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김명식 교수, 빛의 양자성을 계산·통신 자원으로…英 톰슨 메달 [경제일보] 빛과 물질의 독특한 양자적 성질을 계산과 통신에 활용할 수 있는 자원으로 설명해온 김명식 임페리얼칼리지 런던 물리학과 교수가 영국물리학회(IOP)의 ‘2026 조지프 톰슨 메달·상’ 수상자로 선정됐다. 양자 현상을 이해하는 기초연구와 이를 기술로 구현하는 방법 사이에 다리를 놓았다는 평가다. 16일 IOP와 임페리얼칼리지에 따르면 김 교수는 현대 양자광학의 연구 범위를 넓히고 양자정보과학과 연결한 공로를 인정받았다. 임페리얼칼리지는 지난 12일 수상 소식을 발표했다. 조지프 톰슨 메달은 전자를 발견한 영국 물리학자 조지프 존 톰슨을 기리는 상이다. IOP가 원자·분자물리학 분야에 뛰어난 공헌을 한 연구자에게 짝수 해마다 수여하는 분야별 메달로, 상금은 1000파운드다. 이번 수상의 핵심은 ‘양자적 성질이 얼마나 유용한가’를 다룬 연구다. 양자광학은 빛과 물질이 미시적 규모에서 어떻게 상호작용하는지 탐구한다. 여기서 얻은 지식은 빛을 이용한 양자컴퓨팅과 통신, 정밀 측정 기술의 기반이 된다. 김 교수가 연구해온 ‘비고전성’은 고전적인 빛의 이론으로 설명할 수 없는 성질을 뜻한다. ‘얽힘’은 여러 입자나 광학계의 상태를 각각 독립적으로 설명할 수 없는 양자적 연결이다. 두 성질은 관련돼 있지만 같은 개념은 아니다. 어떤 조건에서 하나를 다른 형태의 자원으로 바꿀 수 있는지, 그 크기를 어떻게 비교할지가 기술 설계의 중요한 문제가 된다. 대표 사례는 2002년 국제학술지 ‘피지컬 리뷰 A’에 발표한 공동연구다. 연구진은 빛을 나누거나 합치는 광학 소자인 빔스플리터에 어떤 상태의 빛을 넣어야 출력에서 얽힘이 생기는지 분석했다. 입력한 빛의 비고전성과 출력의 얽힘 사이에 필요한 조건을 밝혀, 두 양자적 성질의 관계를 구체화했다. 이런 접근은 2018년 ‘피지컬 리뷰 X’ 공동논문으로도 이어졌다. 연구진은 광학 소자와 측정으로 비고전성을 조작하는 과정을 분석하고 이를 비교할 수 있는 정량적 척도를 제시했다. 양자적 성질의 존재를 확인하는 데서 나아가, 주어진 장치와 조작으로 무엇을 할 수 있고 무엇은 어려운지를 따지는 이론적 틀이다. IOP는 김 교수가 양자적 상관관계를 실제 계산할 수 있는 척도를 제안한 점도 평가했다. 추상적인 개념을 실험에서 확인하고 기술적으로 활용할 수 있는 형태로 바꾼 것이 연구 전반의 특징이라는 설명이다. 양자컴퓨팅 분야에서는 빛의 연속적인 물리량과 결맞음 상태를 활용하는 계산 구조를 연구했다. IOP는 이 연구가 오늘날 학계와 산업계에서 개발 중인 보손 부호 양자컴퓨팅의 개념적 기반을 마련했다고 평가했다. 보손 부호는 빛이나 진동처럼 여러 상태를 가질 수 있는 물리계에 양자정보를 담고 오류로부터 보호하는 접근이다. 김 교수의 현재 연구도 양자 시뮬레이션과 컴퓨팅, 양자프로세서 오류 분석·억제, 양자 장치를 활용한 기초물리 검증으로 이어지고 있다. 최근에는 실제 물리계에서 구현 가능한 방식으로 양자광학 개념을 머신러닝에 적용하는 연구를 진행하고 있다. 김 교수는 대학을 통해 “뛰어난 학생들과 훌륭한 동료들과 함께 양자역학에 대한 이해를 넓힐 수 있었던 것은 큰 기쁨”이라며 “이번 상은 그들과 함께 이뤄낸 연구의 결실을 인정받는 것”이라고 밝혔다.2026-10-16 09:01:51
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KAIST 찾은 '구글의 전설' 제프 딘…"AI 경쟁, 결국 컴퓨팅 효율 싸움" [경제일보] 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도가 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁에서 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 활용하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다. 구글에서 27년간 AI와 컴퓨팅 인프라의 발전을 이끌었던 제프 딘이 한국에서 던진 메시지도 여기에 집중됐다. 딘은 지난 13일 서울 AI 허브에서 열린 특별강연에서 “향후 몇 년간 AI 발전의 핵심은 하드웨어와 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 사용하는가에 달려 있다”고 강조했다. 단순히 더 큰 모델을 만드는 것만으로 AI 경쟁력을 확보하기 어려워지고 있다는 의미다. 이번 강연은 딘이 구글을 떠난 뒤 사실상 첫 공식 행보라는 점에서도 주목받았다. KAIST와 국가AI연구거점의 공동 초청으로 마련된 행사에는 KAIST를 비롯해 고려대·연세대·포스텍 등 컨소시엄 대학의 연구진과 학생, 기업 관계자 등 150여명이 참석했고 온라인으로도 220여명이 참여했다. 딘은 1999년 구글에 합류한 이후 검색 인프라를 비롯해 구글의 AI 연구 기반을 구축한 핵심 인물이다. 분산 시스템 연구를 기반으로 대규모 연산을 효율적으로 처리하는 기술을 발전시켰고, 텐서플로와 구글의 AI 전용 반도체인 TPU 개발에도 관여했다. 최근까지는 구글 수석과학자로 차세대 AI 모델 제미나이 개발을 이끌었다. 그런 그가 구글을 떠나 과학 연구를 위한 AI 스타트업 ‘디스커버리 루프’를 창업하면서 업계의 관심이 집중됐다. 구글과 같은 빅테크의 최고 수준 연구 환경을 떠나 새로운 회사를 선택한 만큼, 그의 이번 발언은 단순한 기술 전망 이상의 의미를 갖는다. ◆ AI의 다음 병목은 ‘모델’보다 ‘연산’ 딘이 강조한 것은 AI 발전을 바라보는 시각 자체의 변화다. 그는 학부 시절 신경망 학습을 연구했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계 때문에 연구 성과를 내기 어려웠고, 20여년이 지나 충분한 연산 자원이 확보되면서 당시 아이디어가 현실화됐다고 설명했다. 지난 15년간 AI의 발전 역시 특정한 알고리즘 하나가 등장했기 때문이라기보다 연산 능력·데이터·모델 규모가 함께 확대된 결과라는 것이 그의 설명이다. 이 발언은 현재 AI 산업의 경쟁 구도를 정확히 관통한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 대중화된 이후 기업들은 더 많은 데이터를 학습시키고 더 큰 모델을 구축하는 방식으로 경쟁해왔다. 그러나 모델 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용도 폭증한다. 결국 AI 모델을 얼마나 잘 만드는가와 동시에 필요한 연산량을 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는가가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 엔비디아가 AI 가속기 시장을 장악한 것도 같은 맥락이다. 구글이 자체 TPU를 개발한 이유 역시 외부 반도체에만 의존하지 않고 AI 연산 구조에 맞는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하기 위해서였다. 딘의 경력 자체가 이를 보여준다. 대규모 분산 시스템을 연구하던 컴퓨터과학자가 구글에서 TPU와 AI 시스템 개발에 참여한 것은 AI가 발전할수록 모델과 반도체, 데이터센터, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 흐름과 맞닿아 있다. ◆ 한국 AI도 ‘모델 개발’ 이후를 준비해야 이번 딘의 KAIST 방문은 국내 AI 산업에도 시사하는 바가 크다. 한국의 AI 전략은 그동안 자체 파운데이션 모델 확보와 GPU 확보에 상당한 무게가 실렸다. 하지만 모델을 하나 확보한다고 AI 경쟁력이 완성되는 것은 아니다. 대규모 모델을 학습시키고 실제 서비스에 적용하기 위해서는 GPU와 AI 반도체, 데이터센터, 네트워크, 저장장치, 소프트웨어 등 전체 시스템을 효율적으로 연결해야 한다. KAIST가 추진하는 ‘AI 시스템 이니셔티브’ 역시 이 지점에 초점을 맞추고 있다. AI 모델 자체뿐 아니라 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 함께 최적화해 제한된 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하는 것이 목표다. 최근 글로벌 빅테크와 KAIST의 협력이 이어지는 것도 주목할 부분이다. 엔비디아가 KAIST와 AI 공동연구소 및 피지컬AI센터 설립을 추진한 데 이어 구글의 핵심 AI 연구자가 직접 KAIST를 찾아 연구진과 분산 시스템과 AI 인프라를 논의했다. 이는 한국이 AI 모델 경쟁에서 단순히 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 시스템 전체를 연구할 수 있는 기반을 확보해야 한다는 신호로 해석할 수 있다. 딘이 강연에서 “AI가 인간을 대체하느냐”는 질문에 인간과 AI가 각자의 강점을 활용하는 것이 중요하다고 답한 것도 같은 맥락이다. AI를 인간의 대체재로만 볼 것이 아니라 인간이 해결하지 못했던 문제를 풀기 위한 연구 도구로 활용해야 한다는 것이다. 그가 창업한 디스커버리 루프가 과학 연구를 AI의 주요 적용 분야로 삼은 것도 의미가 있다. AI가 검색과 문서 작성, 코딩을 넘어 신약과 소재, 물리학 등 과학적 발견의 속도를 높이는 방향으로 확장될 경우 필요한 컴퓨팅 규모는 지금보다 더욱 커질 수밖에 없다. 한편 딘이 한국에서 던진 메시지는 명확하다. AI 경쟁의 다음 승부처는 더 큰 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다. 얼마나 많은 연산 자원을 확보하고, 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 활용하느냐가 관건이다. 한국이 AI 강국을 목표로 한다면 GPU 확보량이나 국산 모델 개발 성과만을 경쟁력의 기준으로 삼아서는 안 된다. 반도체부터 데이터센터, 네트워크, 분산 시스템, 모델까지 이어지는 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 확보해야 한다. 27년간 구글의 AI 역사를 만들어온 연구자가 퇴사 직후 한국에서 가장 먼저 강조한 것도 결국 이 지점이었다. AI 시대의 진짜 경쟁은 모델의 크기가 아니라 그것을 움직이는 시스템의 경쟁으로 넘어가고 있다.2026-08-19 07:55:41
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KAIST 학부 연구실이 키운 3인, 12년 뒤 라이스대·버클리·릴리로 [경제일보] KAIST가 학부생 연구참여 프로그램(URP, Undergraduate Research Participation Program)의 장기 성과로 물리학과 박용근 교수 연구실 출신 세 명을 9일 공개했다. 2014년 학부 연구생으로 소개됐던 이들은 12년 뒤 미국 대학 조교수 둘과 글로벌 제약사 오픈이노베이션 책임자로 자리를 잡았다. URP는 2006년 KAIST가 국내 처음 도입한 프로그램으로, 미국 매사추세츠공대(MIT)의 학부연구기회 프로그램(UROP)을 본떴다. 학부생이 연구 주제를 직접 제안하는 창의과제와 교수 연구에 참여하는 연구과제로 나뉘며, 6개월 동안 장학금과 연구비를 함께 받는다. 아이디어 도출부터 실험 설계, 데이터 분석, 논문 작성까지 학생이 주도하는 구조다. 과학기술정보통신부 지원으로 운영되며 최근 5년간(2021~2025년) 679개 과제가 수행됐다. 조상연 라이스대 조교수는 학부 1학년 때 연구에 입문해 졸업 전까지 30학점이 넘는 연구학점을 이수했다. 학부 시절 제1저자 논문 중 말라리아 광학영상 연구는 2012년 국제학술지 트렌즈 인 바이오테크놀로지 표지논문으로 선정됐다. 이후 MIT·하버드대 공동 의과학 과정(HST)에서 박사학위를 받고 하버드 의대 조교수를 거쳐 올해 7월 라이스대에 부임했다. 나노레이저 입자와 생체광학기술로 개별 암세포와 치료용 세포를 장기간 추적하는 연구를 하고 있다. 조 교수는 "밤늦게 기숙사로 돌아가다 꺼져 있던 가로등이 켜지는 것을 보고 초고해상도 현미경 아이디어를 떠올렸는데, 박 교수님께서 막연한 호기심을 하나의 과학적 질문으로 구체화해주신 덕분에 논문으로 완성할 수 있었다"고 말했다. 조영주 UC버클리 조교수는 학부 연구생 시절 홀로그래픽 현미경과 인공지능(AI)을 결합한 가상 염색·진단 연구로 제1저자 논문 8편을 발표했다. 관련 성과는 네이처 셀 바이올로지와 사이언스 어드밴시스 등에 실렸다. 스탠퍼드대 응용물리학 박사과정에서 2022년 셀(Cell) 표지논문을 제1저자로 게재했고, 올해 7월 UC버클리에 임용됐다. 광학과 유전공학, AI를 묶어 뇌에 정보를 입력하는 양방향 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 개발 중이다. 이서은 일라이 릴리 리더는 진로가 다르다. 컬럼비아대 박사와 보스턴컨설팅그룹(BCG)을 거쳐 일라이 릴리 신경과학 부문에 합류했고, 바이오텍 인수·합병(M&A)과 라이선싱, 파트너십을 발굴하는 오픈이노베이션 업무를 맡고 있다. 학부 연구 경험이 연구자 트랙뿐 아니라 기술 기반 산업 전략으로도 이어진 사례다. 박용근 교수 연구실은 최근 5년간에도 병리조직 가상염색 등 4건의 URP 과제를 수행했다. 학교 전체로도 2023년 박세호 학부생이 제1저자로 참여한 시계열 인과관계 추정 방법론(GOBI) 연구가 네이처 커뮤니케이션즈에 실렸고, 2024년 윤태식 학부생은 천연물 세큐린진 G의 세계 최초 전합성 연구를 수행했다. 2025년에는 김민재 학부생의 웨어러블 이산화탄소 센서와 OLED 디스플레이 연구가 디바이스와 네이처 커뮤니케이션즈에 각각 게재됐다. 박 교수는 "KAIST 학부생의 역량은 글로벌 톱스쿨 학생들과 견주어도 뒤지지 않을 만큼 세계 최고 수준"이라며 "연구는 새로운 것을 발견하는 일이기에 학부생과 대학원생의 출발점은 같다"고 말했다. 배충식 총장은 "앞으로도 URP를 비롯한 다양한 연구 프로그램을 통해 학생들이 실패를 두려워하지 않고 도전하며, 세계 대학과 산업 현장에서 혁신을 이끄는 과학기술 인재로 성장하도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.2026-08-09 17:06:49
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"AI가 신소재 찾는다"…LG CNS, 엔비디아·메타와 'AI 포 사이언스' 참전 [경제일보] 인공지능(AI)이 코드를 작성하고 문서를 생성하는 단계를 넘어 신약과 신소재를 설계하는 'AI 포 사이언스' 시대가 본격화되면서 AI가 기업의 연구개발(R&D) 방식 자체를 바꾸고 있다. 이에 LG CNS는 글로벌 AI 신소재 개발 연합에 합류해 국내 제조·소재 기업들의 AI 전환(AX)을 지원하며 차세대 AI 경쟁에 뛰어들고 있다. 27일 LG CNS는 영국 AI 스타트업 커스프AI의 글로벌 협력체 'AI 머티리얼즈 파운드리' 창립 멤버로 선정됐다고 밝혔다. LG CNS는 커스프AI와 협력해 국내 산업용 신소재 개발 분야 AX 사업을 가속화할 계획이다. AI 머티리얼즈 파운드리는 AI와 화학, 소재, 컴퓨팅 인프라 분야 기업 및 연구기관들이 AI를 활용해 신소재 개발 혁신을 추진하는 글로벌 연합체다. 엔비디아와 메타, AMD를 비롯해 48개 글로벌 기업 및 연구기관이 참여하고 있으며, 3M과 머크 등 글로벌 소재 기업들도 신소재 개발을 위해 협력체에 합류했다. 최근 글로벌 빅테크 기업들은 AI를 활용한 신약과 신소재 개발 시장에 주목하고 있다. AI가 방대한 양의 데이터를 기반으로 최적의 후보 물질을 탐색하고 검증하는 능력을 갖추면서 수년이 걸리던 연구개발 기간을 획기적으로 단축할 수 있게 됐기 때문이다. AI를 활용한 신소재 개발이 반도체와 배터리, 화학, 에너지 산업의 새로운 경쟁력으로 떠오르면서 'AI 포 사이언스'는 AI 산업의 다음 격전지로 평가받고 있다. 특히 신소재 개발은 소재 하나가 산업 전체의 경쟁력을 좌우할 정도로 중요성이 크지만 개발 기간이 길고 막대한 비용이 소요되는 분야로 알려졌다. 수많은 물질 조합을 직접 실험해야 하는 만큼 연구개발에만 수년 이상의 시간이 필요한 경우도 적지 않았고, 이에 글로벌 기업들은 AI를 활용해 개발 가능성이 높은 후보 물질을 선별하고 실험 과정을 최적화하는 방식으로 연구개발 패러다임 전환에 나서고 있다. 커스프AI는 AI와 소재 과학을 결합해 최적의 소재를 AI로 설계하고 탐색하는 플랫폼을 개발한 영국 AI 스타트업이다. 지난 2024년 노벨물리학상 수상자인 제프리 힌턴이 자문위원으로 참여하고 있으며, 최근 약 4억5000만 달러(약 6800억원) 규모의 투자를 유치하는 등 약 4조원의 기업가치를 지닌 것으로 평가된다. 아마존 창업자인 제프 베이조스도 주요 투자자로 참여하고 있다. AI 머티리얼즈 파운드리는 참여 기업들의 실험 데이터와 연구 네트워크, 컴퓨팅 인프라 등을 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼에 통합해 산업용 신소재 설계부터 발굴과 검증, 상용화까지 전 과정을 지원한다. AI가 원하는 물질의 조건과 특성을 학습한 뒤 방대한 양의 후보 물질을 생성하고 검증하는 방식이다. 실제 핀란드 화학 기업 케미라는 해당 플랫폼을 활용해 수년이 걸리던 신소재 개발 기간을 약 6개월 수준으로 단축했다. AI는 약 300조개의 분자 구조를 탐색해 20개의 신소재 후보 물질을 도출하며 연구개발 효율성을 크게 높인 것으로 평가된다. LG CNS는 이번 협력을 통해 국내 제조·소재 기업들이 글로벌 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 반도체와 화학, 에너지 산업을 중심으로 신소재 개발을 추진하는 기업들을 대상으로 커스프AI의 에이전틱 AI 플랫폼을 제공하고, 플랫폼 운영과 데이터 처리, 결과 검증 등을 수행하는 플랫폼 딜리버리 파트너 역할을 맡는다. 국내 기업들은 고가의 연구 장비나 대규모 AI 인프라를 직접 구축하지 않고도 글로벌 연구 네트워크를 활용한 신소재 개발이 가능해질 전망이다. 고객사는 별도의 AI 전문 인력 없이도 플랫폼을 활용해 상시적으로 신소재 개발 프로젝트를 수행할 수 있으며, 플랫폼에 적용할 소재 데이터 처리부터 검증 결과 해석과 유지보수까지 지원받을 수 있다. 기술 유출과 지식재산권(IP)에 대한 안전장치도 마련됐다. 고객사의 데이터는 독립된 전용 서버에서 격리·관리되며 AI 모델 학습에 재사용되지 않는다. 신소재 관련 특허 소유권 역시 의뢰 기업이 보유하도록 명확히 규정해 소재 기업들의 기술 보호 문제도 고려했다. AI 인프라 경쟁 역시 AI 팩토리를 넘어 연구개발 분야로 확대되는 모습이다. 과거 AI 경쟁이 GPU 확보와 데이터센터 구축에 집중됐다면 최근에는 AI를 활용해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 'AI 연구소' 경쟁으로 진화하고 있다. 특히 제조업 강국인 국내 산업 구조를 고려할 때 신소재 개발 분야의 AX는 기업들의 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망된다. LG CNS는 이번 글로벌 협력체 참여를 계기로 국내 제조·소재 기업들의 신소재 개발 AX를 지원하고 글로벌 시장에서도 관련 사업 기회를 확대해 나갈 방침이다. 장민용 LG CNS 화학·전지사업부장 상무는 "신소재 개발 분야에서 비용과 시간 효율성을 높이는 것은 기업 핵심 경쟁력으로 직결된다"며 "AI가 선택이 아닌 필수인 만큼, 국내 제조·소재 기업이 세계 최고 수준의 AI 기반 신소재 연구 생태계를 활용해 실질적 사업 성과를 조기에 창출할 수 있도록 AI 파트너의 역할을 다할 것"이라고 말했다.2026-07-27 10:00:00
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AWS, 양자컴퓨팅 상용화 승부수…2028년 '리브라' 서비스 예고 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)에 이어 차세대 컴퓨팅 기술로 양자컴퓨팅이 주목받는 가운데, 아마존웹서비스(AWS)가 세계 최초의 내결함성 양자컴퓨터를 오는 2028년 클라우드로 제공하겠다는 계획을 공개하며 양자컴퓨팅 상용화에 속도를 낸다. 기존 양자컴퓨터의 가장 큰 한계로 꼽혀온 오류 문제를 해결한 시스템을 연구기관과 기업이 클라우드 환경에서 활용할 수 있도록 지원하겠다는 전략으로 분석된다. 29일 AWS는 중성 원자 기반 양자컴퓨팅 기업 큐에라 컴퓨팅과 전략적 협력을 확대하고 세계 최초의 내결함성 양자컴퓨터 '리브라'를 오는 2028년 자사 양자컴퓨팅 서비스 '아마존 브라켓'을 통해 제공한다고 밝혔다. 리브라는 수백개의 논리 큐비트를 기반으로 100만회 이상의 양자 연산을 수행하도록 설계된 차세대 양자컴퓨터다. AWS는 이를 통해 연구기관과 기업이 별도의 양자 하드웨어를 구축하지 않고도 클라우드 환경에서 내결함성 양자컴퓨팅을 활용할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 앞서 AWS는 지난 2020년 다양한 양자 하드웨어를 클라우드에서 이용할 수 있는 서비스인 아마존 브라켓을 출시했으며, 큐에라와는 지난 2019년부터 협력을 이어오고 있다. 지난 2022년에는 양사가 공동으로 256 큐비트 아날로그 리드베리 기반 양자장치 '아킬라'를 공개한 바 있다. 양자컴퓨터는 큐비트가 외부 환경 변화에 민감해 계산 과정에서 오류가 발생하기 쉽다는 점이 상용화의 가장 큰 걸림돌로 지적돼 왔다. 현재 활용되는 잡음 중규모 양자(NISQ) 시스템은 오류율이 높아 복잡한 산업·과학 문제를 해결하는 데 한계가 있는 것으로 알려졌다. 내결함성 양자컴퓨팅은 오류 정정 기술을 적용해 이러한 문제를 극복하는 기술이다. 계산 과정에서 발생하는 오류를 지속적으로 보정해 장시간 안정적으로 연산을 수행할 수 있어 양자컴퓨팅 상용화를 위한 핵심 기술로 평가된다. AWS는 리브라가 이러한 내결함성 기술을 기반으로 기존 양자컴퓨터보다 훨씬 높은 수준의 안정성과 연산 성능을 제공할 것으로 평가하고 있다. 리브라는 큐에라가 개발해 온 리드베리 원자 기반 중성 원자 방식을 적용한다. 중성 원자는 광학 트위저를 이용해 큐비트를 자유롭게 재배치할 수 있으며, 큐비트 간 연결성을 높여 대규모 양자 연산에 적합한 구조를 갖춘 것이 특징이다. AWS는 해당 방식이 내결함성 양자컴퓨터 구현에 적합한 기술 중 하나라고 설명했다. AWS는 중성 원자 방식과 함께 자체 양자컴퓨팅 연구도 병행하고 있다. AWS 양자컴퓨팅센터에서는 초전도 기반 '고양이 큐비트' 칩 '오셀롯'을 개발하고 있으며, 서로 다른 방식의 양자기술을 동시에 확보하는 다중 방식 전략을 추진하고 있다. 리브라가 상용화되면 활용 분야도 확대될 전망이다. AWS는 복잡한 분자 구조를 계산하는 양자화학과 입자 간 상호작용을 분석하는 고에너지 물리학, 신소재 설계와 특성 예측 등 기존 슈퍼컴퓨터로 해결하기 어려운 분야에서 활용 가능성이 높을 것으로 분석된다. 아마존 브라켓은 현재 '키스킷'과 '페니레인', '블로케이드', '쿠다-Q' 등 주요 양자컴퓨팅 개발 프레임워크를 지원하고 있다. AWS는 기존 개발 환경을 유지하면서도 리브라를 활용할 수 있도록 해 연구자와 기업의 양자컴퓨팅 접근성을 높인다는 계획이다. 미하일 루킨 큐에라 컴퓨팅 최고과학책임자 교수는 "처음으로 유용하고 내결함성을 갖춘 양자 컴퓨터를 실현하겠다는 꿈이 우리의 눈앞에 와 있다"며 "전례 없는 규모의 양자 연산이 가능하도록 설계된 이 시스템은 진정으로 차별화된 응용 분야를 실현할 것"이라고 말했다.2026-06-29 14:44:18
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블랙홀 비밀 푼 KAIST 교수…서선옥, 세계 기초과학상 2년 연속 수상 [경제일보] 블랙홀의 미시 구조와 양자중력의 연결고리를 연구해 온 KAIST 서선옥 교수가 국제 무대에서 다시 성과를 인정받았다. 지난해에 이어 2년 연속 프런티어 과학상 수상자로 이름을 올리며 한국 이론물리 연구의 존재감을 높였다는 평가다. KAIST는 물리학과 서선옥 교수가 공동 집필한 논문이 국제기초과학학회(ICBS)의 ‘2026 프런티어 과학상(Frontiers of Science Award)’ 수상작으로 선정됐다고 12일 밝혔다. 시상식은 오는 8월 중국 베이징에서 열리는 국제기초과학학회 행사 기간 중 진행된다. 상금은 총 2만5000달러로 공동 저자들이 나눠 받는다. 프런티어 과학상은 수학, 물리, 정보과학 분야에서 최근 10년 이내 발표된 연구 가운데 학문적 독창성과 학계 파급력이 큰 논문을 선정해 수여하는 국제 학술상이다. 서 교수는 지난해 양자중력 이론 연구로 같은 상을 받은 데 이어 올해도 수상자로 선정됐다. 이번 수상 논문은 미국 캘리포니아공과대학교의 알렉세이 키타예프 교수와 공동 수행한 ‘Sachdev-Ye-Kitaev(SYK) 모델의 소프트 모드와 대응하는 중력 이론’ 연구다. SYK 모델은 다수의 마요라나 페르미온이 복잡하게 상호작용하는 양자계를 다루는 이론 모델이다. 계산 가능성이 높으면서도 블랙홀에서 나타나는 양자 혼돈과 정보 저장 현상을 설명하는 틀로 활용돼 왔다. 연구진은 이 논문에서 SYK 모델의 저에너지 영역이 특정 2차원 중력 이론과 정교하게 연결된다는 점을 규명했다. 복잡한 양자 다체계와 시공간을 지배하는 중력 이론 사이의 대응 관계를 구체적으로 보여준 연구로 평가된다. 블랙홀 정보 역설과 양자중력 연구에서 중요한 참고 문헌으로 자리 잡은 이유다. 이 연구가 주목받는 배경에는 현대 물리학의 오래된 질문이 있다. 양자역학은 미시 세계를 설명하고, 일반상대성이론은 중력과 시공간을 설명한다. 그러나 블랙홀처럼 두 이론이 동시에 필요한 영역에서는 아직 완전한 통합 이론이 정립되지 않았다. SYK 모델은 이 간극을 이론적으로 탐색할 수 있는 실험장 역할을 해왔다. 서 교수의 연구는 블랙홀을 직접 관측해 구조를 밝힌 것이 아니라, 블랙홀과 닮은 양자계가 어떤 방식으로 중력 이론과 연결되는지를 수학적으로 설명한 작업이다. 물리학계가 이를 높게 평가하는 이유는 난해한 양자중력 문제를 계산 가능한 모델 안에서 다룰 수 있는 길을 넓혔기 때문이다. 서 교수는 “당시 연구는 특정 양자 다체계와 중력 이론이 미시적 수준에서 어떻게 연결되는지를 분석한 작업”이라며 “현재는 이러한 대응 관계를 바탕으로 시공간 자체가 양자계에서 어떻게 형성되는지 탐구하고 있다”고 말했다. 국제기초과학학회는 선정 통지문에서 서 교수의 연구가 형식적 양자장론 분야에 중요한 기여를 했다고 평가했다. 인류 지식의 경계를 확장하려는 연구자의 노력이 과학계에 영감을 주고 있다는 설명도 덧붙였다. 서 교수는 미국 스탠퍼드대에서 물리학과 수학을 전공한 뒤 MIT에서 물리학 박사학위를 받았다. 이후 캘텍과 프린스턴 고등연구소(IAS) 등에서 연구 활동을 거쳐 2023년부터 KAIST 물리학과 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 양자중력, 양자응집물질, 양자정보다.2026-06-12 08:57:10
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구글 검색, 25년 만에 AI 중심 개편…"이젠 제미나이처럼 묻고 맡긴다" [경제일보] 구글 검색이 인공지능(AI) 중심 서비스로 대대적인 변화를 시작한다. 단순히 검색어를 입력하고 링크 목록을 확인하는 방식에서 벗어나, 이용자가 질문하고 대화하며 필요한 작업을 AI 에이전트에 맡기는 구조로 바뀌는 것이다. 구글은 19일(현지시간) 미국 캘리포니아주 마운틴뷰에서 열린 연례 개발자 행사 ‘구글 I/O 2026’에서 AI 기반의 새로운 검색 기능을 공개했다. 구글은 이번 업데이트를 검색창이 도입된 이후 25년여 만의 가장 큰 변화라고 설명했다. 가장 큰 변화는 ‘지능형 검색창’이다. 기존 검색창이 짧은 키워드 입력에 맞춰져 있었다면, 새 검색창은 긴 질문과 복합적인 요청을 처리하도록 설계됐다. 이용자가 질문을 길게 입력하면 검색창이 자동으로 확장되고, AI가 질문 의도를 파악해 검색어를 더 구체화할 수 있도록 제안한다. 입력 방식도 넓어졌다. 이용자는 텍스트뿐 아니라 이미지, 파일, 영상, 크롬 탭까지 검색에 활용할 수 있다. 예를 들어 열어둔 웹페이지와 문서, 사진을 함께 바탕으로 질문하거나 특정 영상 내용을 참고해 검색 결과를 요청하는 방식이 가능해진다. 검색 결과 화면도 챗봇형으로 바뀐다. 구글은 AI 개요에서 바로 후속 질문을 이어갈 수 있도록 AI 모드와의 연결성을 강화했다. 사용자는 검색 결과를 본 뒤 다시 처음부터 검색하지 않고, 같은 맥락에서 추가 질문을 던지며 답을 좁혀갈 수 있다. AI 모드는 전 세계 이용자를 대상으로 제미나이 3.5 플래시를 기본 모델로 사용하게 된다. 올여름부터는 ‘생성형 사용자환경(UI)’도 검색에 추가된다. 구글 검색이 질문 내용에 맞춰 표, 그래프, 시뮬레이션, 시각 자료 등을 즉석에서 만들어 보여주는 방식이다. 천체물리학 개념을 시각화하거나 시계 작동 원리를 인터랙티브 화면으로 설명하는 식의 맞춤형 결과가 가능해진다. 가장 큰 변화는 AI 에이전트 기능이다. 구글은 검색 안에서 여러 AI 에이전트를 만들고 관리할 수 있도록 할 계획이다. 우선 도입되는 ‘정보 에이전트’는 이용자가 매번 검색하지 않아도 웹, 블로그, 뉴스, 사회관계망서비스, 금융·쇼핑·스포츠 실시간 데이터를 24시간 확인하며 조건에 맞는 정보를 알려준다. 예를 들어 이용자가 원하는 조건의 주택 매물을 입력해두면 에이전트가 지속적으로 매물을 확인해 조건에 맞는 정보가 나왔을 때 알려준다. 좋아하는 운동선수의 한정판 신발 출시나 특정 상품 재입고 같은 정보도 자동으로 추적할 수 있다. 이 기능은 올여름 미국 내 구글 AI 프로와 울트라 구독자에게 우선 제공된다. 예약 지원 기능도 확대된다. 이용자가 “금요일 밤 6명이 이용할 수 있고 늦게까지 식사가 가능한 노래방”처럼 구체적인 조건을 입력하면 구글 검색이 가격과 예약 가능 여부를 확인하고 예약 링크를 제공한다. 일부 홈수리, 미용, 반려동물 관리 분야에서는 구글이 이용자를 대신해 업체에 전화하는 기능도 미국에서 제공될 예정이다. 개인화 검색도 강화된다. 이용자가 허용할 경우 지메일과 구글 포토 데이터를 검색에 연결할 수 있고, 향후 구글 캘린더 연동도 추가된다. 구글은 개인 데이터 연결 여부와 범위는 이용자가 직접 선택하고 통제한다고 강조했다. 이번 개편은 구글 검색이 제미나이에 가까워지는 변화로 볼 수 있다. 기존 검색은 사용자가 키워드를 입력하면 관련 웹페이지를 배열하는 방식이었다. 이제는 AI가 질문을 이해하고, 여러 자료를 종합하고, 시각화하며, 필요하면 장기간 작업을 대신 수행하는 방향으로 진화하고 있다. 시장 파급력도 크다. 구글은 검색 광고와 웹 트래픽 생태계의 중심에 있는 기업이다. 검색 결과 상단에서 AI가 답변을 제공하고, 사용자가 링크를 클릭하지 않고도 정보를 얻는 구조가 확대되면 언론사와 웹사이트의 유입 트래픽은 줄어들 수 있다. 실제 최근 연구들은 AI 개요가 검색 결과와 다른 출처를 선택하고, 일부 답변은 출처와 충분히 일치하지 않는 경우가 있다고 지적했다. 구글 입장에서는 오픈AI, 퍼플렉시티, 앤트로픽 등 AI 검색·답변 서비스와의 경쟁에 대응하는 전략이다. 검색창 자체를 AI 인터페이스로 바꾸고, 제미나이를 검색의 중심에 배치함으로써 사용자가 별도의 AI 챗봇으로 이동하지 않도록 붙잡겠다는 의도다. 순다르 피차이 구글 최고경영자는 “검색은 세계에서 가장 많이 쓰이는 AI 제품”이라며 “검색이라는 문제는 이제야 1% 풀렸다”고 말했다. 검색의 나머지 99%가 AI를 통해 새롭게 바뀔 수 있다는 의미다. 이번 구글 검색 개편은 인터넷 이용 방식의 전환점이 될 가능성이 크다. 사용자는 더 편리하고 복합적인 검색 경험을 얻게 되지만, 웹 생태계와 콘텐츠 유통 구조는 큰 변화를 맞게 된다. 앞으로 관건은 AI 검색이 편의성과 정확성, 출처 투명성, 개인정보 보호, 웹사이트와의 상생을 어떻게 균형 있게 풀어낼지다.2026-05-20 07:54:47
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KAIST, LED 조명만으로 물질 내부 3차원 분석 기술 개발 [경제일보] KAIST가 레이저 없이 일상적인 LED 조명만으로 물질 내부 구조를 3차원으로 정밀 분석할 수 있는 차세대 광학 기술 개발에 성공했다. 반도체·제약·생의학·디스플레이 등 다양한 산업 분야에서 활용 가능한 비파괴 정밀 분석 기술로 평가된다. KAIST는 물리학과 박용근 교수 연구팀이 서울아산병원 홍승모 교수팀, 고려대학교 전석우 교수팀과 공동으로 ‘비간섭 유전체 텐서 단층촬영(iDTT·incoherent Dielectric Tensor Tomography)’ 기술을 세계 최초로 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 네이처 포토닉스(Nature Photonics)에 지난 4월 21일 게재됐다. iDTT는 빛의 간섭 현상에 의존하지 않고 물질 내부의 방향성 있는 전기적 특성인 ‘유전체 텐서’를 3차원으로 복원하는 기술이다. 기존 광학 분석 기술은 정밀 레이저 간섭계를 사용해야 해 외부 진동과 노이즈에 취약했다. 특히 생체 조직처럼 넓은 시료를 안정적으로 분석하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이번 기술에서 LED 기반 비간섭 광원을 활용해 이러한 문제를 해결했다. 병원에서 사용하는 편광 제어 방식과 디지털 마이크로미러 장치(DMD)를 결합해 총 48가지 독립 측정을 수행하고, 이를 바탕으로 물질 내부의 광학 특성을 3차원으로 복원했다. 핵심은 물질의 ‘광학 이방성’을 정밀하게 측정할 수 있다는 점이다. 광학 이방성은 빛이 물질 내부를 통과할 때 방향에 따라 굴절률이 달라지는 특성으로, 결정 구조와 분자 배열 상태를 보여주는 일종의 ‘광학 지문’ 역할을 한다. 특히 연구팀은 기존 레이저 기반 기술(DTT)에서는 노이즈에 가려 확인하기 어려웠던 미세 구조를 iDTT를 통해 선명하게 복원하는 데 성공했다. 연구팀은 액정 입자의 분자 배열을 3차원으로 시각화했으며, 방사선 치료 이후 대장 조직에 나타나는 섬유화 현상도 별도 염색 없이 정밀 관찰했다. 또한 석영과 염화칼슘 등 서로 다른 결정 물질이 혼합된 시료에서도 화학 분석 없이 빛에 대한 반응 차이만으로 물질을 자동 구분했다. 다결정체 구조에서는 각각의 결정립 방향과 경계 구조까지 비파괴 방식으로 분석하는 데 성공했다. 연구팀은 이번 기술이 기존 X선 회절(XRD)이나 전자현미경 기반 분석의 한계를 보완할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 기존 방식은 방사광 가속기나 대형 전자현미경 등 고가 장비가 필요하고 시료 준비 과정에서 손상이 발생할 수 있다는 한계가 있었다. 반면 iDTT는 광학 현미경 수준 장비만으로도 3차원 이방성 구조를 정량 분석할 수 있어 산업 현장 적용성이 높다는 평가다. 반도체 분야에서는 박막과 접합부, 다결정 소자 분석에 활용될 수 있으며, 생의학 분야에서는 종양 주변 콜라겐 섬유의 3차원 배열 분석을 통해 면역항암 연구에 기여할 수 있을 것으로 전망된다. 제약 분야에서는 의약품 결정 구조인 다형체(polymorph) 식별에도 응용 가능성이 제시됐다. 연구팀은 HIV 치료제 리토나비르(Ritonavir)를 포함한 여러 유기 결정의 광학 이방성을 정량 분석하는 데 성공했다. 박용근 KAIST 교수는 “이번 연구는 대형 시설이나 파괴적 분석에 의존하던 물질 이방성 측정을 소형 광학 현미경으로 대체할 수 있는 가능성을 제시했다”며 “LED 기반으로 안정적인 유전체 텐서 측정이 가능해진 만큼 산업 현장에서 활용되는 비파괴 정밀 분석의 새로운 기준이 될 것”이라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 글로벌리더연구사업, 한국산업기술진흥원 국제공동 연구개발(R&D) 사업, 삼성전자 미래기술육성센터 지원을 받아 수행됐다.2026-05-07 09:30:08
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