[CBC뉴스] 양자컴퓨팅 기업 아이온큐(IonQ·NYSE: IONQ)가 세계적인 양자컴퓨팅 학술무대에서 연구 성과를 대거 공개한다거 14일(현지시간) 밝혔다. 특히 발표 예정인 동료평가 논문 9편 가운데 4편이 최우수 논문상을 받으면서 기술력과 실제 산업 적용 가능성을 부각하고 있다는 설명이다.

아이온큐는 2026 IEEE 국제 양자컴퓨팅 및 엔지니어링 콘퍼런스(QCE26)에 참가해 총 9편의 동료평가 연구 논문을 발표한다고 밝혔다.

QCE26은 IEEE가 주관하는 양자컴퓨팅·엔지니어링 분야의 대표적인 국제 학술행사다. 올해 행사는 캐나다 토론토 메트로 토론토 컨벤션 센터에서 열린다.

아이온큐 연구진은 논문 발표 외에도 기조연설과 튜토리얼, 기술 워크숍, 포스터 발표, 패널 토론 등 6개 행사에 참여한다.

이번에 IEEE가 채택한 아이온큐의 연구 논문은 임상 데이터 보완부터 단백질 접힘, 산업용 유체역학, 화물 물류 등에 이르기까지 다양한 분야를 다룬다. 양자컴퓨팅 기술을 이론 연구에 머물게 하지 않고 실제 산업 현장의 문제 해결에 적용하려는 시도가 핵심이다.

특히 채택된 9편 가운데 4편이 QCE26 최우수 논문상(Best Paper Award)을 받았다. IEEE Quantum Week의 최우수 논문상은 학계와 산업계, 정부 연구기관 등의 독립적인 동료평가를 거쳐 선정된다.

64큐비트 하드웨어로 단백질 접힘 연구…최우수 논문상

최우수 논문상을 받은 연구 가운데 하나는 ‘역단열 양자 최적화를 활용한 64큐비트 포획이온 하드웨어에서의 단백질 접힘’ 연구다.

아이온큐는 Kipu Quantum과 공동으로 단백질 접힘 최적화 문제를 아이온큐 템포(Tempo)에서 61큐비트 규모까지 확장했다. 양자-고전 하이브리드 방식을 적용한 결과 6개 단백질 서열 가운데 4개에서 고전 컴퓨팅의 기준 에너지 수준에 도달했다고 설명했다.

해당 연구는 현지시간 14일 오전 10시부터 11시30분까지 발표된다.

양자 기술로 학습하고 실제 추론은 고전 컴퓨터에서

‘Quantum Parity Representations’ 연구에서는 학습 단계에서 양자컴퓨팅 자원을 활용해 고차 패리티 구조를 찾아내는 방법을 제시했다.

특히 실제 배포 단계에서는 추론을 전적으로 고전 컴퓨터에서 수행하면서도 정확도를 최대 41.7%포인트 높였다고 아이온큐 측은 밝혔다.

시뮬레이션 시간 최대 14.6% 단축

시놉시스(Synopsys)와 공동으로 진행한 ‘양자 가속 대규모 선형대수 워크플로의 엔드투엔드 성능’ 연구도 최우수 논문상을 받았다.

연구진은 양자컴퓨팅을 활용한 그래프 분할 방식을 시연했으며 최대 3500만 개 요소로 구성된 메시(mesh)를 포함한 산업 모델에서 유한요소 시뮬레이션의 전체 처리 시간을 최대 14.6% 단축했다고 밝혔다.

물류에서는 배송 건수 최대 12.1% 늘려

아이온큐는 물류 분야에서의 양자컴퓨팅 활용 가능성도 제시했다.

Einride와 공동으로 진행한 배송 선택 문제 연구에서는 실제 물류 데이터를 활용해 비용을 의미 있게 늘리지 않으면서 선택할 수 있는 배송 건수를 최대 12.1% 확대했다고 설명했다.

연구 데이터는 아이온큐 포르테(Forte)와 포르테 엔터프라이즈(Forte Enterprise)를 이용해 최대 130큐비트 규모의 문제까지 확장됐다.

3차원 이류·확산 방정식 양자 하드웨어에서 구현

시놉시스와 공동으로 진행한 또 다른 연구에서는 포획이온 양자 하드웨어를 이용해 3차원 공간에서 변화하는 이류(advection)를 다루는 양자 격자 볼츠만 해법을 연구했다.

아이온큐에 따르면 이번 연구에서는 양자 하드웨어에서 3차원 이류·확산 방정식을 높은 정확도로 구현하는 데 성공했다.

임상 데이터의 ‘빈칸’도 양자 신경망으로 복원

Quantum Signals와 진행한 연구에서는 전자건강기록(EHR)의 누락 데이터를 복원하는 양자 신경망 방식을 제시했다.

연구진은 아이온큐 포르테 엔터프라이즈 시스템에서 직접 양자 신경망을 학습시켰다. 양자컴퓨팅이 의료·임상 데이터 처리 분야에 활용될 가능성을 보여주는 연구로 평가된다.

AI 모델 미세조정…분류 오류 최대 24% 낮춰

QuantumBasel 및 바젤대학교와 공동 진행한 ‘기초 AI 모델의 양자 미세조정 정확도 및 에너지 효율 측정’ 연구도 최우수 논문상을 받았다.

아이온큐에 따르면 해당 연구에서는 기존 최상위 고전 컴퓨팅 방식과 비교해 분류 오류를 최대 24% 줄였다. 에너지 효율 측면에서는 약 34큐비트 부근에서 손익분기점이 관찰됐다고 설명했다.

이는 향후 양자컴퓨팅과 인공지능(AI)의 결합 가능성을 가늠할 수 있는 연구 결과라는 점에서 눈길을 끈다.

AI와 분산 양자 최적화 결합도 최우수 논문상

‘DQAOA-GPT: 조합 문제를 위한 AI 가속 분산 양자 최적화’ 연구 역시 최우수 논문상에 선정됐다.

아이온큐는 주요 반도체 제조업체와 오크리지 국립연구소, 테네시대학교 녹스빌과 협력해 조합 최적화 문제에 AI 보조 방식의 분산 양자 최적화 기술을 적용했다.

양자화학 계산 오류 줄이는 기술도 공개

아이온큐는 주요 반도체 제조업체 및 qBraid와 함께 양자화학 계산 과정에서 발생하는 오류를 줄이기 위한 연구도 발표한다.

연구진은 아이온큐 템포의 ‘회로 중간 측정(mid-circuit measurement)’ 기능을 활용해 해밀토니안 시뮬레이션에서 발생하는 오류를 줄이는 방법을 연구했다.

아이온큐 경영진·연구진 기조연설 나서

논문 발표뿐 아니라 아이온큐 주요 경영진과 연구진도 QCE26 무대에 오른다.

리사 램버트 글로벌 전략 담당 부사장 겸 캐나다 법인장, 존 갬블 아키텍처 담당 부사장, 마틴 뢰텔러 양자 애플리케이션 R&D 담당 부사장은 현지시간 15일 오전 8시 ‘현실 세계에 영향을 미치는 양자 기술 엔지니어링(Engineering Quantum for Real-World Impact)’을 주제로 기조연설을 진행한다.

아이온큐 연구진은 첨단 바이오 치료제를 위한 실전 양자컴퓨팅 워크숍을 비롯해 양자 오류 정정을 위한 소프트웨어·컴파일·하드웨어 인터페이스 패널, 분산 양자 아키텍처 패널, 양자 소프트웨어 워크숍 등에도 참여할 예정이다.

또 미국 해군연구소 및 RTX와 함께 양자 선형대수 응용 분야에서 보다 효율적인 분해를 위한 새로운 프레임워크를 소개하는 튜토리얼도 진행한다.

이번 QCE26에서 아이온큐가 내놓는 연구 결과는 단백질 접힘과 의료 데이터, AI, 산업 시뮬레이션, 물류 등 양자컴퓨팅의 실제 활용 영역이 어디까지 확장될 수 있는지를 보여준다는 점에서 주목된다.

특히 9편의 동료평가 논문 가운데 4편이 최우수 논문상을 받았다는 점과 최대 130큐비트 규모의 실제 물류 문제, 3500만 개 요소 규모의 산업 시뮬레이션 등 구체적인 응용 사례가 제시됐다는 점도 눈길을 끈다.

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▮ CBC뉴스ㅣCBCNEWS 권오성 기자