그 한계는 단지 상상만 할뿐이다. 이 분야와 AI의 연결은 앞으로 몇 년 동안 놀라운 발전의 가능성을 시사한 것

오늘날 인공지능은 다양한 영역에서 전례 없는 성과를 거두고 있다.

그럼에도 불구하고, 웨이브 함수 표현을 위한 머신러닝의 사용은 제한된 볼츠만 머신(RBMs) 및 완전히 연결된 신경 네트워크와 같은 보다 전통적인 아키텍처에 초점을 맞추고 있는 가운데 예루살렘의 히브리대학교(Hebrew University of Jerusalem) 컴퓨터공학 연구진은 인공지능(AI)이 양자 물리학 현상을 이해하는 데 도움이 된다는 것을 수학적으로 증명했다. 해당 연구 결과는 지난달 12일 미국 물리학회가 발행하는 물리학 권위지인 피지컬 리뷰 레터스(Physical Review Letters)에 '딥러닝 구조에서의 양자 얽힘(Quantum Entanglement in Deep Learning Architectures)'이란 제목으로 게재됐다.

거의 모든 산업에 걸쳐 AI가 부상했음에도 불구하고, AI는 아직 양자 물리학의 세계에는 널리 적용되지 않았다. 연구진 모빌아이(Mobileye)의 CEO 겸 인텔의 수석부사장 암논 샤슈아(Amnon Shashua) 교수의 지도하에 박사과정을 밟고 있는 요아브 레빈(Yoav Levine), 오르 샤리르(Or Sharir) 및 나다브 코헨(Nadav Cohen)은 최근 머신러닝 발전이 양자 물리학에서 계산상 어려운 일부 영역을 연구할 때 어떻게 도움이 되는지를 입증해 이러한 현황을 바꾸고자 했다.

모빌아이 CEO 겸 인텔의 수석부사장 암논 샤슈아는 미국 국립과학원회보(PNAS)가 주최한 ‘딥러닝 컨퍼런스의 과학’ 기조연설에서 연구진들의 조사 결과를 공개했으며, “우리의 연구는 AI 알고리즘이 매우 복잡한 양자 시스템을 기존 접근법보다 훨씬 효율적으로 설명할 수 있다는 점을 입증한다”고 말했다.(사진:인텔)
모빌아이 CEO 겸 인텔의 수석부사장 암논 샤슈아는 13일(현지시각) 미국 국립과학원회보(PNAS)가 주최한 ‘딥러닝 컨퍼런스의 과학’ 기조연설에서 연구진들의 조사 결과를 공개했으며, “우리의 연구는 AI 알고리즘이 매우 복잡한 양자 시스템을 기존 접근법보다 훨씬 효율적으로 설명할 수 있다는 점을 입증한다”고 말했다.(사진:인텔)

또한 해당 연구진은 적절한 시뮬레이션을 더욱 빠르고 철저하게 실행하기 위해 심층신경망(DNN Deep Neural Networks) 관련 최첨단 기술을 사용하여, 가장 작은 입자의 존재와 이러한 입자들이 어떻게 상호작용하는지에 대한 새로운 인사이트를 제공할 것이라고 말한다.

이처럼 물리학의 해당 분야에 대한 심도 있는 연구는 컴퓨팅, 에너지 및 운송에서의 차기 혁명을 일으킬 잠재력을 지니고 있다. 연구진은 AI에 혁신을 가져온 심층신경망 기반 알고리즘이 양자 물리학 세계에도 적용될 수 있다는 것을 보여준다. 이미 컴퓨터에 안면 및 음성인식 기능을 지원한 이 알고리즘은 앞으로 자연계 양자 작용에 대한 이해를 재 정의할 것으로 예상된다.

이번 연구에서 상호작용하는 다수의 양자 입자(전자와 같이 크기가 매우 작은 입자) 시스템 내 현상을 이해하는 것은 현재 물리학 연구 중 가장 인기 있고 흥미로운 하위 분야 중 하나다. 이 분야는 자연에서 입자들이 다른 물질들 간 어떻게 합쳐지고 전기전도도 및 자기(magnetism)와 같은 놀라운 특성을 만들어내는지를 연구했다.

20 세기 기술혁명에서 일어났던 것처럼 이 영역에 대한 심도 깊은 이해는 컴퓨팅, 에너지, 운송의 차기 혁명을 불러올 잠재력을 갖고 있다. 따라서 현대 생활의 다양한 측면에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 그 한계는 단지 상상만 할뿐이다. 이 분야와 AI의 연결은 앞으로 몇 년 동안 놀라운 발전의 가능성을 시사한 것이다.(참고: 피지컬 리뷰 레터스誌 해당논문 바로가기)

한편, 모빌아이 CEO 겸 인텔의 수석부사장 암논 샤슈아는 지난 수요일(13일) 미국 국립과학원회보(PNAS·Proceedings of the National Academy of Sciences)가 워싱턴 D.C.에서 주최한 ‘딥러닝 컨퍼런스의 과학(The Science of Deep Learning Conference)’ 기조연설에서 연구진들의 조사 결과를 공개했으며, 암논 샤슈아 교수는 “우리의 연구는 AI 알고리즘이 매우 복잡한 양자 시스템을 기존 접근법보다 훨씬 효율적으로 설명할 수 있다는 점을 입증한다”고 말했다.

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