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'시커모어'통합검색 결과 입니다. (2건)

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구글 시커모어와 데자뷰?…MS '마요라나1'에 대한 학계의 회의론

마이크로소프트가 '마요라나1' 프로젝트를 공개하며 기존 양자컴퓨팅과 다른 새로운 접근법을 제시했다. 토폴로지 큐비트 기반의 양자컴퓨팅 기술을 개발하는 이 프로젝트는 기존 양자컴퓨터의 높은 오류율 문제를 해결할 잠재력을 가지고 있어 상용화기간을 단축시킬 수 있을 것으로 주목받고 있다. 하지만 연구 결과에 대한 확실한 실험적 증거를 제공하지 못하면서 학계에서는 여전히 회의적인 반응을 보이고 있다. 이런 학회의 반응에 대해 업계에선 구글의 시커모어(Sycamore) 발표 시기와 유사한 양상을 보인다는 의견이다. 당시 많은 연구자들은 하드웨어 기반 양자컴퓨팅이 실질적인 성과를 내기 어렵다는 의견이 주류를 이뤘지만 구글이 실험적으로 양자 우월성을 입증하며 분위기가 뒤바꼈기 때문이다. 27일 관련 업계에 따르면 마이크로소프트의 마요라나1에 대해 시커모어와 같은 변화를 일으킬 수 있을지 아니면 학회의 우려처럼 실현성이 부족한 것인지 의견이 엇갈리고 있다. 마이크로소프트, 마요라나1으로 새로운 양자컴퓨터 방향 제시 마이크로소프트는 2006년 스테이션Q라는 양자컴퓨터 연구소를 설립하고 양자컴퓨팅 연구를 진행해 왔다. 특히 2016년에는 토폴로지(위상학)를 활용한 큐비트 큐비트 개발 계획을 발표했다. 토폴로지 큐비트는 위상학을 활용해 양자 정보를 보다 안정적으로 저장하고 연산하는 방식이다. 물체의 모양이 변해도 바뀌지 않는 위상학적 특성을 활용해 데이터를 저장함으로써 외부자극에 취약한 큐비트를 보호하고 오류율을 최소화하는 것이다. 마이크로소프트는 손바닥 크기의 마요라나1 프로세서를 공개하며 현재 큐비트 8개가 탑재돼 있지만 토폴로지 큐비트 방식을 적용해 100만 개 이상 탑재될 수 있도록 설계했다고 밝혔다. 최근 공개되고 있는 양자컴퓨터다 1천 큐비트 수준인 만큼 마요라나1을 통해 1천배 이상 높은 성과를 낼 수 있다는 계산이다. 또한 마이크로소프트는 "큐비트 100만 개 이상을 탑재할 수 있는 시점을 '양자컴 상용화' 시작으로 본다"며 "이번 칩 개발로 양자컴 시대가 몇 년 안에 실현될 수 있을 것"이라며 자신감을 내비쳤다. 양자컴퓨팅 증거 부족, 회의적 반응 보이는 물리학계 하지만 마이크로소프트의 발표에 물리 학계에서는 회의적인 반응을 보이고 있다. 아직 마요라나 페르미온을 활용한 토폴로지 큐비트가 실제로 구현된 것인지 확실한 실험적 증거를 제시하지 않고 있기 때문이다. 마요라나1을 향한 학계의 회의론은 실험적 재현의 어려움에서 비롯된다. 해당 연구 결과를 다른 연구팀이 재현하는 데 실패한다면 마이크로소프트의 발표가 인정받지 못할 수 있기 때문이다. 특히 마이크로소프트는 지난 2018년 네이처에 발표한 마요라나 페르미온 연구 발표에 대한 후속 연구에서 데이터 해석 오류가 발견돼 논문이 철회된 사례가 있다. 그만큼 마이크로소프트에 대한 학회의 의심의 눈초리가 깊어질 수밖에 없는 상황이다. 이론 물리학자 존 프레스킬은 "마이크로소프트는 로드맵을 통해 위상적으로 보호된 큐비트를 시연하기 위한 프로토콜을 공개했지만 이 테스트가 성공적으로 수행됐다는 자료는 공개되지 않았다"며 마이크로소프트의 발표를 지적했다. 런던대학교(UCL) 조나단 오펜하임 물리학과 교수도 "많은 내용을 발표했지만 분명한 것은 그들이 토폴로지 큐비트를 가지고 있다는 것을 보여주지 않았다는 것"이라며 연구 논문과 공식 발표 사이에 차이가 있다고 말했다. 스위스 바젤대 다니엘 로스 교수는 이번 발표에 대해 "추가적인 실험 데이터가 나올 때까지 기다려야 한다"고 지적했으며 피츠버그 대학의 세르게이 프롤로프 물리학 교수는 마이크로소프트의 주장은 입증되지 않은 기반에 근거하고 있다고 말했다. 일부에서는 마이크로소프트가 IBM, 구글 등 주요 빅테크와의 양자컴퓨팅 경쟁에서 뒤처지는 것을 우려해 성급하게 발표하는 것이 아니냐는 비판도 제기하고 있다. 마요라나1, 시커모어처럼 학회 의견 넘어설지 주목 양자컴퓨팅 업계에선 마이크로소프트의 발표가 허위일 가능성은 낮다는 입장이 다수를 이루는 것으로 보인다. 20년 가까이 막대한 투자를 지속해온 마이크로소프트의 입장에서 허위 정보를 통해 기업의 영향력을 훼손시킬 이유가 없기 때문이다. 마이크로소프트의 공동창업자인 빌 게이츠 역시 세계에서 가장 높은 성능을 가진 양자기계(quantum machine)를 공동 설계 및 구축 중으로 올해 말 출시할 예정이라고 밝힌 바 있다. 또한 마이크로소프트는 지난 2023년부터 국방고등연구계획국(DARPA)과 협력해 토폴로지 큐비트 아키텍처 기반 양자컴퓨터를 개발 중이다. 정부기관인 DARPA 주도로 관련 기술을 연구 중이라는 점에서 적어도 기술적 가능성을 일부 인정받았다는 의미로 해석될 수 있다. 특히 구글의 시커모어 사례처럼 첨단 IT 기술의 경우 기업의 연구가 학계를 앞설 가능성이 충분히 존재하기 때문이다. 2019년 구글이 시커모어를 발표하기 전, 학계에서는 대규모 양자컴퓨터의 실현 가능성에 대해 회의적이었다. 당시 가장 큰 논점은 양자 오류 정정(Quantum Error Correction)이었다. 오류 정정이 없는 양자컴퓨터는 현실적으로 작동하지 않을 것이며, 특정 문제에서 슈퍼컴퓨터를 초월하는 성과를 내기 어려울 것이라는 주장이 많았다. 하지만 구글은 53큐비트 양자컴퓨터 '시커모어'를 통해 특정 문제(랜덤 회로 샘플링)에서 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 빠른 연산을 수행할 수 있음을 실험적으로 증명했다. 그 이후 학계의 태도는 급변했다. 양자컴퓨팅이 단순한 이론적 개념이 아니라, 실제 하드웨어에서 의미 있는 연산을 수행할 수 있다는 것이 입증되었기 때문이다. 오픈AI의 챗GPT도 기업이 학계를 앞선 대표적인 사례다. 당시 자연어 처리(NLP) 연구자들 사이에서는 대형 언어 모델에 대한 회의적인 시각이 강했다. 막대한 비용이 요구되는 반면 단순히 확률적으로 다음 단어를 예측하는 언어모델은 실제 이해나 창의적 생성 능력은 없다고 평가했다. 하지만 1천750억 개의 매개변수 기반의 GPT-3를 활용한 챗GPT는 당시 예상과 달리 맥락을 유지하면서 문장, 시, 코드, 소설 등 다양한 방식으로 창작이 가능한 모습을 보였다. 최신 IT분야에서 기업이 학회를 앞서는 이유는 투자 가능한 인프라와 비용의 차이라는 지적이다. 특히 양자컴퓨터의 경우 특정 현상을 발생시키기 위해 필요한 인프라가 수조원 규모에 달하는 만큼 학회에서 이를 그대로 구현하기엔 무리가 따를 가능성이 높다는 지적이다. 한 양자컴퓨팅 기업 임원은 "대규모 양자컴퓨팅 서비스를 준비 중인 마이크로소프트가 허위 정보를 공개할 이유는 없을 것으로 예상된다"며 "오히려 학회에서 마이크로소프트 수준의 인프라와 인력을 확보하지 못해 재현에 어려움을 겪었을 가능성이 있지 않나 싶다"고 말했다.

2025.02.27 17:14남혁우

"AI로 양자컴퓨터 오류율 개선"...구글 AI 연구, 네이처 게시

구글에서 인공지능(AI)을 활용해 양자컴퓨터의 정확성을 높이는데 성공한 연구가 네이처 저널에 실렸다. 양자컴퓨터 정확성 향상은 실용화를 위해 극복해야 할 핵심문제 중 하나인 만큼 AI를 활용한 성과가 업계의 주목을 받고 있다. 네이처는 21일 구글 딥마인드와 구글 퀀텀 AI 연구팀에서 발표한 '양자 프로세서를 위한 고정확도 오류 디코딩 학습' 논문을 게재했다. 이번 논문은 구글에서 개발한 '알파큐비트(AlphaQubit)'를 활용해 양자 오류 정정 문제를 해결한 성과가 담겼다. 논문에 따르면 알파큐비트는 구글의 양자 프로세서 '시커모어(Sycamore)'에 적용한 결과 기존 오류 정정 모델 대비 최대 28% 오류율을 낮추는 데 성공했다. 특히 안정성을 최대한 보장하는 코드거리11의 경우 0.0009% 오류율을 기록했다. 양자컴퓨터 분야에서는 사용화를 위한 최소한의 오류율로 10의 -12제곱을 목표로 한다. 알파큐비트가 달성한 성과는 100만 배 이상 오류율이 높아 상용화 수준은 도달하지 못했다. 하지만 지속적인 학습을 통해 성능을 향상시킬 수 있는 AI 특성상 앞으로 정확성은 더욱 높아질 전망이다. 양자 컴퓨터는 얽힘, 중첩 같은 양자역학을 기반으로 한 미래형 슈퍼컴퓨터다. 처리 프로세서 구조부터 기존 컴퓨터와 달라 그동안 풀 수 없는 복잡한 문제를 해결할 잠재력을 가지고 있다. 다만 프로세서 연산에 활용되는 큐비트가 외부 환경에 극히 민감해 쉽게 오류가 발생할 수 있는 것이 단점이다. 이에 구글의 시커모어는 우주에서 떨어지는 우주선(cosmic rays)까지 차단할 수 있는 환경을 구축하고 절대영도에 가까운 냉각환경을 마련해야 한다. 알파큐비트는 이런 양자컴퓨터의 오류율을 낮추기 위한 딥러닝 기반의 양자 오류 정정 디코더다. 트랜스포머 기반의 신경망 구조를 기반으로 시커모어 데이터를 기반으로 학습 및 테스트를 거쳤다. 학습과정은 시뮬레이션 데이터를 활용해 초기 모델을 학습시키는 사전 훈련과 시커모어의 실제 실험 데이터를 활용해 성능을 향상시키는 미세 조정(Finetuning) 두 단계로 진행됐다. 딥마인드 연구팀은 목표치인 10의 −12제곱 수준의 오류율 달성을 위해 추가적인 AI 학습을 비롯해 외부 접근을 차단하기 위한 하드웨어 환경 조성에 집중할 계획이다. 구글 딥마인드와 퀀텀 AI 연구팀은 "아직 목표 수치에 비해 오류율이 높지만 다른 방식에 비해서는 훨씬 빠르게 높은 성과를 내고 있다"며 "외부 접근을 차단하기 위한 하드웨어 연구와 함께 AI를 지속해서 학습시킨다면 머지않아 목표치를 달성할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2024.11.21 09:31남혁우

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