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

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