[아산신문] 양자컴퓨팅과 인공지능(AI)을 결합한 국제 해커톤에서 국내 대학들이 두각을 나타냈다. KAIST와 연세대, 성균관대, 호서대 학생들이 세계 각국 연구자들과 경쟁한 ‘퀀텀 AI 온라인 챌린지’에서 나란히 수상하며 양자 AI 분야 연구 역량을 입증했다.

양자컴퓨팅 기업 NORMA와 AIFactory가 공동 주최한 ‘제2회 퀀텀 AI 온라인 챌린지’에서 ▲대상 양자조림(이동원·한국과학기술원 등 3인) ▲최우수상 김이박(김유진·연세대 등 3인) ▲우수상 앤트맨(안지호·성균관대 등 4인), JHM(정화민·호서대) ▲장려상 ggoboogi(황성주·퍼시픽노스웨스트국립연구소), QLAB(노은수·한국항공대 등 2인) ▲특별상 TeamC2K2P(나현수·한국생명공학연구원 등 5인)이 수상했다.

수상팀에는 대상 7000달러를 포함해 총 1만7200달러(약 2500만 원)의 상금이 수여됐다.

‘퀀텀 AI 온라인 챌린지’는 양자컴퓨팅과 인공지능 기술을 결합한 실전형 해커톤으로, 전 세계 연구자와 개발자가 참여하는 양자 AI 경진 프로그램이다. 이번 대회에는 총 127개 팀이 참가했으며 예선을 통과한 상위 10개 팀이 본선에 진출해 실제 양자컴퓨터 환경에서 모델을 구현하고 성능을 검증하는 과정을 거쳤다.

예선에서는 제한된 자원 환경에서 양자 머신러닝 모델을 설계하고 데이터 분류 성능을 경쟁했다. 참가자들은 제공된 데이터를 바탕으로 양자 회로를 설계해 QASM(Quantum Assembly Language) 모델로 평가를 받았다.

본선은 실제 양자컴퓨터 QPU(Quantum Processing Unit) 환경에서 모델을 실행해 성능을 검증하는 방식으로 진행됐다. 참가자들은 QCBM(Quantum Circuit Born Machine) 기반 생성 모델을 활용해 데이터의 확률 분포를 학습하는 과제를 수행했다.

호서대 데이터사이언스학과 정화민 학생(지도교수 연규필)은 모델 설계 과정에서 MMD(Maximum Mean Discrepancy)와 KL Divergence 지표를 활용해 생성 모델이 목표 분포를 얼마나 정확하게 재현하는지 분석하고, Ablation Study를 통해 모델 구조와 학습 전략이 성능 개선에 미치는 영향을 검증했다.

특히 특정 확률 분포를 찾는 문제부터 기존 컴퓨터에서 학습된 파라미터를 실제 양자컴퓨터 Ankaa-3(50큐빗) 환경에서 샘플링하는 과정까지 구현하며 기술적 완성도를 높였다.

정화민 학생은 “양자 생성 모델을 실제 양자컴퓨터에서 실행하며 연구 결과를 검증할 수 있었던 의미 있는 경험이었다”며 “앞으로 하드웨어 제약이 존재하는 환경에서도 안정적인 성능을 확보할 수 있는 양자 머신러닝 연구를 이어가겠다”고 말했다. 

이어 “양자컴퓨터는 모든 계산 문제를 대체하기보다 샘플링이나 확률 분포 모델링 분야에서 먼저 활용될 가능성이 높다”고 덧붙였다.