GIST, 양자컴퓨터 연산 효율성 높였다

광주과학기술원 안창욱 교수팀

'최적화 된 알고리즘' 구조 개발

반도체 설계·신약 등 기여 전망

국내 연구진이 양자컴퓨터의 연산 효율을 높일 수 있는 최적화 알고리즘을 개발했다. 반도체 설계와 신약 개발 등 다양한 산업 혁신에 기여할 것으로 전망된다.

반-고전 양자 유전 알고리즘 회로 개선과 이에 따른 양자 모집단 구성 변화. 사진 제공=광주과학기술원

광주과학기술원(GIST)은 안창욱 교수 연구팀이 기존 반-고전 양자 유전 알고리즘 최적화 성능을 유지하면서도 연산 효율성을 획기적으로 끌어올릴 수 있는 알고리즘 구조를 개선했다고 22일 밝혔다.

양자 유전 알고리즘은 양자 신경망, 양자 강화 학습 등 기존의 고전적 컴퓨터에서 그 성능이 입증된 기술들을 양자컴퓨터에서 재현하려는 시도의 일환이다. 그 하위 개념인 반-고전 양자 유전 알고리즘은 고전적 유전 알고리즘의 실행 구조를 그대로 모사함으로써 상대적으로 빠른 성능 검증과 실용화에 초점을 둔 방법론이다.



이전의 연구들은 알고리즘의 양자적 전환이라는 목표에 지나치게 집중했지만 최적화 성능 향상은 상대적으로 관점의 대상에서 벗어났었다. 연구팀은 알고리즘 본연의 최적화 성능 하락을 방지함과 동시에 모집단의 규모를 2차적으로 축소함으로써 알고리즘의 연산 효율을 약 5배 끌어올리는 데 성공했다.