양자 컴퓨팅·인간 뇌 결합했더니…연산 속도 500배 빨라졌다

인간의 뇌 신경망에서 영감을 얻은 새로운 컴퓨팅 패러다임이 양자 컴퓨터의 잠재력을 극한으로 끌어올리며 글로벌 과학계의 이목을 집중시키고 있다. 기존 방식보다 최대 500배 빠른 속도로 연산을 수행할 수 있는 혁신적인 기술이 세계 최초로 구현됐다.

16일(현지시각) 과학·기술 전문 뉴스 사이트 피즈오그(Phys.org)에 따르면 미국 클리블랜드 클리닉 계산생명과학 부교수인 다니엘 블랭켄버그(Daniel Blankenberg) 박사 연구실의 파비오 쿰보(Fabio Cumbo) 박사는 인간 뇌의 작동 원리를 양자 하드웨어에 이식한 '양자 초차원 컴퓨팅(QHDC, Quantum Hyperdimensional Computing)' 모델을 개발하고, 전 세계 최초의 실험적 구현 결과를 국제 학술지 'npj 비전형 컴퓨팅(npj Unconventional Computing)'에 발표했다.


이번 연구의 핵심인 '초차원 컴퓨팅(HDC)'은 신경과학에 기반을 둔 연산 방식이다. 인간의 뇌는 고양이라는 개념을 단 하나의 뉴런에 저장하지 않고 수천, 수백만 개의 뉴런에 분산하여 기억한다. 이 덕분에 특정 뉴런에 일부 오류가 발생하더라도 전체적인 정보를 정확하게 인지할 수 있다.

HDC는 이처럼 수천 개의 차원을 포함하는 대규모 데이터 구조인 '롱 벡터(Long Vector)'를 사용해 데이터 오차나 노이즈에 극도로 강한 특성을 보인다.
여기에 쿰보 박사는 '양자 중첩(Quantum Superposition)'이라는 양자역학적 특성을 결합했다. 기존 컴퓨터가 0과 1의 비트 단위로 순차 연산을 한다면, 양자 컴퓨터는 여러 상태를 동시에 가질 수 있는 '큐비트'를 활용한다. QHDC는 방대한 초차원 공간의 정보를 양자 중첩을 통해 동시에 효율적으로 인코딩하고 처리함으로써, 기존 고전 컴퓨터의 알고리즘을 억지로 양자 하드웨어에 맞추려던 병목 현상을 완벽히 해결했다.


연구팀은 개발한 QHDC 프레임워크를 일반 컴퓨터와 이상적인 양자 시뮬레이터, 그리고 실제 양자 컴퓨터 하드웨어에 각각 적용해 교차 검증을 진행했다.

테스트는 프레임워크의 논리적 유추 능력을 평가하는 '기호 추론 모델'과 이미지 분류 및 작업 학습 능력을 측정하는 '머신러닝 테스트' 두 가지 형태로 이루어졌다. 실험 결과, QHDC는 기존의 다른 양자 인공지능(AI) 및 신경망 알고리즘 워크플로와 비교해 최대 500배 빠른 속도로 작동하는 기염을 토했다.

현재 개발 중인 대부분의 양자 소프트웨어가 기존 고전 컴퓨팅의 개념을 답습하여 긴 실행 시간과 복잡한 개발 과정을 거쳐야 했던 것과 대조적이다.
피즈오그(Phys.org)에 따르면 논문의 주저자인 파비오 쿰보 박사는 "고전적 틀에 억지로 맞추는 대신 양자 컴퓨터에서 가장 자연스럽게 작동하는 계산 방식을 탐구하고자 했다"며 개발 의도를 밝혔다. 수석 저자인 블랭켄버그 교수 역시 "이번 연구는 데이터가 복잡하고 결과 예측이 까다로운 생의학 연구의 속도와 효율성을 획기적으로 향상시킬 새로운 양자 알고리즘의 토대를 마련했다"고 평가하며, "향후 더 큰 데이터 모델에 QHDC를 적용해 속도와 정확도가 완벽히 유지되는지 검증할 계획"이라고 덧붙였다.


이인수 글로벌이코노믹 기자 tjlee@g-enews.com