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"거대 데이터 세트 분석, 토폴로지+퀀텀 컴퓨팅이 실마리" 미 연구진 논문

2016.01.26 Katherine Noyes  |  IDG News Service
빅데이터의 잠재력이란 방대할 수 있다. 그러나 주체할 수 없을 정도로 데이터 세트가 커진 상황이라면? 퀀텀 컴퓨팅을 활용한 신형 알고리즘이 이에 대한 해답을 제시할 수도 있다.

이는 MIT, 워털루 대학, 서던 캘리포니아 대학 연구진은 지난 25일 논문을 통해 주장한 내용이다. 이 논문은 광대하게 복잡한 문제를 다룰 수 있는 새로운 접근법을 담고 있다.


주요 뼈대는 퀀텀 컴퓨팅과 토폴로지(topology ; 위상 수학)을 결합해, 새로운 기계 학습 알고리즘이 고도로 복잡한 문제를 선형화하고 해답을 강구할 수 있도록 하는 것이다.


Credit: Courtesy of the researchers/MIT

토폴로지는, 다른 무언가가 휘어지거나 확장될 때에도 같은 자리에 머무르는 고정체(부동산 등)에 초점을 맞춘다. 미국 전력 그리드나 글로벌 인터넷 인터커넥션 등의 복잡한 네트워크 연결성을 분석하려는 상황에서 특히 유용할 수 있다. 또 광대한 데이터 세트의 핵심을 확인하는 데에도 도움이 될 수 있다.

그러나 토폴로지적 분석의 단점도 뚜렷하다. 연산력 측면에서 대단히 많은 비용이 든다는 점이다. 연구진은 바로 이 지점에서 퀀텀 역학이 유용하다고 설명했다.

사례를 들자면 이렇다. 300 포인트의 데이터 세트를 보유한 상황이다. 논문 저자이자 MIT 기계 공학 교수인 남 P. 수 교수와 세스 로이드 교수에 따르면 이 상황에서 모든 토폴로지적 기능을 분석하기 위한 전통적인 접근법은 "우주 크기 만한 컴퓨터"를 필요로 한다.

그러나 퀀텀 컴퓨팅과 새로운 알고리즘을 통해 같은 문제에 접근하면 실마리가 보인다. 퀀텀 컴퓨팅에서는 정보가 퀀텀 비트에 의해 표현된다. 퀀텀 비트는 디지털 컴퓨팅에서의 바이너리 비트와 유사하지만 '0'과 '1' 상태뿐 아니라 한번에 두 상태를 상정할 수 있다. 300 포인트의 데이터 세트가 300 퀀텀 비트를 보유한 퀀텀 컴퓨터만을 필요로 할 수 있는 것이다. 연구진은 이러한 컴퓨터가 향후 수년 내에 구현될 수 있다고 전망했다.

한편 이 접근법은 세계 경제 및 소셜 네트워크 등를 분석하기 위한 접근법으로 활용될 수 있다. 로이드 교수는 또 "장거리 상품 배송이나 정보 교환 등과 관련된 어떤 시스템"에도 응요될 수 있다면서, 이를 위한 개념 증명 실험이 이미 진행되고 있다고 전했다. ciokr@idg.co.kr
 
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