Quantum Machine Learning

[제18회 심층 칼럼] 연산의 경계 붕괴: 양자 기계 학습(QML)의 기술적 실체와 지능의 도약

AI-ALL 기술 분석팀 | 2026. 02. 19

디지털 컴퓨터의 비트(Bit)는 0과 1 중 하나만을 표현할 수 있지만, 양자 컴퓨터의 큐비트(Qubit)는 0과 1의 상태를 동시에 가지는 중첩(Superposition)과 서로 멀리 떨어져 있어도 즉각적으로 반응하는 얽힘(Entanglement)이라는 물리적 특성을 가집니다. 이 기묘한 양자 역학적 성질을 머신러닝에 접목한 양자 기계 학습(Quantum Machine Learning, QML)은 기존 슈퍼컴퓨터로는 불가능했던 초거대 연산의 영역을 열어젖히고 있습니다.

1. 고차원 공간의 지름길: 양자 커널(Quantum Kernel)

머신러닝에서 데이터를 분류하기 위해서는 데이터를 고차원 공간으로 매핑하는 '커널 함수'가 중요합니다. 고전 컴퓨터는 차원이 높아질수록 연산량이 기하급수적으로 늘어나는 '차원의 저주'에 빠집니다.

                    양자 힐베르트 공간: QML은 큐비트의 중첩 상태를 이용해, 무한에 가까운 차원인 힐베르트 공간(Hilbert Space)으로 데이터를 매핑합니다. 이곳에서는 복잡하게 얽힌 데이터의 패턴도 단순한 선형 분리(Linear Separation)로 쉽게 찾아낼 수 있습니다.
                

2. 변분 양자 회로(Variational Quantum Circuits, VQC)

현재의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 시대에 가장 현실적인 QML 방식은 VQC입니다. 이는 고전적인 신경망의 구조를 양자 회로로 대체한 것입니다.

하이브리드 학습: 양자 컴퓨터가 복잡한 특징 추출과 확률적 연산을 담당하고, 고전 컴퓨터(CPU/GPU)가 파라미터 최적화(Gradient Descent)를 수행하는 2인 3각 시스템입니다. 이는 양자 컴퓨터의 오류를 보정하면서도 양자 이득(Quantum Advantage)을 누릴 수 있는 가장 효율적인 전략입니다.

3. 양자 생성 모델(Quantum GAN)

QML은 생성형 AI 분야에서도 두각을 나타냅니다. 양자 회로 자체가 확률적인 성격을 띠기 때문에, 데이터의 복잡한 확률 분포를 학습하고 새로운 데이터를 생성하는 데 매우 유리합니다.

QGAN: 기존 GAN보다 훨씬 적은 파라미터로도 고해상도 이미지나 신약 후보 물질 구조를 생성해 낼 수 있는 잠재력을 보여줍니다.

4. 결론: 물리 법칙을 넘어서는 지능

아직 QML은 초기 단계이지만, 그 잠재력은 명확합니다. 분자의 화학적 결합을 시뮬레이션하거나 금융 시장의 복잡계 모델링과 같이, 고전 컴퓨터가 수백 년 걸릴 문제를 단 몇 분 만에 해결할 수 있는 가능성. 양자 기계 학습은 우리가 알고 있는 '지능의 속도'를 재정의할 것입니다.