퀀텀 AI란 무엇인가요?
퀀텀 AI란 무엇인가요?
퀀텀 인공 지능 또는 퀀텀 AI는 양자 기술을 사용하여 AI 시스템을 실행입니다. AI 모델을 효율적으로 실행하려면 엄청난 컴퓨팅 파워와 인프라 리소스가 필요합니다. 퀀텀 AI의 목표는 기본 AI 인프라를 양자 컴퓨팅 리소스로 대체하여 AI 모델이 데이터를 더 신속하고 비용 효율적으로 처리할 수 있도록 하는 것입니다. 양자 컴퓨팅이 제공할 수 있는 기하급수적인 처리 속도로 인해 이 분야에서 AI가 더욱 발전하고 기능이 향상될 것으로 예상하고 있습니다. 가능성은 무궁무진하지만 퀀텀 AI는 아직 연구 단계에 있으며, AI 워크로드가 작동하려면 여전히 기존 컴퓨팅 리소스가 필요하다는 점에 유의해야 합니다.
기존 AI와 퀀텀 AI의 차이점은 무엇인가요?
기존(또는 현재) AI는 바이너리 비트 또는 수학적으로 0 또는 1로 표현할 수 있는 정보 단위를 기반으로 하는 기존 컴퓨팅 리소스를 사용합니다. 물리적으로 바이너리 비트는 전자 펄스와 같다고 볼 수 있습니다. 간단한 계산기부터 고급 컴퓨터에 이르기까지 모든 컴퓨팅 장치는 이 바이너리 로직에서 실행됩니다. 이러한 시스템은 선형, 단계별 방식으로 데이터를 처리합니다. 따라서 음성, 영상, 구조화되지 않은 텍스트 데이터와 관련된 대규모 데이터세트 분석 등 기존 AI 작업에는 더 많은 시간과 컴퓨팅 성능이 요구합니다.
반대로 퀀텀 AI는 퀀텀 비트 또는 큐비트를 기반으로 하는 양자 컴퓨팅 리소스를 사용합니다. 물리적으로 큐비트는 원자와 그 전자를 기반으로 하며, 양자 역학의 원리가 큐비트의 작동을 지배합니다. 기존 비트와 달리 큐비트는 중첩이라고 알려진 물리 개념으로 인해 0, 1 또는 둘 모두의 상태로 동시에 존재할 수 있습니다. 또한 서로 얽힐 수도 있습니다. 즉, 멀리 떨어져 있더라도 한 큐비트의 상태가 다른 큐비트와 직접적으로 관련되어 있다는 것을 의미합니다.
큐비트를 통해 양자 컴퓨터는 수백만 개의 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. 이론적으로 양자 컴퓨팅 리소스에서 실행되는 퀀텀 AI는 기존 AI의 능력 범위를 넘어서는 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
퀀텀 AI 연구가 중요한 이유는 무엇인가요?
퀀텀 AI 연구의 목표는 AI 모델이 잠재력을 최대한 발휘하는 것입니다. AI 모델은 이미지 인식, 언어 번역 또는 미래 추세 예측 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행하도록 훈련된 시스템입니다. 이러한 모델은 대규모 데이터세트에서 패턴을 학습하고 해당 학습을 사용하여 결정을 내리거나 결과를 생성합니다. AI 모델에는 크게 두 가지 주요 카테고리가 있습니다.
- 예측 모델은 기존 데이터를 분석하여 앞으로의 결과를 예측합니다. 예를 들어, 주가나 고객 행동을 예측하는 경우가 있습니다.
- 생성형 모델은 학습한 내용을 기반으로 현실적인 이미지, 텍스트, 음악 등 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
두 AI 모델 모두 데이터를 지원하는 기존 컴퓨터의 한계 때문에 대규모 데이터 분석 능력이 제한됩니다. 퀀텀 AI 연구의 목표는 이러한 한계를 극복하여 AI가 사회에 가져올 수 있는 이점을 향상시키는 것니다.
퀀텀 AI의 잠재적 이점은 무엇인가요?
양자 컴퓨팅과 인공 지능을 결합하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
AI 교육 비용 절감
AI 모델, 특히 수십억 개의 매개변수가 있는생성형 기반 모델을 학습하려면 복잡한 신경망을 통해 대량의 데이터를 공급해야 합니다. 이러한 네트워크는 수백만 개의 수학 연산을 수행하여 내부 가중치를 조정하고 정확도를 최적화합니다. 이 프로세스는 컴퓨팅 집약적일 뿐만 아니라 에너지 사용량도 많이 드는 프로세스입니다. 대형 모델은 분산 컴퓨팅 설정이 필요한 경우가 많으며, 이로 인해 복잡성과 비용이 증가하게 됩니다.
양자 AI 모델은 이론적으로 단일 양자 프로세서에서 수백만 개의 작업을 병렬로 실행합니다. 이렇게 하면 현재 AI 요구 사항에 대한 분산 컴퓨팅 설정이 필요하지 않습니다. 다중 프로세서 설정은 오늘날에는 상상도 할 수 없는 작업을 위해 대규모로 AI 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 이를 통해 최첨단 AI 모델을 교육하는 데 드는 비용과 환경에 미치는 영향을 크게 절감할 수 있습니다.
AI 예측 정확도 개선
복잡한 확률론적 시뮬레이션과 최적화 작업을 대규모로 수행하는 양자 컴퓨팅의 능력은 AI 출력 품질을 개선할 수 있습니다. 기존 시스템은 하드웨어 제약으로 인해 가정을 단순화하거나 특정 변수를 무시할 수도 있습니다. 이와는 반대로 양자 AI는 이와 같은 변수를 설명하여 주식 거래, 신용 평가 및 공급망 예측 등 고위험 환경에서 더 미묘하고 잠재적으로 더 정확한 예측을 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 퀀텀 AI는 금융 부문에서 위험 평가 및 포트폴리오 최적화를 혁신할 수 있습니다. 시장 데이터를 세분화된 수준에서 분석하는 동시에 수많은 변수를 고려하면 투자자에게 상당한 우위를 제공하는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 시장 추세를 어느 정도 정확하게 예측할 수도 있기 때문에 오늘날 최고의 알고리즘은 마치 정보에 입각한 추측처럼 보입니다.
과학적 연구 발전
퀀텀 AI는 의료, 기후, 재료 과학 및 방대한 양의 데이터를 처리해야 하는 기타 연구의 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다. 예를 들어, 퀀텀 AI는 복잡한 화학 반응을 전례 없는 정확도로 시뮬레이션하여 잠재적으로 신약 개발 및 질병 치료 혁신으로 이어질 수 있습니다. 과학자들은 원자 수준의 상호 작용을 모델링하거나 행성 규모의 데이터세트를 분석하여 현재 계산 범위를 뛰어넘는 발견을 할 수 있습니다.
새로운 AI 알고리즘 지원
퀀텀 AI는 단순히 기존 AI 프로세스의 속도를 높이는 데 그치지 않고 지능형 시스템을 설계하여 완전히 새로운 차원을 열어줍니다. 현재 AI 모델은 기존 계산의 제약을 중심으로 구축됩니다. 연구원들이 양자 컴퓨터 전용 알고리즘을 개발하면서 AI 시스템은 근본적으로 다른 방식으로 학습, 추론 또는 패턴 인식에 접근할 수 있습니다.
예를 들어, 양자 신경망과 양자 강화 학습은 가능한 결과가 많은 환경에서 기계가 “학습”할 수 있는 방법을 재고하려는 초기 개념입니다. 이러한 혁신 덕분에 언젠가는 불완전한 정보 하에서의 장기 계획이나 실시간 의사 결정 등 기존 AI가 여전히 어려움을 겪고 있는 영역에서 효과적으로 작동하는 AI 시스템이 탄생할 수 있습니다.
양자 AI는 어떻게 작동하나요?
양자 AI는 양자 역학의 원리를 기존 기계 학습 및 AI 개념과 결합하여 새로운 접근 방식을 탐구합니다. 기존 AI는 클래식 비트에서 실행되는 선형대수 및 최적화 기법을 사용합니다. 하지만 양자 AI 모델은 큐비트에서 작동하는 양자 알고리즘을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 중첩 및 얽힘과 같은 양자 역학의 원리를 근본적으로 다른 방식으로 활용합니다. 하지만 이러한 접근 방식은 아직 연구 단계에 있으며, 주로 시뮬레이터 또는 소규모 양자 프로세서에서 테스트하고 있습니다. 아래에 몇 가지 연구 사례를 제시합니다.
양자 최적화 알고리즘
이러한 알고리즘은 수많은 가능한 구성 중에서 최적의 조합을 찾는 것을 목표로 하는 조합 최적화 문제를 해결하는 데 유용합니다. 기존 알고리즘은 복잡성이 기하급수적으로 증하여 이러한 문제를 해결하는 데 어려움이 있습니다. AI 분야에서 이러한 알고리즘은 최적의 모델 매개변수를 선택하거나 강화 학습 환경에서 비용 함수를 최소화하는 등 최적화 하위 작업을 해결하는 도구로 활용되고 있습니다.
양자 분류기
양자 분류기는 분류 문제를 해결하기 위해 양자 컴퓨팅 원리를 활용하는 알고리즘입니다. 양자 분류기는 학습된 패턴을 기반으로 데이터에 레이블을 할당합니다. 예를 들어 가변 양자 분류기(VQC)는 비선형 의사 결정의 개념 증명으로 연구되고 있습니다. 현재까지 VQC는 제한된 큐비트 수를 가진 소규모 데이터세트와 양자 하드웨어에서 시연되었으며, 주로 통제된 조건에서 성능을 기존 분류기와 비교하는 벤치마킹 목적으로 활용되고 있습니다.
양자 신경망
양자 신경망(QNN)의 목표는 큐비트 상호 작용을 활용용하여 기존 신경망의 구조를 모방하는 것입니다. 이는 양자 회로가 복잡한 함수를 근사하고 데이터 패턴을 인식하는 방법을 학습할 수 있는지 그 여부를 탐구하는 데 사용되고 있습니다. 일부 실험 설계에서는 네트워크의 일부를 기존 프로세서에서 실행하고 다른 일부는 양자 장치에서 실행하는 하이브리드 모델에서 양자 회로를 레이어로 사용하려고 시도합니다. 현재의 하드웨어 한계 문제로 인해 QNN은 대체로 이론적인 수준에 머물러 있습니다. 실물 크기의 양자 컴퓨터가 아닌 양자 시뮬레이터에서 테스트합니다.
양자 강화 학습
양자 강화 학습은 양자 컴퓨팅이 시행착오를 통해 AI 에이전트가 환경에서 최적의 동작을 학습하는 방식을 개선할 수 있는지 여부를 조사합니다. 한 연구 분야에서는 양자 상태를 사용하여 의사 결정 공간을 표현함으로써 여러 의사 결정 경로를 동시에 탐색할 수 있도록 합니다. 하지만 이 분야는 매우 실험적이며, 아이디어는 주로 장난감 환경이나 이론적 모델에서 테스트하고 있습니다.
AWS는 양자 컴퓨팅 및 AI 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
AWS는 개발자, 데이터 과학자부터 비즈니스 분석가, 학생에 이르기까지 더 많은 사람들이 전통적인 AI에 액세스할 수 있습니다. AI on AWS에는 바로 활용하여 성능을 극대화하고 비용을 절감할 수 있는 인텔리전스 및 AI 인프라를 위한 사전 훈련된 AI 서비스가 포함되어 있습니다.
- 당사의 1세대 양자 칩인 Ocelot은 확장 가능한 아키텍처를 사용하여 실제 양자 컴퓨팅 애플리케이션 개발의 속도를 높여줍니다. 미래의 실용적인 양자 AI를 위해 확장 가능하고 상업적으로 활용 가능한 양자 컴퓨터를 실제로 구축하기 위한 확장 가능한 아키텍처를 최초로 구현했습니다.
- Amazon Braket은 양자 컴퓨팅을 시작할 수 있도록 지원하는 완전관리형 서비스입니다. 이를 활용하여 양자 컴퓨터를 프로그래밍하고 자신만의 양자 알고리즘을 처음부터 설계하는 방법을 배울 수 있습니다. Amazon Braket은 AWS 관리형 인프라에서 알고리즘을 실행하여 구현을 검증하고 테스트할 수 있는 완전관리형 양자 회로 시뮬레이터도 제공합니다.
- Amazon Quantum Solutions Lab 프로그램은 양자 AI를 선도하는 전문가들과 협력할 수 있는 기회를 제공하는 협업적 연구 프로그램입니다. 이 프로그램은 조직의 가장 유망한 양자 컴퓨팅 활용 사례를 연구하고 식별하여 양자 환경에 대비할 수 있도록 도와줍니다.
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