IonQ, AI 발전을 위한 양자 강화 애플리케이션 시연

IonQ, 양자 컴퓨팅으로 AI 및 머신러닝 혁신 가속화 미국 메릴랜드주 칼리지 파크 – 2025년 5월 1일 – 상용 양자 컴퓨팅 및 네트워킹 분야의 선두 주자인 IonQ(NYSE: IONQ)가 인공지능(AI) 및 머신러닝에 양자 컴퓨팅을 적용하는 새로운 연구 성과를 발표했습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI를 모두 향상시키는 하이브리드 양자-고전적 접근 방식에서 중요한 진전을 이루었음을 의미합니다. IonQ 연구진은 두 편의 새로운 연구 논문을 통해 양자 컴퓨팅이 희귀 이상 징후의 합성 이미지를 생성하여 첨단 재료 개발을 지원하고, 양자 머신러닝(QML)을 통해 양자 계층을 추가하여 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 방법을 시연했습니다. 이러한 노력은 데이터가 부족한 환경과 복잡한 작업에서 가치를 창출하기 위해 AI 분야에서 실용적이고 단기적인 상용 양자 응용에 대한 IonQ의 지속적인 집중을 반영합니다. 양자 미세 조정을 통한 LLM 향상으로 분류 정확도 개선 IonQ는 최근 발표된 논문에서 사전 훈련된 LLM에 소량의 훈련 데이터를 추가하여 양자 머신러닝을 통해 기능을 맞춤화하는 LLM 미세 조정을 향상시키기 위한 하이브리드 양자-고전적 아키텍처를 소개했습니다. 고전적 방법과의 성능 비교를 위해 IonQ 연구진은 문장 내 단어를 예측하는 데 널리 사용되는 오픈 소스 대규모 언어 모델을 사용하여 매개변수화된 양자 회로를 새로운 계층으로 통합했습니다. 이 양자 미세 조정 단계를 통해 하이브리드 모델은 문장 감성을 이해하도록 재구성되었습니다. 결과적인 하이브리드 양자 접근 방식은 유사한 수의 매개변수를 사용하는 고전적 방법보다 의미 있는 격차로 정확도에서 고전적 전용 방법을 능가했습니다. 연구진은 큐비트 수가 증가함에 따라 분류 정확도가 증가하는 추세를 관찰했습니다. 또한 문제 크기가 46 큐비트를 초과함에 따라 하이브리드 양자 알고리즘을 사용한 추론과 모든 고전적 모델을 사용한 추론을 비교했을 때 상당한 에너지 절감 효과를 예측했습니다. 이는 자연어 처리, 이미지 처리, 화학, 생물학 및 재료 과학 분야의 속성 예측을 위한 AI 모델을 포함하여 더 광범위한 기반 AI 모델의 양자 강화 미세 조정을 위한 길을 열어줍니다. IonQ의 애플리케이션 개발 책임자인 Masako Yamada는 "이 연구는 양자 컴퓨팅이 고전적 AI 워크플로우에 전략적으로 통합되어 희귀 데이터 영역에서 기존 AI LLM을 향상시키기 위한 증가된 표현력을 활용할 수 있음을 보여줍니다."라며, "LLM은 순수한 '언어' 애플리케이션을 훨씬 뛰어넘는 다용성을 입증했으며, 우리는 하이브리드 양자-고전적 모델이 차세대 AI 기능을 잠금 해제할 수 있는 좋은 위치에 있다고 믿습니다."라고 말했습니다. 재료 속성 개선을 위한 양자 생성 모델링 선구자 별도의 연구 출판물에서 IonQ는 최고 수준의 자동차 제조업체와 협력하여 양자 강화 생성적 적대 신경망(GAN)을 재료 과학에 적용했습니다. 연구진은 GAN을 훈련시켜 양자 회로의 출력 분포를 샘파일링하고, 데이터가 종종 희소하여 모델 훈련 가능성이 낮은 기존 이미징 기술을 보강하는 강철 미세 구조의 합성 이미지를 생성했습니다. IonQ의 하이브리드 QGAN 방법을 사용하여 생성된 미세 구조 이미지는 기준 고전적 생성 모델을 사용하여 생성된 이미지와 비교했을 때 최대 70%의 경우에서 더 높은 품질 점수를 달성했습니다. 산업용 AI 모델은 종종 독점 데이터 세트에 의존하므로 데이터 부족, 데이터 불균형 또는 데이터 생성 비용이 높을 수 있습니다. 엄격한 요구 사항을 충족하는 재료 속성을 생성하기 위해 제조 공정 매개변수를 최적화하는 것을 목표로 하는 AI 모델을 개발하는 데 이미지 데이터를 보강하는 능력은 매우 중요합니다. IonQ의 제품 SVP인 Ariel Braunstein은 "이 연구는 IonQ의 양자 컴퓨터와 고전적 머신러닝의 조합이 재료 과학 및 제조에 인상적인 결과를 가져올 수 있음을 보여주는 설득력 있는 예입니다."라며, "고전적 컴퓨팅을 사용하여 합성 생성을 통해 실험 데이터를 보강하는 것은 비용이 많이 들고 가치가 제한적일 수 있습니다. 이 연구는 양자 하이브리드 접근 방식이 고전적 방법보다 적은 데이터로 더 높은 품질의 이미지를 생성할 수 있으며 재료 과학, 의료 영상 및 금융 예측과 같은 산업 전반에 걸쳐 새로운 응용 분야로 이어질 수 있음을 보여줍니다."라고 말했습니다. IonQ는 최신 Forte Enterprise급 양자 컴퓨터를 통해 고전적 컴퓨팅을 능가하고 AI 통합 기회를 제공할 수 있는 새로운 기능을 지속적으로 발전시키고 있습니다. 이러한 연구 이정표는 IonQ가 최근 Ansys와 함께 새로운 양자 시뮬레이션 도구를 발표한 데 이어 컴퓨터 지원 엔지니어링 산업에서 사용되는 워크플로우를 최대 12%까지 개선했습니다. IonQ는 또한 AI를 통한 하이브리드 양자 컴퓨팅 기술 발전을 돕기 위해 AIST의 Global Research and Development Center for Business by Quantum AI (G-QuAT)와 양해각서(MOU)를 체결했습니다. 더 자세한 내용은 ArXiv의 전체 기술 논문을 참조하십시오: Quantum Large Language Model Fine-Tuning End-to-End Demonstration of Quantum Generative Adversarial Networks for Steel Microstructure Image Augmentation on Trapped-Ion Quantum Computer IonQ 소개 IonQ, Inc.는 양자 컴퓨팅 및 네트워킹 산업의 선두 주자로, 세계에서 가장 크고 복잡한 상업 및 연구 사용 사례를 해결하기 위한 고성능 시스템을 제공합니다. IonQ의 현재 세대 양자 컴퓨터인 IonQ Forte 및 IonQ Forte Enterprise는 36개의 알고리즘 큐비트를 자랑하는 최첨단 시스템 라인의 최신 제품입니다. 이 회사의 혁신적인 기술과 빠른 성장은 Newsweek의 2025 Excellence Index 1000, Forbes의 2025 Most Successful Mid-Cap Companies 목록, Built In의 워싱턴 DC 및 시애틀 지역 2025 Best Midsize Places to Work에 선정되었습니다. 모든 주요 클라우드 제공업체를 통해 이용 가능한 IonQ는 양자 컴퓨팅을 그 어느 때보다 더 접근 가능하고 영향력 있게 만들고 있습니다. IonQ.com에서 자세히 알아보십시오.