서울대 퀀텀 AI 연구센터 킥오프: 양자와 AI 결합 연구 방향과 신약·신소재 목표

핵심 메시지

• 지금까지의 흐름은 구글과 IBM처럼 AI 기술로 양자컴퓨터의 오류 정정을 돕는 'AI for Quantum'이었지만, 센터는 반대 방향인 양자 데이터와 양자 연산을 생성형 AI에 활용하는 쪽을 목표로 삼는다.
• 센터 설립 목적은 두 가지로, 학내에 흩어진 관련 연구자를 모으는 것과 곧 공고될 대형 정부 과제를 수주하는 것이다.
• 세부 연구는 텐서 네트워크를 통한 양자 회로 최적화, 양자 데이터의 효율적 압축과 표현, 비용이 큰 양자 샘플링 문제 등으로 잡혀 있다.
• 최종 목표는 신약 개발과 신소재 개발이며, 기존의 고전적 방법만으로는 어려운 양자물리 시뮬레이션의 계산량 문제를 AI와 양자의 결합으로 풀어 보려 한다.
• 전기정보공학부와 자연대, 재료공학, 기계공학까지 학내 여러 분야를 묶고 MIT 및 중성원자 기반 양자컴퓨터 기업들과 국제 협력을 병행한다.

쉽게 이해하기

서울대학교 AI연구원이 공개한 2026년도 인공지능 연구지원사업 선도혁신연구센터 킥오프 미팅 영상에서, 이정우 교수가 퀀텀 AI 연구센터의 방향을 8분 남짓 발표한다. 발표자는 이 주제를 단기 성과보다 롱텀 리서치에 가까운 영역으로 규정하며, 양자컴퓨팅과 요즘 대세가 된 AI를 어떻게 결합할 것인가에 대한 연구라고 소개한다.

센터를 지금 띄우는 배경으로는 예산 흐름이 언급된다. 올해와 내년에 걸쳐 양자 및 AI 관련 정부 예산과 과제가 많이 풀릴 것으로 보이고, 올해 하반기나 내년 초쯤 꽤 규모가 큰 양자 머신러닝 관련 과제가 나올 것이라는 연구재단 쪽 소식이 있다는 것이다. 그래서 센터의 목적도 학내 연구자를 모으는 일과 이 대형 과제를 수주하는 일 두 가지로 명확하게 제시된다.

연구 방향은 두 갈래로 구분된다. 하나는 이미 많이 진행된 'AI for Quantum'으로, 구글과 IBM이 AI 기술을 양자컴퓨터의 오류 정정 등에 상당히 활용하고 있다고 설명한다. 다른 하나가 새로운 조류인 'Quantum for AI'인데, 센터가 지향하는 쪽이 바로 이것이다. 양자 데이터나 양자 연산을 생성형 AI 같은 방향으로 사용하겠다는 구상이다.

구체적인 연구 축으로는 텐서 네트워크를 활용한 회로 최적화, 양자 시뮬레이션을 위해 양자 데이터를 효율적으로 압축하고 표현하는 문제, 양자 회로 최적화 구현 등이 제시된다. 발표자는 양자에서 데이터를 샘플링하는 일 자체가 비용도 많이 들고 어렵다는 점을 문제의 출발점으로 짚는다.

응용 목표는 신약 개발과 신소재 개발이다. 배터리용 새로운 촉매 같은 신물질을 개발하려면 고전적 방법만으로는 어렵고 양자물리적 시뮬레이션이 필요한데 계산량이 엄청나다는 것이다. 발표자는 몇 주 전 노벨 화학상을 받은 데이비드 베이커 교수의 방문 강연을 언급하며, 알파폴드나 로제타폴드 같은 접근에 양자컴퓨터로 데이터를 생성하거나 시뮬레이션 모듈을 결합하는 연구를 일차 목표로 잡았다고 밝힌다. 다만 아직 태동 단계라 상당히 도전적인 목표라는 점도 함께 인정한다.

주요 인사이트

• 양자컴퓨터를 그 자체로 완성된 계산기로 보는 대신 시뮬레이션이나 데이터 생성을 담당하는 하나의 모듈로 놓고, 기존 AI 파이프라인에 끼워 넣겠다는 설계가 이 센터의 핵심 관점이다.
• 발표는 연구 아이디어보다 사람과 예산을 먼저 이야기한다. 학내 연구자를 모으는 일과 대형 정부 과제 수주를 목적으로 나란히 제시하는 대목은, 이 분야의 연구가 인프라와 자금 규모에 크게 좌우된다는 현실을 보여 준다.
• 협력 대상이 학내 전기정보공학부와 자연대에 머무르지 않고 재료공학과 기계공학까지 넓어지는 이유는, 목표가 알고리즘 자체가 아니라 신소재와 신약이라는 응용에 있기 때문이다.
• 국제 협력이 대학뿐 아니라 중성원자 기반 양자컴퓨터 스타트업으로 향하는 점도 눈에 띈다. 실제 하드웨어 플랫폼에 접근할 수 있느냐가 이 분야 연구의 실행 가능성을 가른다는 판단으로 읽힌다.
• 발표자가 목표를 '상당히 챌린징하다'고 인정하는 대목은, 양자와 AI의 결합이 아직 성과를 약속하는 단계가 아니라 문제 설정을 다투는 단계임을 솔직하게 드러낸다.

자주 묻는 질문

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