복잡한 데이터를 처리할 때 기존 기술보다 더 정확하고 빠르게 연산할 수 있는 게 특징이다.

KAIST는 이준구 교수 연구팀이 독일·남아공 연구팀과 함께 `비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘`을 개발했다고 7일 밝혔다.

비선형 양자 기계학습은 분류가 어려운 양자 데이터 간 유사성을 효율적으로 계산할 수 있다.

데이터 특징이 뚜렷할 경우에 연산이 가능했던 기존 양자 인공지능 기술 한계를 극복한 것이다.

입과 귀 모양만으로 개와 고양이를 분류한다고 가정했을 때, 비슷한 모습에 분류가 어려우면 비선형 양자 기계학습을 적용해 처리할 수 있다.

더불어 기존보다 매우 적은 계산량으로 연산이 가능해 고차원 정보처리 시 월등한 성능을 발휘할 수 있을 것으로 기대받는다.

연구팀은 알고리즘 체계 구축에 이어 IBM 클라우드 서비스를 통해 비선형 양자 기계학습을 시연하는 데에도 성공했다.

연구팀 관계자는 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘이 활발히 사용될 것"이라고 소개했다.

이번 연구 결과는 박경덕 연구교수가 공동 제1저자로 참여해 국제학술지 `npj Quantum Information`에 실렸다.

장진웅 기자

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