연세대 연구팀, 양자컴퓨터로 생성형 AI 학습 속도 높였다

AI 요약

연세대학교 박경덕 교수 연구팀은 양자컴퓨터를 활용해 생성형 인공지능 학습 효율을 높이는 기술을 선보였으며, 연구 성과는 국제 학술지 Physical Review E 2026년 3월호에 실렸습니다. 연구팀은 에너지 기반 생성모델인 볼츠만 머신 학습에 다이아바틱 양자어닐링(Diabatic Quantum Annealing·DQA)을 적용해 D-Wave Advantage2 양자어닐러로 샘플을 생성했고, MNIST와 Fashion-MNIST를 대상으로 약 1,984개 노드 규모 모델로 28×28 픽셀 전체 데이터를 별도 차원 축소 없이 처리했습니다. DQA 기반 학습 방식은 기존 고전적 샘플링보다 더 빠르게 수렴하고 검증 오류와 단일 샘플 생성 시간이 낮았으며, 연구팀은 양자 하드웨어의 유효 온도 오차를 결합 세기 재조정으로 보완해 목표 볼츠만 분포에 가까운 샘플을 얻어 학습 성능을 개선했습니다.