AI三类模型助力破解量子系统复杂性难题：跨学科综述揭示量子计算新范式

13개 기관 연구진이 공동으로 작성한 종합 논문이 AI가 양자계 연구를 가속화할 잠재력에 대해 체계적으로 분석했다. 양자역학의 발전은 반도체와 레이저 등 기술 혁신의 기반을 마련했으며, 현재 ‘it from qubit’을 중심으로 한 제2차 양자혁명이 본격화되고 있다. 그러나 양자 시스템이 커질수록 상태 공간의 차원이 지수적으로 증가해 전통적 방법으로는 시스템을 효과적으로 기술하기 어렵다는 과제가 대두되고 있다. 이에 따라 최근 3년간 데이터 기반 AI 모델, 특히 머신러닝, 딥러닝, 기초 모델이 대규모 양자 시스템의 학습과 예측에 뛰어난 성능을 보이며 연구 패러다임을 변화시키고 있다. 이번 논문은 세 가지 유형의 AI 모델이 양자 시스템 이해와 표현에 어떻게 기여하는지 분석한다. 첫째, AI는 복잡한 양자 상태의 물리적 특성을 정밀하게 예측하는 데 활용된다. 둘째, ‘클래식 대리 모델’을 구축해 양자 시스템의 행동을 효율적으로 근사화함으로써 고비용 실험을 줄일 수 있다. 이는 지수적 복잡성에 직면한 문제를 해결하는 핵심 전략이다. 논문은 상하이交通大学의 오야동 부교수와 싱가포르의 두우셴 연구진이 주도해 작성됐으며, 초기에는 AI와 양자 물리의 접근 방식 차이로 논의가 격렬했지만, 국제적 전문가들의 공동 참여를 통해 다학제적 통합이 이뤄졌다. 참여자로는 캐나다, 독일, 홍콩, 호주 등지의 양자정보 및 AI 분야 권위자들이 포함됐다. 논문은 초안 작성 후 10개월에 걸쳐 다수의 수정을 거쳐 완성됐다. 향후 AI, 특히 기초 모델은 양자 회로 최적화, 하드웨어 설계, 양자 오류 수정, 새로운 양자 물질 탐색 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 할 것으로 기대된다. 궁극적으로 AI는 단순한 도구를 넘어 ‘가상의 과학자’로서 실험 데이터에서 인간이 놓친 패턴을 발견하고, 새로운 실험을 제안하는 수준까지 진화할 수 있다. 이는 양자 과학의 돌파구를 여는 중요한 전환점이 될 전망이다.