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기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.
양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.
KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다.
양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다.
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.
연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.
관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07
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생명의 기원과 진화의 비밀 풀 수 있는 열쇠(커널) 찾아내다
- Science 자매지 표지논문발표,“인간 세포의 주요기능 그대로 보존한 최소 핵심구조 규명”-
세포를 구성하는 복잡하고 거대한 분자네트워크의 주요기능을 그대로 보존한 최소 핵심구조(커널)가 국내 연구진에 의해 규명되었다.
특히 커널에는 진화적․유전적․임상적으로 매우 중요한 조절분자들이 대거 포함되어 있다는 사실이 밝혀짐에 따라, 향후 생명의 기원에 관한 기초연구와 신약 타겟 발굴 등에 큰 파급효과가 있을 것으로 기대된다.
우리 학교 조광현 교수 연구팀(김정래, 김준일, 권영근, 이황열, 팻헤슬롭해리슨)의 이번 연구는 교육과학기술부(장관 이주호)와 한국연구재단(이사장 오세정)이 추진하는 중견연구자지원사업(도약연구), 기초연구실육성사업, 시스템인포메틱스사업(칼슘대사시스템생물학) 및 WCU육성사업의 지원으로 수행되었다.
이번 연구결과는 세계적인 학술지인 ‘사이언스’의 첫 번째 자매지로서 세포신호전달분야의 권위지인 ‘사이언스 시그널링(Science Signaling)’지(5월 31일자) 표지논문에 게재되는 영예를 얻었다.
(논문명 : Reduction of Complex Signaling Networks to a Representative Kernel)
생명체를 구성하는 다양한 분자들은 사람과 마찬가지로 복잡한 관계로 얽혀 거대한 네트워크를 형성한다.
현대 생물학의 화두로 떠오른 IT와 BT의 융합학문인 ‘시스템생물학’의 발전에 따라, 생명현상은 복잡한 네트워크로 연결된 수많은 분자들의 집단 조절작용으로 이루어진다는 사실이 점차 밝혀지고 있다. 즉, 특정기능을 담당하는 단일 유전자나 단백질의 관점에서 벗어나 생명체를 하나의 ‘시스템’으로 바라보게 된 것이다.
그러나 생명체 네트워크의 방대한 규모와 복잡성으로 근본적인 작동원리를 이해하는데 여전히 한계가 있다. 일례로, 세포의 다양한 정보처리를 위해 진화해 온 인간세포 신호전달 네트워크는 현재까지 약 2,000여개의 단백질과 8,000여 가지의 상호작용으로 이루어져 있다고 알려졌고, 아직 확인되지 않은 부분까지 고려하면 실제 더욱 복잡한 네트워크일 것으로 추정된다.
생명체의 조절네트워크는 태초에 어떻게 만들어졌고, 어떻게 진화되어 왔을까? 그 복잡한 네트워크의 기능을 그대로 보존하는 단순한 핵심구조가 존재하고 그것을 찾아낼 수 있다면, 인류는 복잡한 네트워크에 대한 수많은 수수께끼를 풀 수 있을 것이다.
조광현 KAIST지정석좌교수 연구팀은 이 수수께끼의 열쇠인 복잡하고 거대한 세포 신호전달 네트워크의 기능을 그대로 보존하는 최소 핵심구조인 커널을 찾아냈다.
연구팀은 새로운 알고리즘을 개발하고, 이를 대규모 컴퓨터시뮬레이션을 통해 대장균과 효모 및 인간의 신호전달 네트워크에 적용한 결과, 각각의 커널을 확인할 수 있었다.
매우 흥미로운 사실은 이번에 찾아낸 커널이 진화적으로 가장 먼저 형성된 네트워크의 뼈대구조임이 밝혀진 것이다. 또한 커널에는 생명유지에 반드시 필요한 필수유전자뿐만 아니라 질병발생과 관련된 유전자들이 대거 포함되어 있었다.
이번 연구를 주도한 조광현 교수는 “특히 이번에 찾은 커널에는 현재까지 FDA(미국식품의양국)에서 승인한 약물의 타겟 단백질이 대량 포함되어 있어, 커널 내의 단백질들을 대상으로 향후 새로운 신약 타겟이 발굴될 가능성이 높아, 산업적으로도 큰 파급효과가 있을 것으로 기대한다”고 연구의의를 밝혔다.
<세포내 신호전달네트워크에 존재하는 최소 핵심구조 "커널">
<논문표지>
2011.06.22
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