게시됨: 12 3월 2024
참여자: 조쉬 슈나이더, 이안 스몰리
양자 인공 지능(QAI)은 머신 러닝 알고리즘, 신경망 , 대규모 언어 모델(LLM) 과 같은 향상된 인공 지능 제품의 연구 개발에 양자 컴퓨팅의 혁신적인 힘을 적용하는 컴퓨터 과학의 새로운 분야입니다.
양자 컴퓨팅과 AI에 대한 연구는 수십 년 동안 진행되어 왔지만, 최근까지 급성장하는 두 기술 모두 초기 단계에 있는 것으로 간주되었을 수 있습니다. 최근의 획기적인 발전으로 ChatGPT 및 MidJourney와 같은 고급 자동 텍스트 및 그래픽 생성기가 출시되면서 인공 지능이 주류로 부상했습니다. 2020년대 초반에는 소비자 대면 AI 툴에 대한 관심과 참여가 급증했으며, 금융에서 제약, 자동화, 최적화에 이르기까지 엔터프라이즈 제품에 AI가 무궁무진하게 통합되었습니다.
인간 지능과 비슷한(또는 능가하는) 용량으로 작동할 수 있는 인공 지능의 가능성은 지평선 너머에 있는 것처럼 보이지만 현재 기술은 심각한 소프트웨어 및 하드웨어 한계를 극복하기 위해 고군분투하고 있습니다. 안타깝게도 AI의 흥미로운 잠재력은 현재 AI 시스템에 필요한 극심한 에너지 소비, 긴 처리 시간 및 까다로운 컴퓨팅으로 인해 여전히 방해를 받고 있어 대규모 실행 가능성이 감소하고 있습니다.
최신 모델이 고전적(또는 전통적) 컴퓨터의 한계를 엣지로 밀어붙이는 동안, 양자 컴퓨팅을 AI 개발에 적용하면 두 기술 모두 혁신적인 새로운 시대로 나아갈 준비가 되어 있습니다. 차세대 AI가 기존 컴퓨터의 엄격한 한계에 도전하는 것처럼, 양자 컴퓨팅의 패러다임 전환 능력은 인공 지능이 앞으로 나아갈 수 있는 강력한 길을 제시하여 거의 무한한 가능성을 가능하게 합니다.
제약 연구, 기후 과학, 데이터 과학, 날씨 모델링, 금융, 심지어 예술을 포함한 수많은 산업의 판도를 바꿀 수 있는 양자 AI의 출현은 과학의 가장 진보되고 실험적인 연구 기술의 부인할 수 없는 실현을 예측합니다. 양자 컴퓨팅을 향상된 미래 AI 시스템에 통합하면 컴퓨팅 성능, 알고리즘 효율성 및 일반적인 문제 해결 능력의 새로운 지평을 열 수 있습니다. 이러한 복잡성에도 불구하고 QAI는 인류의 가장 어려운 장애물을 극복하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
양자 컴퓨터는 양자 역학의 속성을 사용하여 데이터를 인코딩, 전송 및/또는 조작하는 컴퓨터 시스템으로 가장 간단하게 정의할 수 있습니다.
기존의 기존 컴퓨터는 비트를 사용하여 데이터를 나타냅니다. 각 비트는 0 또는 1을 나타내며 바이너리 코드로 결합하면 컴퓨터를 사용하여 간단한 운영 체제에서 가장 진보된 슈퍼컴퓨팅 계산에 이르기까지 모든 것을 만들 수 있습니다. 고전적인 컴퓨터는 트랜지스터와 마이크로프로세서를 통해 전도되는 전기를 사용하여 데이터를 비트로 인코딩합니다.
그러나 양자 컴퓨팅은 원자, 초전도 전기 회로 또는 기타 유형의 입자로 구성된 특수 아원자 입자인 큐비트 (양자 비트) 를 사용하여 두 가지 상태 (0 또는 1) 뿐만 아니라 0이나 1이 아닌 세 번째 상태로 데이터를 인코딩하며 동시에 0 또는 1로 생각할 수 있습니다. 이 복잡한 양자 역학적 개념을 중첩이라고 하며, 기하급수적으로 더 많은 정보를 큐비트의 양자 상태로 인코딩하는 데 악용될 수 있는 알 수 없는 유형의 확률을 나타냅니다. 또한 양자 얽힘을 통해 두 개의 큐비트를 연결하여 각각이 서로에 대한 정보를 전달할 수 있습니다. 이러한 유형의 큐비트를 그룹화하면 유용한 양자 컴퓨터를 만들고 오류(결핍이라고 함)를 줄이는 데 사용할 수 있는 논리적 큐비트가 만들어집니다.
양자 프로세서는 기존 컴퓨터와 같은 방식으로 수학 방정식을 수행하지 않습니다. 기존 컴퓨터가 완료하는 데 수십만 년이 걸릴 수 있는 어려운 계산을 양자 알고리즘을 사용하면 몇 분 안에 해결할 수 있습니다. 복잡한 계산의 모든 단계를 계산해야 하는 기존 컴퓨터와 달리 논리 큐비트로 만든 양자 회로(예: 오류 수정 양자 컴퓨터에 사용되는 종류)는 방대한 데이터 세트를 거의 동시에 안정적으로 처리할 수 있어 효율성을 몇 배나 향상시킬 수 있습니다. 이는 양자 컴퓨터가 주어진 문제에 대해 가장 가능성이 높은 해결책을 찾는 확률론적인 반면, 기존 컴퓨터는 결정론적이어서 주어진 입력의 특정 단일 결과를 결정하기 위해 힘든 계산이 필요하기 때문에 가능합니다.
클래식 컴퓨팅
- 일반적인 다목적 컴퓨터 및 디바이스에서 사용됩니다.
- 정보를 0 또는 1이라는 불연속적인 상태의 비트 단위로 저장합니다.
- 데이터를 논리적이고 순차적으로 처리합니다.
퀀텀 컴퓨팅
- 고속의 전문적이고 실험적인 양자 역학 기반 양자 하드웨어에서 사용됩니다.
- 가능한 추가 양자 상태, 0, 1 또는 0과 1의 중첩을 사용하여 큐비트에 정보를 저장합니다.
- 병렬 인스턴스에서 양자 논리로 데이터를 처리합니다.
양자 컴퓨터는 대규모 데이터 세트를 처리하거나 고급 소인수분해와 같은 다른 문제를 해결하는 데 있어 기존 컴퓨터보다 훨씬 우수하지만 양자 컴퓨팅이 모든 (또는 대부분의) 상황에 이상적인 것은 아닙니다. 현실적으로 고전적 컴퓨팅은 정상 운영에서 계속해서 중요한 위치를 차지할 것입니다. 그러나 클라우드에 연결된 양자 컴퓨터 또는 하이브리드 에코시스템은 이미 다양한 고급 애플리케이션에 사용되고 있습니다.
인공지능 기술을 통해 컴퓨터는 인간의 지능과 문제 해결 능력을 시뮬레이션할 수 있습니다.
AI는 자체적으로 또는 다른 기술 (예: 센서, 지오로케이션, 로보틱스) 과 결합하여 인간의 지능이나 개입이 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. 유용한 AI의 일반적인 예로는 디지털 어시스턴트, GPS 네비게이션, 자율 주행 차량, 생성형 AI 아트 및 글쓰기 툴이 있습니다.
머신 러닝과 딥 러닝을 아우르는 분야로서의 인공 지능에는 인간 두뇌의 의사 결정 프로세스를 모델로 한 알고리즘의 개발이 포함됩니다. 알고리즘은 사용 가능한 데이터로부터 '학습'하고 시간이 지남에 따라 점점 더 정확한 분류 또는 예측을 할 수 있습니다. 오늘날 생성형 AI는 언어뿐 아니라 이미지, 비디오, 소프트웨어 코드, 분자 구조 등 다른 데이터 유형을 학습하고 복제할 수 있습니다.
- 음성 인식: 음성 작동 디지털 비서에 일반적으로 사용되는 AI는 음성 인식 기술 제어를 가능하게 하여 AI 제품이 음성 명령을 이해하고 응답할 수 있도록 합니다. 챗봇과 같은 텍스트 기반 시스템은 교육 및 고객 서비스 시나리오에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
- 컴퓨터 비전: 이 AI 기술을 사용하면 컴퓨터와 시스템이 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력 (예: 외국어를 “읽고” 번역하는 카메라 기반 번역 앱) 에서 의미 있는 정보를 도출할 수 있습니다.
- 공급망 최적화: 가장 효율적인 운송 경로를 차트로 작성하는 것부터 생산 라인을 추정하고 자동화하는 것까지, AI 기술은 글로벌 공급망을 점점 더 개선하고 낭비를 줄이며 배송 속도를 높이고 있습니다.
- 일기 예보: 예측 기상 모델링은 복잡하고 확률이 높은 데이터 세트를 처리할 때 AI를 활용하여 자연 재해 예방 및 복구를 지원하는 보다 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.
- 이상 징후 탐지: AI 모델은 대량의 데이터를 검색하여 데이터 세트 내에서 비정형 데이터 포인트를 발견할 수 있습니다. 이러한 이상 현상은 결함이 있는 장비, 인적 오류 또는 사이버 보안 위반에 대한 인식을 높일 수 있습니다.
응용 AI의 모든 가능한 이점에도 불구하고 슈퍼차지 양자 AI(QAI)는 향상된 처리 속도, 전력 및 기능을 통해 잠재적으로 기하급수적인 승수를 나타냅니다.
새로운 기술로서 AI가 일상 생활에 미칠 수 있는 일반적인 영향은 여전히 탐구 중이지만 빠르게 확장되고 있습니다. 산업 전반에 걸쳐 AI를 위한 가치 있는 응용 분야를 지속적으로 발견하고 있는 가운데, 골드만 삭스는 2033년까지 AI가 전 세계 GDP를 7% 증가시킬 것으로 예측합니다 (ibm.com 외부 링크).
양자 컴퓨터는 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 매우 적합하기 때문에 대규모 데이터 처리가 필요한 모든 문제는 양자 컴퓨팅의 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, QAI는 LLM의 훈련 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축하여 복잡하고 기술적이거나 실험적인 주제에 고도로 특화된 새로운 AI 어시스턴트를 거의 즉시 생성할 수 있습니다. QAI는 생성형 AI 툴을 넘어 다음을 포함한 여러 중요한 분야에 혁명을 일으킬 것입니다.
IBM의 최근 연구에 따르면 실용적인 약물 설계는 이미 오늘날 양자 컴퓨터의 기능(링크는 ibm.com 외부에 있음) 내에 있습니다. 연구원들은 QAI를 사용하여 분자 생물학을 더 잘 모델링하고 새롭고 더 나은 약물 치료법의 발견을 크게 가속화하여 중요한 치료법의 출시 시간을 단축할 수 있을 것으로 기대합니다. QAI는 또한 방대한 양의 환자 데이터를 분석하여 치료 효능 및 예방 치료에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
양자 컴퓨터가 특히 유용한 응용 분야 중 하나는 매우 복잡한 자연계를 모델링하는 것입니다. 따라서 날씨 예측 및 예보와 같은 프로세스는 QAI를 통해 크게 개선될 수 있습니다. 또한 QAI는 탄소 감축 이니셔티브의 효능 테스트에서 실험적인 녹색 기술 개발에 이르기까지 기후 과학의 발전에 중추적인 도구가 될 수 있습니다.
1980년대에 최초의 실행 가능한 양자 컴퓨터 프로토타입이 시연된 이후 연구자들은 양자 시스템 개발에 엄청난 발전을 이루었습니다. IBM과 같은 주요 기술 기관은 중성 원자 및 초전도 큐비트 시스템, 트랩 이온 양자 프로세서, 큐비트 일관성을 유지하고, 결핍 효과를 완화하고, 신뢰할 수 있는 계산을 위한 조건을 만드는 데 필요한 필연적으로 혹독한 온도를 생성할 수 있는 과냉각 컴퓨터 냉동 구성 요소와 같은 장비 및 프로세스를 개발하여 획기적인 성공을 거두었습니다. 한편, 연구원들은 실온 양자 컴퓨팅에서도 진전을 이루고 있어 실용적인 양자 컴퓨팅(및 유용한 QAI)을 훨씬 더 쉽게 달성할 수 있습니다.
하드웨어 외에도 양자 엔지니어는 연구원에게 QAI 알고리즘을 설계, 시뮬레이션 및 실행할 수 있는 개발자 도구와 리소스를 제공하기 위해 새로운 프레임워크를 구축, 정의 및 개선하고 있습니다. 그러한 이니셔티브 중 하나인 TensorFlow Quantum은 양자 기능을 머신러닝 워크플로와 통합하기 위한 포괄적인 개발자 툴의 오픈 소스 라이브러리를 제공합니다. 마찬가지로 양자 네이티브 컴퓨팅 언어는 연구원이 새로운 양자 알고리즘을 설계, 최적화 및 분석할 수 있는 오픈 소스 프레임워크를 제공합니다.
양자 컴퓨팅 연구를 추가하면 AI가 실제 속도로 대규모 데이터를 처리하는 문제를 해결할 수 있지만 양자 컴퓨팅과 인공 지능 모두 QAI 및 양자 기계 학습과 같은 양자 기술의 광범위한 채택이 가능해지기 전에 극복해야 할 많은 장애물에 직면해 있습니다. 양자 공간에서는 큐비트 디코히어런스, 오류 수정 및 확장성과 같은 장애물이 지속되고 있습니다. 인공 지능 연구자들은 언어를 예측할 뿐만 아니라 기존 AI 기술의 기능적 기능과 유용성을 개선하기 위해 동작 및 기타 형태의 출력을 생성하는 대형 액션 모델 (LAM) 과 같은 신제품을 지속적으로 개발하고 있습니다.
QAI 기술 사용을 둘러싼 윤리적, 규제적, 사회적 영향을 해결하는 것은 양자 지원 솔루션의 이점에 대한 책임 있는 혁신과 공평한 접근을 보장하는 데 필수적입니다. QAI를 위한 애플리케이션은 기존 AI와 마찬가지로 매일 증가하고 있습니다. 그러나 비즈니스에서 AI 툴 사용에 대한 과대 광고가 시작됨에 따라 책임 있는 AI 및 AI 윤리에 대한 대화가 훨씬 더 중요해지고 있습니다.
우리 사용자들은 Qiskit Runtime을 통해 세계에서 가장 큰 양자 컴퓨팅 제품군에 접속할 수 있는데, 이는 우리의 양자 컴퓨팅 서비스 및 유틸리티 프로그래밍 모델이다.
IBM Z의 AI는 머신 러닝을 사용하여 모든 거래의 데이터를 실시간 인사이트로 변환할 수 있습니다. 데이터를 이동하지 않고도 인사이트를 발견하고 신뢰할 수 있는 실행 가능한 결과를 신속하게 얻을 수 있습니다. 오픈 소스 프레임워크와 툴을 사용하여 IBM Z에서 가장 중요한 엔터프라이즈 데이터에 AI와 머신 러닝을 적용하세요.
IBM Security Guardium은 취약점을 발견하고 민감한 온프레미스 및 클라우드 데이터를 보호하는 IBM Security 포트폴리오의 데이터 보안 소프트웨어 제품군입니다. IBM이 퀀텀 세이프 보안을 통해 AI의 미래에 대비할 수 있도록 지원하는 방법을 알아봅니다.
양자 컴퓨팅은 양자 역학을 활용하는 컴퓨터 하드웨어 및 알고리즘을 비롯한 특수 기술을 사용하여 기존 컴퓨터나 슈퍼컴퓨터가 해결할 수 없거나 충분히 빠르게 해결할 수 없는 복잡한 문제를 해결합니다.
양자 컴퓨팅의 기본사항과 IBM Quantum 서비스 및 시스템을 사용하여 실제 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.
인공 지능 (AI) 은 컴퓨터와 기계가 인간의 지능과 문제 해결 능력을 시뮬레이션할 수 있도록 하는 기술입니다. 컴퓨터 과학의 한 분야로서 인공 지능은 머신 러닝 및 딥 러닝을 포함하며 종종 함께 언급되기도 합니다.
큐비트 또는 양자 비트는 양자 컴퓨팅에서 데이터를 인코딩하는 데 사용되는 정보의 기본 단위이며 기존 컴퓨터에서 정보를 이진으로 인코딩하는 데 사용하는 기존 비트와 동일한 양자로 가장 잘 이해할 수 있습니다.
양자 유틸리티의 시대에 접어든 지금, 우리는 양자 컴퓨터를 사용하여 이전에는 접근할 수 없었던 컴퓨팅 세계에 접근하고 있습니다. 여정을 계속하면서 우리는 양자 미래를 둘러싼 중요한 윤리적 문제도 논의해야 합니다.
AI는 일상 생활, 비즈니스, 정부, 의료 부문 등에서 사용되고 있습니다. IBM은 개인과 조직이 책임감 있게 AI를 채택하도록 지원하고 있습니다. AI 애플리케이션과 프로세스에 윤리 원칙을 도입해야만 신뢰를 바탕으로 시스템을 구축할 수 있습니다.