"AI, 양자컴퓨터와 상호보완적으로 발전 가능" 작성일 09-29 71 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Wgp0qxTNeH"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0269bb71fd2ff69b081da398b40707d50b716ee1a8e1f3a74d29256b6e19852c" dmcf-pid="YaUpBMyjRG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><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"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 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 </figcaption> </figure> <p contents-hash="18bb74da6cef4de6c9ccd03726eb6fb67ef0e6370b0352132fb566654731be1c" dmcf-pid="GNuUbRWARY" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="743dcabaf05ff8fd2dfc2ddea08f1c85e3bcb8048fe0bd7b8ec3b072d778399a" dmcf-pid="Hit1U8hLLW" dmcf-ptype="general"> 한국과학기술한림원은 29일 경기 성남시 한림원회관 지하 1층 강당에서 이같은 내용이 논의된 'AI x 물리학(Physics): 양자, 물질, 우주를 다시 쓰다' 토론회를 열었다.</p> <p contents-hash="811ee744e55edab73dcd164ee113081d3ed4fe942b034ff88b723ed3fdb6aeec" dmcf-pid="XnFtu6lony" dmcf-ptype="general"> 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.</p> <p contents-hash="9b7432fe31a51d5350e7190efcd703ce96492426ca0587b28dab1487ab8ff094" dmcf-pid="ZL3F7PSgiT" dmcf-ptype="general"> 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.</p> <p contents-hash="f9af00cfac7afcd3945cb5061f898dab9d89040d18fcd49bdb53dedcae64d36c" dmcf-pid="5o03zQvaRv" dmcf-ptype="general"> 반대로 AI를 활용해 양자컴퓨팅을 보완하는 방향이 있다. 양자컴퓨터의 계산 데이터를 AI가 학습해 양자컴퓨터 없이도 비슷한 데이터를 유사하게 만들어 낼 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="d77ba7fa8b36b241283fb9a1a9010c22ac103ac54755edac49c5e4aaea8e7aba" dmcf-pid="1gp0qxTNLS" dmcf-ptype="general"> 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.</p> <p contents-hash="daba2ef596a34915cb46df8810d1fd52c830722898d45a8eedf23d7006aaf0f7" dmcf-pid="taUpBMyjil" dmcf-ptype="general"> 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.</p> <p contents-hash="2db070f8bfa240cd8f99d5e0ee656d083044b2a4a297967969f9c8e5d316552a" dmcf-pid="FNuUbRWAdh" dmcf-ptype="general"> 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.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="41f5d834ed9109595d083b0bfcd1cdeb50e5fcb0b4164ff0adc0670e1d7aecdf" dmcf-pid="3j7uKeYciC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><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"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 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 </figcaption> </figure> <p contents-hash="4041a05c47365312876d6fb79981bf3c5d68c334ddff4cca13aa8c39d2dce642" dmcf-pid="0Az79dGkRI" dmcf-ptype="general">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. </p> <p contents-hash="cc15566c049d8ddd08e5ba41654fbce80dfbef398807289315cff979ef29451d" dmcf-pid="pcqz2JHEJO" dmcf-ptype="general"> 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.</p> <p contents-hash="2710868dbc5d7b1a3ca1f65c64cf6d4c3d36fc51f372a7a6dd1c8f96e18b05a7" dmcf-pid="UkBqViXDns" dmcf-ptype="general"> 매일 수많은 데이터가 쏟아져 나오는 천문학에서도 AI는 필수적이다. 우주를 이해하려면 수많은 천체가 어떻게 움직이는지 관측하고 분석해야 한다.</p> <p contents-hash="6a3e2823142e05d54920fdef72a5893a77881acf1758cfb40139609656fa0053" dmcf-pid="uEbBfnZwem" dmcf-ptype="general"> 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.</p> <p contents-hash="107d8a4efd7c1e8c83039054a97d87ecd19399182718845e0f8b79723d737f5b" dmcf-pid="7w9K8o1mir" dmcf-ptype="general"> 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.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="00b13074309fd27f3a7f984506f4b3b32b780fc87fe8caee1c5d18483b052ff1" dmcf-pid="zr296gtsiw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="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" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/dongascience/20250929173146523eelp.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="y9yTXqEQLX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/29/dongascience/20250929173146523eelp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 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 </figcaption> </figure> <p contents-hash="9fcc90ef44af7e5db9b114735482361007f7a19d883c8479d31d5f7aad021ff3" dmcf-pid="qmV2PaFOJD" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="dee1eff58a2b49a306c520e2acea74a371356d00977600624de6f108c21afaf3" dmcf-pid="BsfVQN3IRE" dmcf-ptype="general"> 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.</p> <p contents-hash="f58b2eb2addc5c6032f436d1db1dd2b5b88fa41c93380c43df5f210aa01167b1" dmcf-pid="bO4fxj0CMk" dmcf-ptype="general"> 토론회를 진행한 조용훈 KAIST 물리학과 교수는 "AI는 단순히 계산을 빠르게 하는 것을 넘어서 패턴을 발견하고 새로운 가능성을 제시하는 혁신의 도구가 되고 있다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="a7d1de89a93e4edaf146bdaa34f954e2c75fa66a75c909fc74a21e803311435f" dmcf-pid="KI84MAphLc" dmcf-ptype="general"> 한국과학기술한림원은 9월부터 11월까지 총 7회에 걸쳐 'AI 프런티어 시리즈: 과학기술(S&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. </p> <p contents-hash="2eecc38652347f1f8a7fda61d1be821c0599201ede92c71602babb948b20d516" dmcf-pid="9C68RcUlJA" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 네이버 노조, 10월 파업 예고…"본사가 임단협 결렬 책임져라" 09-29 다음 홍어 입고되자 '카톡'···단골과 실시간 채팅 상담도 09-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
