SQC·Schneider Electric, Watermelon 양자 ML CTCP 2단계 진출…호주 수백 가구 현장 배포 착수

CTCP 1단계 성과: 예측 정확도 최대 41% 향상

SQC와 Schneider Electric은 CTCP 1단계 평가 기간 동안 12개월에 걸쳐 익일(next-day) 에너지 수요 예측 실험을 수행했다. 이 과정에서 Watermelon™이 생성한 양자 특징(quantum feature)을 기존 고전 데이터셋에 결합한 하이브리드 모델은 표준 고전 시계열 기준 대비 평균 20%, 최고 41%의 예측 정확도 개선을 기록했다. 수치 자체보다 주목할 점은 이 결과가 실제 DER 네트워크 운용 데이터를 대상으로 검증됐다는 사실이다.

Watermelon™의 기술 구조

SQC의 Watermelon™은 인(phosphorus) 원자를 실리콘 기판에 원자 단위 정밀도로 배치한 양자 처리 장치(QPU)를 기반으로 한다. 기존 양자컴퓨터처럼 범용 게이트 연산을 목표로 하는 대신, 고전 머신러닝 파이프라인에 직접 주입할 수 있는 양자 강화 특징 벡터를 생성하는 데 특화돼 있다. 클라우드 및 온프레미스 데이터센터 QPU 형태로 모두 공급되며, Schneider Electric의 기존 AI 워크플로에 별도의 대형 시스템 교체 없이 통합할 수 있다는 점이 상업적 확장성을 높인다.

2단계 배포 계획: 수백 가구, 프로덕션 파이프라인 직접 연결

CTCP 2단계에서는 실증 범위가 호주 전역 수백 곳의 주거용 전력망 거점으로 확대된다. 옥상 태양광, 가정용 배터리 저장 시스템, 전기차 충전 부하 조절 등 실생활 DER 환경에서 Watermelon™이 Schneider Electric의 운영 AI 파이프라인에 실시간으로 연결된다. UNSW 시드니가 기술 파트너로 참여해 양자-고전 하이브리드 모델의 현장 최적화를 지원한다.

SQC 하드웨어 포트폴리오와 개발 속도

SQC는 실리콘 내 원자 정밀 제조 공정을 바탕으로 주(weekly) 단위의 하드웨어 이터레이션 주기를 유지한다고 밝혔다. 현재 운용 중인 플랫폼은 양자 머신러닝용 Watermelon™, 아날로그 재료 시뮬레이션용 Quantum Twins™, 게이트 기반 양자컴퓨팅용 Chilli 시리즈 등 세 개 계열로 구성돼 있다.

의미와 한계

이번 2단계 진출은 소규모 개념 검증(PoC) 단계를 넘어 상업 AI 인프라 안에서 양자 하드웨어를 직접 운용하는 단계로 이행했다는 점에서 의미가 있다. 다만 평균 20% 예측 정확도 개선이 어느 수준의 고전 기준선 대비 측정된 것인지, DER 환경의 다양성(지역·계절·설비 사양)에 따라 성능이 얼마나 달라지는지는 2단계 결과가 나온 후 면밀히 검토해야 한다. 호주 정부의 재정 지원이 특정 국가 에너지 인프라에 집중된 구조여서 글로벌 확장성 평가는 별도로 요구된다.