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[IT뉴스]생성형AI 시초 '볼츠만 머신', 양자컴퓨팅으로 성능 개선

온카뱅크관리자

2026-05-13 17:57:32

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 왼쪽부터 박경덕 연세대 응용통계학과·양자정보학과 교수, 김길한 응용통계학과 연구원, 김주연 서울대 물리천문학부 연구원. 연세대 제공
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 국내 연구팀이 최적화 문제에 특화된 양자컴퓨팅으로 고전적인 형태의 생성형 인공지능(AI) 모델 속도와 정확도를 개선하는 데 성공했다. 아직 불완전한 수준의 양자 하드웨어로도 유의미한 AI 연구를 직접 수행할 수 있다는 가능성을 보인 사례다.
 연세대는 박경덕 응용통계학과·양자정보학과 교수팀이 양자컴퓨팅과 '볼츠만 머신'을 연결하는 프레임워크를 제안했다고 13일 밝혔다. 연구결과는 3월 5일(현지시간) 국제학술지 '피지컬 리뷰 E'에 공개됐다. 
 볼츠만 머신은 현재 생성형 AI의 기반이 되는 고전적인 에너지 기반 모델이다. 데이터가 만들어지는 확률 구조를 물리학적 개념으로 표현한다. 2024년 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수를 포함한 과학자들이 개발했다.
 오스트리아 물리학자 루트비히 볼츠만은 기체 분자의 운동을 확률 분포 도입으로 해결해 통계물리학의 시초를 만들었다. 볼츠만 분포를 나타내는 방식이 볼츠만 머신의 핵심 원리로 활용되며 볼츠만 머신이라는 이름이 붙었다. 
 볼츠만 머신은 복잡한 데이터의 패턴을 에너지 관점에서 해석하고 학습 과정을 열역학 관점에서 이해하며 데이터의 복잡한 상관관계를 풍부하게 표현할 수 있다는 장점이 있다.
 데이터들이 완전히 연결된 볼츠만 머신은 학습 과정에서 많은 샘플이 필요해 계산이 복잡하다는 근본적인 한계가 있다. 과거 데이터 노드 사이의 연결 구조를 단순화한 '제한 볼츠만 머신(RBM)'과 '근사적 학습법'이 개발된 이유다. 현재까지도 완전 연결 볼츠만 머신은 실용적인 활용이 어려운 모델로 남아있다.
 연구팀은 양자컴퓨팅을 활용해 볼츠만 머신 난제 해결을 시도했다. 양자컴퓨터는 어떤 물리적 상태가 하나로 정해지지 않은 양자 중첩 현상 등을 활용한 정보처리 단위인 큐비트(qubit)를 활용한다. 고전컴퓨터로는 계산이 너무 오래 걸려 사실상 해결이 불가능한 특정 유형의 문제를 풀 수 있다. 양자 어닐러는 범용성은 없지만 최적화 문제를 풀기 위해 특화된 양자컴퓨팅 방식이다.
 연구팀은 양자 어닐러가 필요한 볼츠만 분포에 맞는 샘플을 만들도록 제어하고 생성된 샘플로 볼츠만 머신을 학습시켰다. 캐나다 기업 디웨이브의 어드밴티지2 양자 어닐러로 노드 1984개 규모의 모델을 활용한 결과 양자 어닐링 방식 샘플 생성은 고전적인 방식보다 학습 속도와 성능이 개선됐다.
 양자컴퓨팅에서는 큐비트 연결 구조가 곧 인공신경망의 연결 구조를 결정한다. 양자 하드웨어만 잘 구현하면 그동안 실용적인 활용이 어려웠던 완전 연결 볼츠만 머신 사용을 검토할 가능성이 제시된 것이다.
 연구팀은 이번 성과를 바탕으로 에너지 기반 생성모델과 양자 샘플링을 결합한 다양한 후속 연구를 진행하고 있다. 분자의 구조와 특성을 에너지 지형으로 표현하고 원하는 물성의 후보 분자를 생성하는 분자설계 및 신약개발 응용으로 확장하는 방안을 연구 중이다. 
 박 교수는 "양자컴퓨팅 기술을 통해 과거에는 현실적으로 어렵다고 여겨졌던 에너지 기반 생성모델의 한 경로를 다시 열었다는 점에서 의미가 크다"며 "복잡한 물리 현상을 양자 시스템으로 모사하자는 양자컴퓨팅의 초기 비전과도 맞닿아 있다"고 설명했다.
 이어 "양자 하드웨어가 아직 발전 과정에 있음에도 알고리즘을 잘 설계하면 현재 장치로도 유의미한 인공지능 연구를 수행할 수 있음을 보여준다"며 볼츠만 샘플링은 다양한 AI 문제와 연결될 수 있어 양자컴퓨팅과 생성형 AI를 잇는 중요한 응용 분야가 될 수 있다"고 밝혔다.
 &lt;참고 자료&gt; - doi.org/10.1103/2g6m-whm2
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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