양자 컴퓨팅은 이전에 우리가 사용하던 일반 컴퓨터처럼 연산하지 않는다. 완전히 새로운 방식을 적용한다. 따라서 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터가 풀 수 없는 복잡한 통계 문제를 해결할 것으로 기대된다. 글로벌 컨설팅기업 맥킨지는 ‘양자 컴퓨팅’을 차세대 기술 트렌드로 정의하면서 양자 컴퓨팅이 2035년까지 1조 3천억 달러 시장을 만들 것이라고 예측했다.

양자 컴퓨터는 양자 비트, 일명 ‘큐비트’(qubit)를 사용해 우리가 상상할 수 없는 속도로 방대한 양의 데이터를 처리한다. 노트북이나 스마트폰을 구동하는 기존 컴퓨팅은 0 또는 1을 저장할 수 있는 정보 단위를 사용한다. 양자 컴퓨팅은 0과 1을 저장할 수 있는 큐비트를 기반으로 만들어졌다. 하지만 큐비트는 0과 1의 모든 조합을 동시에 나타낼 수 있는데, 이를 중첩이라고 한다.

기존 컴퓨팅 방법은 돋보기를 사용해 각 퍼즐 조각을 개별적으로 검사하는 것처럼 시간이 오래 걸린다. 반면 양자 컴퓨팅과 인공지능의 결합은 마치 고성능 렌즈를 착용하는 것과 같다. 한 번에 퍼즐 전체를 살펴볼 수 있는 것이다. 100만 피스의 퍼즐을 한 번에 맞출 수 있다고 생각하면 이해가 쉽다. 이전에 없던 속도와 효율성으로 데이터의 패턴과 연결을 볼 수 있다.

양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 기하급수적으로 빠르게 문제를 해결할 수 있다. 특히 복잡한 최적화, 모델링 및 머신러닝 작업과 관련된 알고리즘을 빠르게 돌릴 수 있다. 양자 병렬 처리를 통해 수 많은 대안을 동시에 검토하며 거대한 데이터 세트를 처리한다.

또한 양자 컴퓨팅은 탁월한 정밀도로 분자 상호작용을 시뮬레이션할 수 있다. 연구자는 이를 활용해 잠재적인 화합물을 식별하고 질병 치료가 가능한 약물을 발견할 수 있다. 금융 산업 역시 복잡한 계산과 시뮬레이션이 필요한 분야다. 양자 컴퓨터는 투자 포트폴리오, 위험평가, 사기 탐지를 최적화하는 영역에도 사용될 수 있다.

양자 컴퓨팅은 머신러닝 모델을 향상 시킬 수 있는 잠재력도 가진다. 양자 머신러닝^{Quantum Machine Learning}은 양자 컴퓨팅과 AI를 결합한 하위분야인데, 전통적인 머신러닝 방법과 양자 컴퓨팅 기술을 결합하여 새로운 접근 방식을 제시한다. 양자 컴퓨팅의 특성을 활용하여 데이터를 처리하고 모델 학습을 수행해 기존 한계를 뛰어넘는 결과를 얻을수 있다.

기계가 학습할 수 있는 한계는 항상 알고리즘을 실행하는 컴퓨터 하드웨어에 종속된다. 예를 들어 신경망을 사용한 현재 딥 러닝의 성공은 병렬 GPU 클러스터가 개발되며 가능해졌다. 양자 머신러닝은 완전히 새로운 유형의 컴퓨팅 장치인 양자 컴퓨터로 하드웨어를 확장한다.

전통적인 머신러닝은 데이터를 처리하고 모델을 학습시키는 데에 사용되는데, 이 과정에서 많은 계산이 필요하다. 특히 복잡한 문제를 다룰 때에는 대규모의 데이터와 연산이 필요하여 처리 속도와 정확도가 제한될 수 있다.

양자 머신러닝은 이러한 문제를 해결하기 위해 양자 컴퓨팅의 특성을 활용하는 것이다. 양자 비트 또는 큐비트라는 개념을 사용하여 정보를 저장하고 처리하는 것이다. 이는 전통적인 이진법 비트, 즉 0과 1만을 가지는 것과 달리 다양한 상태를 가질 수 있다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 병렬 처리와 동시에 다양한 가능성을 탐색하는 능력을 가지게 되는 것이다.

머신러닝 시스템은 양자 컴퓨팅과 결합해 더 빠르게 학습하고 적응할 수 있어 이미지 인식과 자연어 처리 등의 작업에 능숙해진다. 지금보다 훨씬 정교하고 풍부한 새로운 저작물 생성이 가능해진다. 뿐만 아니라 AI는 경로 계획, 자원 할당 등 최적화 문제를 다루는 경우가 많은데, 양자 머신러닝은 이러한 문제를 더 효율적으로 해결해 의사 결정 속도를 빠르게 한다.