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[양자컴퓨팅과 AI] 양자컴퓨팅은 적절하게 구현되면 AI에 혁명을 일으킬 수 있다. 양자컴퓨팅을 기반으로 하는 최적화되고 안정적인 AI를 사용하면 수년간의 분석을 짧은 시간으로 단축할 수 있다. 결합된 솔루션은 AI 하드웨어 생태계에 변화를 가져올 것으로 예상된다.

https://techhq.com/2021/07/why-ai-will-be-so-core-to-quantum-computing-advancements/

JM Kim | 기사입력 2021/07/26 [00:00]

[양자컴퓨팅과 AI] 양자컴퓨팅은 적절하게 구현되면 AI에 혁명을 일으킬 수 있다. 양자컴퓨팅을 기반으로 하는 최적화되고 안정적인 AI를 사용하면 수년간의 분석을 짧은 시간으로 단축할 수 있다. 결합된 솔루션은 AI 하드웨어 생태계에 변화를 가져올 것으로 예상된다.

https://techhq.com/2021/07/why-ai-will-be-so-core-to-quantum-computing-advancements/

JM Kim | 입력 : 2021/07/26 [00:00]

양자컴퓨팅과 인공지능(AI)은 오늘날 IT 분야에서 가장 큰 두 가지 화두이다. 대기업이든 중소기업(SMB)이든 오늘날 워크로드와 애플리케이션에서 AI를 사용하면 생산성과 효율성을 높일 수 있다. 양자컴퓨팅을 통해 이러한 조직은 미래를 향한 경쟁에서 경쟁업체보다 앞서고자 한다.  

영국에서 가장 빠른 #AI #슈퍼컴퓨터인 Cambridge-1은 영국에서 산업별 #연구에 전념하고 있다. 그러나 그것이 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터인가? 영국에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터인 Cambridge-1을 만나보라.

 

양자컴퓨터는 믿을 수 없을 정도로 빠른 속도로 복잡한 정보를 처리할 수 있으며 결국 오늘날의 가장 강력한 컴퓨터를 능가하게 된다. 여기에는 머신러닝 모델의 신속한 교육과 최적화된 알고리즘 생성이 포함된다. 양자컴퓨팅을 기반으로 하는 최적화되고 안정적인 AI를 사용하면 수년간의 분석을 짧은 시간으로 단축할 수 있다. 결합된 솔루션은 AI 하드웨어 생태계에 변화를 가져올 것으로 예상된다.

 

Lazada의 엔터프라이즈 인텔리전스 SVP이자 데이터 및 BI 지역 책임자인 Muni Vinay Kamisetty에 따르면 다양한 유형의 양자 컴퓨터가 AI 하드웨어의 틈새 시장을 만든다. 크든 작든 조직은 양자 컴퓨팅 솔루션을 통합하여 AI 운영의 잠재적 효율성을 실현하기 위해 얼리어답터가 될 수 있다.

 

McKinsey의 보고서에서 양자컴퓨터에는 오늘날의 고전 컴퓨터와 차별화되는 4가지 기본 기능이 있다. 양자컴퓨터가 복잡한 분자를 모델링하는 양자 시뮬레이션; 최적화(, 전례 없는 속도로 다변수 문제 해결); 양자 인공지능(AI)은 제약 및 자동차와 같은 다양한 산업 분야에서 머신러닝을 혁신할 수 있는 더 나은 알고리즘을 활용한다. 암호화에 혁명을 일으킬 수 있는 소인수분해.

 

“딥 러닝이나 신경망에서 일어나는 이상적으로는 데이터를 다른 레이어로 전달하고 분할한다. 픽셀의 구성을 기반으로 어떤 점이 중요하고 중요하지 않은 지 가르쳐준다. 그리고 출력은 중요한 포인트를 기반으로 이해된다. 예를 들어 사기 탐지를 위해 데이터에 레이블을 지정하는 방법이다. 그러나 백만 개의 데이터 포인트가 있는 경우 그래프 데이터베이스 또는 머신러닝 모델과 같은 검색을 수행하기 위해 빅 데이터 아키텍처가 필요하다.”라고 Muni가 설명했다.

 

크든 작든 조직은 양자 컴퓨팅 솔루션을 통합하여 AI 운영의 잠재적 효율성을 실현하기 위해 얼리어답터가 될 수 있다. (사진 제공: ERIC PIERMONT / AFP) 

 

그리고 여기에서 그는 다른 접근 방식을 제안한다. Muni는 데이터를 큐비트로 변환할 수 있고 큐비트를 사용하여 양자 데이터 세트를 준비할 수 있다고 지적했다. 그런 다음 양자 게이트를 사용하여 모델을 평가하고 평균을 내는 샘플을 계산한다. 이러한 평균은 출력을 평가하기 위해 하이브리드 모델에 전달할 수 있다. 이렇게 하면 수백만 개의 데이터 세트가 합성되기 전에 실행, 추론 및 훈련된다. 이것은 기본적으로 일반적인 방법으로 불필요한 레이어를 모두 잘라내고 하나 또는 두 개의 레이어만 사용한다.

 

AI 모델링에서는 프루닝 백(pruning back)이라고 한다. 따라서 전체 픽셀을 전달하는 대신 평균에 대해 이야기하고 있다. 모델의 크기를 줄인다. 그것은 양자컴퓨터이기 때문에 그것을 수행하는 데 필요한 훈련인 pabulum 계산도 수행할 수 있다. Google은 최근 양자컴퓨팅을 사용하여 이러한 모델을 더 빠르게 계산하는 양자 텐서용 프레임워크를 출시했다.”

 

Muni는 또한 대부분의 조직에서 양자컴퓨팅을 쉽게 사용할 수 없는 이유에 대해 몇 가지 문제가 있다고 지적했다. 가장 큰 문제는 큐비트 자체의 감도이다. 큐비트 사이의 얽힘은 매우 민감하여 대기압이나 온도의 약간의 변화에도 얽힘을 깨뜨릴 수 있다. 출력에는 많은 노이즈가 있으며 가능성보다는 확률에 가깝다.

 

흥미롭게도 대부분의 혁신은 이러한 문제를 처리하는 과정에서 이루어지고 있다. Amazon, Microsoft, Alibaba IBM과 같은 회사는 서비스로서의 양자 컴퓨팅(CqaaS)을 제공하고 있다. 이들은 대부분 시뮬레이터이지만 사용자는 양자컴퓨팅 모델을 실험할 수 있다. 이를 통해 사용자는 비즈니스에 적용하는 방법을 확인할 수 있다.

 

사실, IBM 2025년까지 "마찰 없는 양자컴퓨팅"이 현실이 될 것이라고 믿는다. 이 회사는 기본 기술의 "복잡함"이 개발자에게 문제가 되지 않는 프로그래밍 환경을 만드는 비전을 향한 첫 걸음을 내디뎠다.

 

“우리는 아직 거기에 있지 않다. 생태계가 진화하고 있다. 건설적인 큐비트의 다른 유형. 소음은 여전히 너무 많다. 또 다른 문제는 양자 컴퓨터를 고전 컴퓨터에 연결하고 데이터를 제시하는 방법이다. 컴파일러, 범용 프로그래밍 언어, 신경망 통합 및 신경 물리적 데이터를 양자 데이터로 변환하는 작업이 필요하다.”라고 Muni가 말했다.

 

AI 사용 사례를 사용한 양자컴퓨팅. 

오늘날 거의 모든 산업에 양자컴퓨팅을 적용할 수 있기 때문에 일부 조직에서는 이미 해당 산업에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 양자 컴퓨팅과 AI를 활용하기 시작했다.

 

거대한 월스트리트 투자 은행인 골드만 삭스는 몇 달 전 이전 세대의 가장 진보된 알고리즘을 능가하는 금융 애플리케이션을 위한 주요 양자 컴퓨팅 혁신을 발표했다. 양자 알고리즘은 금융 시장에서 가장 복잡한 계산을 수행하기 위해 예상보다 훨씬 빠른 5년 안에 하드웨어에서 사용할 수 있다.

 

독일 자동차 제조업체인 BMW Honeywell과 협력하여 양자 컴퓨팅을 통해 제조 효율성을 극대화하는 방법을 모색하고 있다. 자동차 대기업은 Honeywell의 기계를 사용하여 생산 중단 없이 자동차를 구성하는 다양한 부품을 구매할 수 있는 더 나은 방법을 찾을 계획이다.

 

독일의 앙겔라 메르켈 총리는 최근 미국 IBM이 구축한 독일 최초의 양자 컴퓨터를 출범시켰으며, 이는 혁신적인 기술을 활용하는 데 있어 외국 경쟁자들과의 "강렬한 경쟁" 시기에 이정표라고 환영했다. 슈투트가르트 인근 에닝겐에 위치한 최첨단 'Q 시스템 원'은 미국 외 지역에서는 처음으로 독일 프라운호퍼 연구소에서 운영할 예정이다.

 

양자컴퓨터는 또한 진정한 상황 인식과 고객과의 상호 작용을 완전히 이해할 수 있는 능력으로 AI 기반 디지털 비서를 향상시킬 수 있다.

 

전자는 1초 미만의 찰나의 시간 내에 수많은 가능성을 분류하고 가능한 해결책을 제시할 가능성이 있기 때문이다.

 

현재 양자컴퓨팅의 힘은 얽힌 큐비트를 기반으로 파생된다. 우리가 현재 가지고 있는 하드웨어에는 여전히 한계가 있다. 완전히 작동하는 양자 AI 생태계로 가는 길은 아직 10~15년 정도 남았지만 기업은 경쟁 우위를 위해 양자 컴퓨팅에 투자하고 실험할 수 있다.

 

 
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