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AI 연구

양자컴퓨터와 AI 결합 시도, 왜 어려운가

전자신문 IT·2026-09-10전망

요약

AI와 양자컴퓨터를 결합해 모델 학습과 추론 성능을 높이려는 시도가 이어지고 있다. 연산 능력이 뛰어난 양자컴퓨터를 활용하면 AI 성능이 향상될 것이라는 구상은 오래전부터 제기됐지만 실제 구현에는 이르지 못했다. 가장 큰 걸림돌은 텍스트·이미지 등 데이터를 양자컴퓨터의 기본 단위인 큐비트로 변환하는 과정이다. 기존 컴퓨터가 0과 1의 비트로 정보를 구성하는 것과 달리 큐비트는 0과 1의 값을 동시에 가질 수 있어 변환 방식 자체가 새로운 과제로 남아 있다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

이 데이터 변환(인코딩) 문제는 양자 알고리즘 자체의 이론적 우위와는 별개로, 실용화 이전에 풀어야 할 입구 단계의 과제라는 점에서 의미가 있다.

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학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

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