준비하여 메모리 부담을 줄이는 새로운 방법을 제안합니다. 연구원들은 이를 통해 매우 큰 저장 시스템 없이도 중첩과 같은 양자 효과를 사용할 수 있을 것이라고 말합니다. 연구원들은 이 접근 방식이 기존 시스템보다 적은 메모리를 사용하면서도 양자 컴퓨터가 대규모 데이터셋을 처리할 수 있게 해줄 것이며, 안정적으로 계산을 수행할 수 있는 오류 수정된 양자 비트인 약 300개의 논리 큐비트를 갖춘 기계가 특정 작업에서 기존 컴퓨터를 능가할 수 있음을 시사한다고 말합니다. 그러한 시스템은 아직 존재하지 않지만, 연구원들은 약 60개의 논리 큐비트를 갖춘 양자 컴퓨터가 인공지능에 사용되는 일부 데이터 처리 작업에서 기존 시스템을 능가하기 시작할 수 있을 것으로 추정하며, 양자 컴퓨팅의 발전이 암호학 및 블록체인과 같은 분야를 어떻게 위협할 수 있는지 강조합니다. Oratomic의 공동 창립자이자 CEO인 Dolev Bluvstein은 이전에 Decrypt에 "사람들은 양자 컴퓨터가 항상 10년 뒤에나 가능할 것이라고 생각하는 데 익숙합니다. 하지만 10여 년 전의 상황을 되돌아보면, Shor’s algorithm에 필요한 최선의 추정치는 10억 큐비트였던 반면, 당시 실험실에서 보유했던 최고의 시스템은 약 5큐비트 수준이었습니다"라고 말했습니다. 그럼에도 불구하고 연구원들은 인공지능과 양자 컴퓨팅 간의 연결이 점점 더 긴밀해지고 있다고 말합니다. AI 도구가 과학자들이 시뮬레이션하기 어려운 복잡한 양자 시스템을 분석하고 모델링하도록 도와 양자 하드웨어 및 애플리케이션 연구를 가속화하고 있기 때문입니다. 스위스 ETH Zurich의 계산 물리학 교수인 Adrián Pérez-Salinas는 성명을 통해 "양자 기계는 매우 강력한 장치이지만, 먼저 데이터를 공급해야 합니다. 이 연구는 데이터 공급에 관한 것이며, '괴물'에게 과도하게 먹이지 않고도 비트 단위로 [데이터를] 로드하는 것만으로도 충분하다는 점을 다루고 있습니다"라고 말했습니다.

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