사회
UNIST, 양자컴퓨팅으로 AI 한계 넘는다… '강인한 강화학습' 효율 획기적 개선
뉴스보이
2026.07.06. 09:46
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간단 요약
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양자 중첩 원리로 AI 학습 연산 비용을 최대 5배 줄인 QRIM 기법입니다.
자율주행 등 안전 중시 분야에 활용될 세계 최고 수준 기술입니다.
이 기사는 4개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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국내 연구진이 양자 컴퓨팅 기술을 인공지능(AI) 학습에 성공적으로 접목하며, 연산 비용 폭증 문제를 해결하는 대전환점을 마련했습니다.
울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 윤성환 교수팀과 고려대학교 전기전자공학부 김중헌 교수팀은 양자 알고리즘 기반의 학습 기법인 ‘QRIM(Quantum Robust Inner Minimization)’을 개발했다고 6일 밝혔습니다. 이 기술은 돌발적인 환경 변화에도 오작동을 일으키지 않는 ‘강인한 AI’의 학습 효율을 기존 대비 최대 5배까지 끌어올립니다.
QRIM 기법은 양자 컴퓨팅의 ‘중첩’ 원리를 활용하여, 기존 고전 컴퓨터가 N개의 위험 시나리오를 1만 번 연산해야 했던 상황에서 단 100번의 연산만으로 최악의 환경을 찾아냅니다. 이는 연산 복잡도를 제곱근 수준으로 획기적으로 가속하는 것입니다.
이번 연구 성과는 전 세계 AI 연구자들이 주목하는 최고 권위 학회인 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에 정식 채택되며 세계적인 기술력을 인정받았습니다. 이현규 연구원은 QRIM이 기존 강화학습 알고리즘의 탐색 부분만 양자 모듈로 교체할 수 있어 다양한 분야에 적용 가능하다고 설명했습니다.
윤성환 UNIST 교수는 이번 연구가 양자 컴퓨팅이 기존 인공지능의 한계를 어떻게 보완할 수 있는지를 구체적으로 보여준 사례이며, 로보틱스 및 자율주행 등 안전성이 직결된 미래 산업 분야에 활용될 것으로 기대한다고 밝혔습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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