양자 컴퓨팅은 기존의 고전적 컴퓨터가 처리하기 어려운 복잡한 연산을 가능하게 하며, 차세대 혁신 기술로 각광받고 있다. 그러나 현재의 양자 하드웨어는 큐비트 수와 안정성, 그리고 잡음 문제 등 다양한 제약으로 인해 실제 산업 현장에서 활용하기에는 아직 갈 길이 멀다. 특히 양자 신경망(QNN)은 이론적으로 분류와 학습 정확도에서 의미 있는 가능성을 보여주었지만, 단일 양자 장치에 의존하는 구조로 인해 확장성과 데이터 처리 효율성에서 한계를 드러냈다.

기업과 연구기관들은 이러한 제약을 극복하기 위해 협업 기반의 분산형 양자 신경망 기술을 모색해왔다. 다수의 소형 양자 장치가 병렬로 작동해 데이터를 처리하고 결과를 집계하는 구조는 고전적 컴퓨팅에서 이미 널리 쓰이고 있는 분산 처리 및 연합 학습(Federated Learning) 개념과 유사하다. 양자 하드웨어의 제약이 여전히 큰 상황에서, 여러 개의 소형 장치를 결합해 대규모 연산을 수행하는 접근법은 실질적이고 현실적인 대안으로 주목받고 있다.

와이미 홀로그램 클라우드(WiMi Hologram Cloud, 이하 와이미)는 다중 양자 장치 협업 컴퓨팅을 기반으로 확장 가능한 양자 신경망(SQNN, Scalable Quantum Neural Network)을 개발했다고 발표했다. 이 기술은 여러 소형 양자 장치가 동시에 데이터를 처리하고, 고전적 통신 채널을 통해 결과를 중앙 노드로 전달한 뒤, 양자 예측기를 활용해 최종 분류를 수행하는 방식으로 설계됐다.

SQNN은 단일 장치 의존적 구조의 한계를 넘어, 효율적이고 확장 가능한 양자 신경망 시스템을 구현하는 것을 목표로 한다. 와이미는 이 기술이 기존 QNN과 유사한 수준의 분류 정확도를 제공하면서도, 병렬 협업 구조를 통해 데이터 활용 최적화, 계산 규모 확장, 리소스 유연성 등 다수의 장점을 동시에 달성한다고 설명했다.

다중 양자 장치 협업으로 데이터 효율성과 확장성 동시 강화

SQNN은 크게 세 가지 핵심 구성 요소로 나뉜다.

첫째, 양자 특징 추출기다. 이는 변이 양자 회로(VQC, Variational Quantum Circuit)를 사용해 입력 데이터를 인코딩하고 변환하는 역할을 수행한다. 각 양자 장치는 독립적으로 로컬 특징을 추출하며, 다양한 크기와 성능의 장치가 유연하게 협력할 수 있다. 예를 들어, 더 큰 장치는 복잡한 데이터 패턴을 처리하는 반면, 작은 장치는 단순한 특징을 분석하는 방식으로 작업을 분담한다.

둘째, 고전적 통신 채널이다. 여러 양자 특징 추출기가 산출한 로컬 특징은 중앙 노드로 전달되며, 이는 마치 분산 환경에서 개별 단말이 데이터를 독립적으로 처리한 뒤 결과를 집계하는 연합 학습과 유사하다. 이 구조는 확장성을 높이는 동시에, 장치별 성능 차이를 유연하게 반영할 수 있는 장점이 있다.

셋째, 양자 예측기다. 이는 SQNN 시스템의 최종 연산 단위로, 수집된 특징 데이터를 바탕으로 분류 작업을 수행한다. 양자 예측기는 복잡한 양자 회로를 통해 분류 정확도를 최적화하며, 데이터 규모에 따라 연산 방식을 동적으로 조정할 수 있다.

이러한 구조는 단일 고성능 양자 컴퓨터에 의존하지 않고도 대규모 데이터 분석을 가능하게 한다. 또한, 필요에 따라 특정 양자 장치만 활성화하는 방식으로 리소스를 효율적으로 분배할 수 있어, 다양한 환경과 요구 조건에 유연하게 대응할 수 있다.

구체적 구현 과정도 주목할 만하다. SQNN은 ▲데이터 전처리 및 양자 인코딩, ▲하위 특징 추출, ▲특징 집계 및 분류, ▲매개변수 최적화 및 학습이라는 단계로 작동한다. 데이터는 먼저 고전적 전처리 과정을 거쳐 양자 상태로 인코딩되며, 이후 각 양자 장치가 독립적으로 특징을 추출한다. 이어 고전적 채널을 통해 집계된 정보는 양자 예측기로 통합돼 최종 분류가 이루어진다. 마지막으로, SQNN은 변이 양자 최적화(VQO)를 활용해 학습 과정에서 매개변수를 지속적으로 조정하고 오류를 최소화한다.

실험 결과, SQNN은 기존 QNN과 비교해 유사한 분류 정확도를 유지하면서도, 다수의 장치를 병렬로 활용함으로써 학습 속도와 효율이 크게 개선됐다. 특히 참여 장치 수가 증가할수록 정확도와 계산 속도가 비례적으로 향상되는 결과가 확인됐다. 이는 SQNN의 구조가 높은 확장성을 보유하고 있음을 입증한 사례로 평가된다.

와이미는 SQNN이 기존 양자 컴퓨팅 하드웨어의 제약을 극복할 수 있는 대안적 모델이 될 것이라고 강조했다. 회사 측은 “SQNN은 협업 기반 구조를 통해 다양한 양자 장치가 함께 작동하며, 단일 장치의 한계와 큐비트 제약을 극복할 수 있다”고 설명했다.

또한 와이미는 향후 양자 소자 간 상호 연결 최적화와 통신 비용 절감, 잡음 간섭 최소화, 회로 설계 개선 등 남아 있는 과제를 해결해 SQNN의 성능을 더욱 고도화할 계획이다. 회사 관계자는 “현재 실험에서 유망한 결과를 얻은 만큼, 양자 하드웨어 발전 속도에 맞춰 SQNN이 대규모 양자 기계 학습 시스템의 핵심 구성 요소가 될 것”이라며 “AI와 데이터 과학의 융합 과정에서 SQNN이 제공할 혁신적 성과는 업계 전반의 패러다임 변화를 이끌 수 있다”고 덧붙였다.

와이미가 공개한 확장 가능한 양자 신경망(SQNN)은 기존 QNN이 가진 단일 장치 의존의 한계를 실질적으로 해결한 사례다. 다수의 양자 장치를 병렬로 협업하게 함으로써 데이터 효율성과 계산 속도를 강화하고, 자원 활용 유연성을 확보했다. 이는 양자 기계 학습 분야에서 실질적인 확장 가능성을 보여준 중요한 이정표로 평가된다.

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