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[IT뉴스]"AI, 양자컴퓨터와 상호보완적으로 발전 가능"

온카뱅크관리자

2025-09-29 17:37:34

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 <img alt="29일 경기 성남시 한림원회관 지하 1층 강당에서 열린 'AI x Physics: 양자, 물질, 우주를 다시 쓰다'에서 박경덕 연세대 응용통계학과 교수가 발표하고 있다. 한국과학기술한림원 유튜브 캡처" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/dongascience/20250929173144068tfte.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="QL8ArYMUd5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/dongascience/20250929173144068tfte.jpg" width="658">
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 29일 경기 성남시 한림원회관 지하 1층 강당에서 열린 'AI x Physics: 양자, 물질, 우주를 다시 쓰다'에서 박경덕 연세대 응용통계학과 교수가 발표하고 있다. 한국과학기술한림원 유튜브 캡처
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 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.
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 <img alt="29일 경기 성남시 한림원회관 지하 1층 강당에서 열린 'AI x Physics: 양자, 물질, 우주를 다시 쓰다'에서 이인호 한국표준과학연구원 책임연구원이 발표하고 있다. 한국과학기술한림원 유튜브 캡처" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/dongascience/20250929173145292smpg.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="xpgSG7c6nZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/dongascience/20250929173145292smpg.jpg" width="658">
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 29일 경기 성남시 한림원회관 지하 1층 강당에서 열린 'AI x Physics: 양자, 물질, 우주를 다시 쓰다'에서 이인호 한국표준과학연구원 책임연구원이 발표하고 있다. 한국과학기술한림원 유튜브 캡처
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 AI는 우연과 시행착오 없이도 원하는 기능을 가진 소재를 역설계하는 데 활용될 수 있다. 이인호 한국표준과학연구원 책임연구원은 "소자의 기능을 극대화하는 물질을 찾는 것은 매우 중요하다"며 "AI가 찾아준 결정 구조를 통해 기존 소재의 단점을 보완할 수 있다"고 설명했다. 
 이 책임연구원은 AI를 활용해 고효율 태양전지와 발광다이오드(LED) 소재, 상온 상압에서 안정적이고 온도를 낮추면 초전도 특성을 내는 실리콘 소재, 5세대통신(5G) 주파수를 차단하거나 통과시키는 표면 구조를 설계한 사례를 소개했다.
 매일 수많은 데이터가 쏟아져 나오는 천문학에서도 AI는 필수적이다. 우주를 이해하려면 수많은 천체가 어떻게 움직이는지 관측하고 분석해야 한다.
 홍성욱 한국천문연구원 책임연구원은 "올해 칠레에 지어진 베라루빈 천문대에서 첫날 찍은 사진에는 은하 1000만개가 담겼다"며 "앞으로 10년간 관측할 은하의 0.05%에 그친다"고 설명했다.
 이어 "하루에 쏟아지는 천문학 데이터 양의 단위가 페타바이트(PB, 1PB=약 100만GB) 이상이라는 뜻"이라며 "천문학자들이 전통적 방식으로 연구하기 어려워져 자연스럽게 AI가 필요하게 된 것"이라고 말했다.
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 29일 경기 성남시 한림원회관 지하 1층 강당에서 열린 'AI x Physics: 양자, 물질, 우주를 다시 쓰다'에서 홍성욱 한국천문연구원 책임연구원이 발표하고 있다. 한국과학기술한림원 유튜브 캡처
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 홍 책임연구원은 AI를 활용해 이미지만으로 가까운 별과 먼 은하를 구분하고 관측된 은하의 모양을 빠르게 판별할 수 있을 것으로 기대했다. 아직 AI의 수준이 관측 데이터의 통계적 오차까지는 제대로 반영하지 못한다는 한계도 제시됐다.
 매우 작은 우주의 기본 입자를 탐구하는 입자물리학 분야에도 이미 AI가 활용되고 있다. 문창성 경북대 물리학과 교수는 "입자물리학은 천체물리학과 상호보완적으로 우주를 이해하는 또 다른 수단"이라며 "이미 1980년대부터 초고온, 초고에너지 상태를 재현하는 입자가속 실험 데이터에 AI가 활용됐다"고 설명했다.
 토론회를 진행한 조용훈 KAIST 물리학과 교수는 "AI는 단순히 계산을 빠르게 하는 것을 넘어서 패턴을 발견하고 새로운 가능성을 제시하는 혁신의 도구가 되고 있다"고 밝혔다.
 한국과학기술한림원은 9월부터 11월까지 총 7회에 걸쳐 'AI 프런티어 시리즈: 과학기술(S&amp;T)×AI, 미래를 설계하다' 한림원탁토론회를 개최한다. AI 기반 교육, 연구, 산업, 정책을 유기적으로 연결하고 국가 과학기술의 미래 방향을 제시하는 것이 목적이다. 이날 토론회는 시리즈 세 번째 순서다. 
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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