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양자와 AI : 차세대 디지털 혁명을 위한 강력한 파트너십 원문보기 1
- 국가 국제기구
- 생성기관 OECD
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2025-10-02
- 등록일 2025-10-29
- 권호 298
○ AI와 양자기술은 본질적으로 서로 다른 장점을 가지고 있음
- AI는 방대한 데이터셋에서 패턴을 추출하는데 탁월하여, 의료영상, 정밀농업, 자율주행차 등에서 활용되고 있음
- 양자기술은 원자, 광자, 기타입자의 고유한 특성을 활용하여 기존 정보기술로는 불가능한 방식으로 정보를 수집ㆍ처리ㆍ전송함
- 이 두 기술의 결합에 대한 기대치가 높으며, 일부 가능성은 최적화 및 양자시스템 제어와 같은 분야에서 이미 그 가능성을 보여주고 있음
○ 양자가 AI에 도움을 줄 수 있는 분야
- 양자 컴퓨팅과 AI를 결합할 때 얻을 수 있는 가장 큰 잠재적 이점은 대규모 AI모델학습에 필요한 연산부담과 에너지 사용량을 줄이는 것임
○ 양자 머신러닝은 양자 컴퓨팅을 머신러닝에 어떻게 적용할 수 있는지를 탐구함
- 양자 알고리즘이 기존 알고리즘보다 정보를 더 효율적으로 처리할 수 있지만 오늘날 양자 컴퓨터는 큐비트가 제한적이고 오류율이 높으며, 하드웨어 로드맵이 불분명하다는 취약점이 있음
- 이론적 유망성에도 불구하고 양자 머신러닝은 상당한 기술적, 엔지니어링적 과제로 인해 실제 사용에는 적합하기 어려움
○ 양자 및 하이브리드 컴퓨팅을 위한 AI
- AI와 양자기술의 시너지는 머신러닝에만 국한되지 않으며, AI는 회로 최적화와 큐비트 보정, 오류수정을 통해 양자 시스템개발을 지원할 수 있음
- 또한 양자센서의 정밀도를 높이고 복잡한 양자 통신 네트워크 관리에도 도움을 줄 수 있음
- AI는 방대한 데이터셋에서 패턴을 추출하는데 탁월하여, 의료영상, 정밀농업, 자율주행차 등에서 활용되고 있음
- 양자기술은 원자, 광자, 기타입자의 고유한 특성을 활용하여 기존 정보기술로는 불가능한 방식으로 정보를 수집ㆍ처리ㆍ전송함
- 이 두 기술의 결합에 대한 기대치가 높으며, 일부 가능성은 최적화 및 양자시스템 제어와 같은 분야에서 이미 그 가능성을 보여주고 있음
○ 양자가 AI에 도움을 줄 수 있는 분야
- 양자 컴퓨팅과 AI를 결합할 때 얻을 수 있는 가장 큰 잠재적 이점은 대규모 AI모델학습에 필요한 연산부담과 에너지 사용량을 줄이는 것임
○ 양자 머신러닝은 양자 컴퓨팅을 머신러닝에 어떻게 적용할 수 있는지를 탐구함
- 양자 알고리즘이 기존 알고리즘보다 정보를 더 효율적으로 처리할 수 있지만 오늘날 양자 컴퓨터는 큐비트가 제한적이고 오류율이 높으며, 하드웨어 로드맵이 불분명하다는 취약점이 있음
- 이론적 유망성에도 불구하고 양자 머신러닝은 상당한 기술적, 엔지니어링적 과제로 인해 실제 사용에는 적합하기 어려움
○ 양자 및 하이브리드 컴퓨팅을 위한 AI
- AI와 양자기술의 시너지는 머신러닝에만 국한되지 않으며, AI는 회로 최적화와 큐비트 보정, 오류수정을 통해 양자 시스템개발을 지원할 수 있음
- 또한 양자센서의 정밀도를 높이고 복잡한 양자 통신 네트워크 관리에도 도움을 줄 수 있음
