인공지능 산업이 고도화되며 대규모 머신러닝 모델의 연산 성능과 학습 속도는 새로운 병목 요소로 떠오르고 있다. 특히 생성AI와 같은 고성능 신경망은 학습과 추론 과정에서 막대한 계산 자원과 에너지를 요구하며, 이로 인한 탄소 배출과 비용 부담이 기업의 지속가능한 기술 전략에 위협이 되고 있다.

이러한 상황에서 양자 컴퓨팅은 머신러닝의 구조적 한계를 극복할 수 있는 대안으로 주목받고 있으며, 이를 기반으로 하는 알고리듬 개발과 이론 프레임워크 확립이 전 세계적으로 활발히 전개되고 있다.

위미홀로그램(WiMi Hologram Cloud)이 대규모 머신러닝 모델을 위한 양자 가속 알고리듬 개발을 공식 발표했다. 이 기술은 고밀도 신경망을 먼저 사전 학습시킨 뒤, 계산 효율성이 높은 희소 신경망을 구축하고, 여기에 양자 가속을 적용하는 방식을 따른다. 이로써 계산 부담은 줄이고, 양자 기반 최적화 성능은 극대화하는 것이 핵심 구조다.

희소 신경망 기반 양자 머신러닝 알고리듬, 계산 복잡도 현격히 줄여

위미홀로그램은 이 알고리듬의 기반으로 양자 상미분 방정식(ODE) 시스템을 활용한다. 이 시스템은 '희소성'과 '소산 조건'을 동시에 만족해야 양자 가속의 실현 가능성을 보장할 수 있다. 희소성은 양자 연산 내 상호작용 항을 줄여 계산 복잡도를 낮추며, 소산 조건은 시스템이 특정한 안정 상태로 진화하게 해 양자 측정의 정확도를 높인다.

또한, 양자 칼만 필터링 기법을 통해 비선형 양자 방정식을 선형화하고, 양자 잡음과 외란에 대한 내성을 높였다. 이 필터링 과정을 통해 최종 양자 상태를 정확히 측정하고, 이로부터 얻은 매개변수를 바탕으로 고전적 희소 신경망을 구성하고 최적화한다. 이처럼 양자 측정 결과가 머신러닝 모델에 그대로 반영되는 구조는 양자 컴퓨팅과 고전 컴퓨팅의 유기적 통합을 실현한 사례다.

양자 가속이 결합된 이 머신러닝 구조는 기존 대비 계산 복잡도를 현저히 줄일 뿐 아니라, 학습 효율성과 모델 확장성을 동시에 확보해 대규모 데이터 환경에 최적화된 해법을 제공한다. 이 기술은 향후 생성AI, 자연어처리, 이미지·영상 처리 등 고성능 AI 응용 영역에서의 파급력이 클 것으로 전망된다.

지속가능한 AI 구현 및 실용적 응용 가능성 확대

위미홀로그램의 양자 알고리듬은 기술적 효율성과 함께 환경 지속가능성 측면에서도 주목받고 있다. 기존 대규모 머신러닝 모델은 높은 연산량과 에너지 소비로 인해 운영 비용과 탄소 배출 문제가 컸지만, 양자 알고리듬은 계산 구조 최적화를 통해 에너지 소비 절감과 친환경 운영이 가능하다. 이는 AI 산업 전반의 ESG 기준 대응에도 실질적 도움이 된다.

또한 이번 알고리듬은 디지털 아트 및 자연어 처리 분야에서 실용적 응용 가능성을 갖는다. 디지털 아트 제작에서는 이미지 및 비디오 처리 속도를 크게 높여 콘텐츠 품질과 제작 효율을 향상시킬 수 있다. 자연어 처리 분야에서는 언어 모델의 학습 속도 향상과 의미 생성 능력 개선이 가능해, 보다 진보된 언어 기반 생성AI 구현에 활용될 수 있다. 이와 같은 기술은 AI가 인간 사회를 보다 지능적이고 효율적으로 지원하는 방향으로 진화하는 데 있어 중요한 전환점이 된다.

위미홀로그램이 발표한 양자 기반 머신러닝 알고리듬은 대규모 모델의 성능 한계와 환경 부담을 동시에 해결하는 차세대 기술로 평가된다. 이번 기술은 단순한 이론적 시도가 아니라, 고전 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅 간의 실질적인 통합을 이룬 모델로서, AI 확산 속도와 기술의 지속가능성을 모두 고려한 전략적 해법을 제시하고 있다. 양자 하드웨어와 이론 기술의 지속 발전 속에서 이 알고리듬은 향후 AI 기술의 구조적 진화를 이끌 핵심 축이 될 가능성이 높다.

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