테크노트 UNIST, 양자컴퓨팅으로 ‘강인한 AI’ 학습 부담 최대 80% 줄였다

양자컴퓨팅을 활용해 환경 변화에도 안정적으로 작동하는 강인한 인공지능(AI)을 더 효율적으로 학습시키는 기법이 개발됐다. UNIST는 인공지능대학원 윤성환 교수팀이 고려대학교 전기전자공학부 김중헌 교수팀과 함께 양자 알고리즘 기반 강인한 강화학습 기법 ‘QRIM’을 개발했다고 6일 밝혔다. QRIM은 ‘Quantum Robust Inner Minimization’의 약자로, 강인한 강화학습에서 계산 병목으로 꼽히는 최악의 상황 탐색 과정을 양자 알고리즘으로 가속하는 기술이다. 연구팀은 이를 통해 계산 비용을 기존 대비 최대 5분의 1 수준으로 줄이는 데 성공했다. 이번 연구는 세계 3대 인공지능 학회로 꼽히는 국제머신러닝학회(ICML) 2026에 채택됐다. 올해 ICML에 채택된 양자 인공지능 논문 가운데 국내 연구기관이 주도한 논문은 이번 연구가 유일하다고 UNIST는 설명했다. 강화학습은 AI가 시행착오를 거치며 스스로 행동 전략을 찾는 학습 방식이다. 다만 실제 환경이 학습 환경과 달라지면 성능이 급격히 떨어질 수 있다. 예를 들어 맑은 도로 환경만 학습한 자율주행차는 비나 눈으로 노면 상태가 바뀌면 제대로 대응하지 못할 수 있다. 이를 보완하기 위해

• 이동재 기자
• 2026-07-06 10:27