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GIST 연구팀이 제안하는 양자 경로 적분법을 활용한 차량 경로 최적화 기법 구조. 
광주과학기술원(GIST)은 안창욱 인공지능(AI)대학원 교수팀이 양자역학적 현상을 설명하는 파인만 경로 적분법을 활용해 차량 경로 문제를 효율적으로 해결하는 양자 알고리즘을 설계하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
국내 최초로 AI 작곡가 '이봄(EvoM)'을 개발한 안창욱 교수팀은 미래 산업의 3대 게임체인저 기술로 각광받고 있는 양자 이론을 활용해 현실세계 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제안했다.
양자역학은 물질과 에너지의 가장 기본적인 성질을 설명하는 물리학의 한 분야다.양자역학 원리를 이용해 정보를 처리하는 양자 컴퓨팅은 잠재력에 대한 높은 기대에도 불구,상용화 단계에 도달하려면 오류 교정 등 여러 기술적인 문제를 해결해야 하는 탓에 실용적인 알고리즘 개발에 많은 어려움을 겪고 있다.
양자 연산의 잠재적 성능을 최대한 이끌어 내기 위해서는 양자 특성에 기인한 고유한 동작 원리를 가진 순수 양자 알고리즘의 개발이 필요하다.하지만,enscape background대부분의 연구가 기존 컴퓨팅 알고리즘을 양자 컴퓨터에서 모사하는 접근법을 시도해 이른바 실제적 양자 이득을 얻기 어려울 뿐만 아니라 문제 해결을 위해 요구되는 큐빗(양자비트) 수가 일반적으로 문제의 크기에 제곱 승으로 증가하는 문제가 있다.
한 예로 IBM은 올해 초에 세계 최초로 1100여 개 큐빗을 갖춘 양자 프로세스를 개발했지만,enscape background이런 독보적인 프로세스로도 고작 30여 개 도시로 구성된 차량 경로 문제의 해결이 가능한 정도다. GIST 연구팀의 제안 접근법에 대한 시뮬레이터 및 회로 구조. 
연구팀은 양자 연산의 원리에 기존 양자역학에서 다루는 파인만 경로 적분법을 결합해 차량 경로 문제 최적화를 위한 새롭고 독창적인 양자 경로 적분법을 개발했다.이 방법은 슈뢰딩거의 파동함수로 표현되는 양자계를 참조하고,이를 활용해 각각 최적화 경로를 표현하는 양자 상태들의 확률 진폭 분포를 계산하는 과정으로 이뤄져 있다.
연구팀은 제안 접근법을 현실세계의 복잡한 문제와 그 속성을 공유하고 있는 차량 경로 문제에 대해 다양한 실험을 진행했다.최적화된 경로를 성공적으로 찾아낼 수 있음을 확인함으로써 제안 기법이 현실세계의 다양한 문제에 실용적으로 적용될 수 있음을 입증했다.
특히 N개 도시를 갖는 차량 경로 최적화 문제의 해결을 위해 필요로 하는 큐빗 사용량을 기존 N2에서 N으로 기하급수적으로 감소시키면서도 해를 찾을 수 있는 효율적인 양자 능력을 확보할 수 있음을 확인했다.
안창욱 교수는 “이번 연구 성과는 적은 큐빗을 활용하여 현실세계의 다양한 문제 해결을 위한 양자 접근법을 제시했다는 데 의의가 있다”며 “실제적 양자 이득의 실현은 우리 실생활과 밀접한 자율주행,제약,enscape background금융,enscape background물류 등 산업 전 분야에 걸쳐 큰 변화를 불러올 것이며,enscape background아울러 양자컴퓨팅 시대를 앞당기는데 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP) AI대학원 사업의 지원을 받아 수행되었으며,연구 성과는 운송시스템 분야 상위 2.5% 국제학술지 미국전기전자학회(IEEE) '지능형 교통시스템에 관한 트랜잭션'에 최근 게재됐다. 안창욱 GIST 교수(오른쪽)와 김준석 박사과정생. 
