[뉴스] 퀀텀인텔리전스·파스칼, 금융·신약·신소재서 양자컴 실증한다

대출 승인율, 부실 위험, 수익성까지 동시에 만족하는 조합은 수없이 많습니다. 고객별 금리와 한도, 심사 기준을 어떻게 조정하느냐에 따라 결과가 달라지지만, 변수와 조건이 늘어날수록 가능한 의사결정 조합은 기하급수적으로 증가합니다. 기존 컴퓨터로도 계산은 가능하지만, 최적의 전략을 빠르게 찾는 데는 한계가 생길 수밖에 없습니다.

이 문제에 퀀텀인텔리전스와 파스칼이 양자-AI를 투입합니다. 양사는 NICE평가정보의 가명·비식별 처리 테스트 데이터를 활용해 금융기관의 실제 여신 운영과 가까운 대출 심사 모델을 검증할 계획입니다. 퀀텀인텔리전스의 금융 특화 플랫폼 ‘핀텔리크’가 데이터를 분석하고, 파스칼의 중성원자 양자컴퓨터가 복잡한 조건 속에서 최적의 조합을 탐색하는 방식입니다.

역할은 명확하게 나뉩니다. AI는 고객의 신용위험과 데이터에 숨은 패턴을 예측하고, 양자 최적화 기술은 예측 결과와 금융기관의 운영 조건을 함께 고려합니다. 이를 통해 승인율을 높이면서도 부실 위험을 낮추고, 금융기관의 수익성까지 확보할 수 있는 심사 규칙과 금리·한도 조합을 찾는 것이 목표입니다.

다만 이번 실증의 핵심은 양자컴퓨터가 당장 모든 금융 계산을 대체하는지 확인하는 데 있지 않습니다. 기존 고전 컴퓨팅 방식과 비교해 최적화 결과의 품질, 연산 효율성, 문제 규모가 커졌을 때의 확장성을 정량적으로 검증하는 데 의미가 있습니다. 실제 양자 하드웨어의 결과는 양자 에뮬레이션과 고전 컴퓨팅 결과를 교차 검증하고, 양자 오류 완화 기술을 적용해 신뢰성을 높일 예정입니다.

결국 관건은 ‘양자컴퓨터가 더 빠른가’보다 ‘더 나은 대출 의사결정을 설계할 수 있는가’입니다. 금융 현장에서 양자-AI가 복잡한 조건을 동시에 다루며 기존 방식보다 유의미한 개선을 보여준다면, 양자컴퓨팅은 연구실의 기술을 넘어 금융기관의 여신 전략을 설계하는 실용적인 도구로 한 단계 가까워질 수 있습니다.

신약과 신소재 탐색, 양자산업의 실험실을 넘어 현실로 | 퀀텀인텔리전스·파스칼, 금융·신약·신소재서 양자컴 실증한다

분자의 전자구조부터 초내열합금과 친환경 촉매의 원자 조합까지, 후보 물질의 수는 사실상 무한에 가깝습니다. 퀀텀인텔리전스와 파스칼은 양자 시뮬레이션과 양자 머신러닝을 AI 기반 신약·소재 설계에 결합해 방대한 후보군에서 유망한 물질을 빠르게 좁혀나갈 계획입니다.

전자구조 계산과 분자 도킹의 결합

신약 개발에서는 파스칼의 아날로그 양자 시뮬레이션 기술에 퀀텀인텔리전스의 신약 개발 플랫폼 ‘퀘스트(QUEST)’와 분자 구조 자동 설계 엔진 ‘큐독(Q-Dock)’을 연계합니다.

특히 전이금속이 포함된 CYP450 효소계와 암 표적 단백질 CA9를 중심으로 후보물질의 전자구조와 결합 가능성을 분석합니다. 기존 계산 방식만으로는 분자 내부의 전자 분포와 단백질 간 상호작용을 정밀하게 파악하는 데 많은 시간과 자원이 필요하지만, 양자 계산을 접목하면 초기 후보물질 탐색 과정의 효율을 높일 가능성이 있습니다.

핵심은 양자컴퓨터를 독립적인 계산 도구로 사용하는 데 있지 않습니다. AI 기반 후보물질 생성과 분자 설계 기술에 양자 전자구조 계산과 도킹 분석을 연결해, 신약 후보 발굴부터 검증까지 이어지는 산업형 양자-AI 파이프라인을 구축하는 것이 목표입니다.

초내열합금과 친환경 촉매 후보를 찾는다

신소재 분야에서는 양자 머신러닝을 활용해 소재의 조성, 구조, 물성 사이의 관계를 분석합니다. 실증 대상은 항공·방산용 초내열합금과 그린 암모니아 생산에 필요한 질산염 환원 전기촉매입니다.

초내열합금은 어떤 원소를 얼마나 조합하고 미세구조를 어떻게 설계하느냐에 따라 내열성과 강도가 달라집니다. 전기촉매 역시 원자 구성과 표면 구조에 따라 반응 효율과 선택성이 크게 변합니다. 가능한 조합이 매우 많아 실험만으로 최적 후보를 찾으려면 상당한 시간과 비용이 필요합니다.

양자 머신러닝은 이러한 조합 공간에서 소재 조성과 성능 간 패턴을 학습하고, 실험 우선순위가 높은 후보를 선별하는 데 활용될 수 있습니다. 양사는 후보 소재 탐색뿐 아니라 설계와 검증까지 연결되는 양자컴퓨팅 기반 개발 체계의 실현 가능성을 확인할 계획입니다.

서로 다른 하드웨어에서도 결과를 재현할 수 있을까

이번 협력의 또 다른 시험대는 양자 알고리즘의 재현성과 확장성입니다. 양자컴퓨터는 하드웨어마다 구조와 특성이 다르고, 현재는 노이즈와 제한적인 연산 규모라는 과제도 안고 있습니다.

이를 보완하기 위해 양사는 파스칼의 오픈소스 개발 프레임워크 ‘펄서(Pulser)’와 양자 회로 표준인 ‘OpenQASM 3.0’을 연계합니다. 특정 장비에 종속되지 않는 개발 환경을 마련해 알고리즘을 다양한 양자 하드웨어와 개발 플랫폼에서 활용할 수 있도록 하기 위해서입니다.

또한 양자 에뮬레이션과 양자 오류 완화 기술을 적용해 실제 양자 하드웨어의 결과를 고전 컴퓨팅 및 시뮬레이션 결과와 비교합니다. 계산 결과가 일관되게 재현되는지, 기존 방식보다 실제 산업 문제 해결에 도움이 되는지를 검증하는 과정입니다.

결국 퀀텀인텔리전스·파스칼의 협력은 양자컴퓨터의 성능을 보여주는 데서 끝나지 않습니다. 신약 후보물질의 선별 시간을 줄이고, 더 나은 합금과 촉매를 찾으며, 서로 다른 장비에서도 신뢰할 수 있는 결과를 내는 것. 양자산업이 실험실을 넘어 현실의 연구개발 성과로 이어질 수 있는지가 이번 실증의 진짜 관건입니다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/202608201636i