노르마, 국제양자학회서 양자 AI 연구 2편 발표…“최적화 프레임워크·GPU 시뮬레이션 엔진 동시 인정”

인공지능(AI) 시대의 양자 인프라 기업 노르마(대표 정현철)는 양자 AI 관련 연구 성과 2편이 양자 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학회인 IEEE QCE 2026에 채택됐다고 17일 밝혔다. 캐나다 토론토에서 열린 IEEE QCE 2026에서 노르마 퀀텀 AI팀이 논문 발표를 진행하고 있다. 노르마는 캐나다 토론토에서 열린 IEEE QCE 2026에 참가, 양자 최적화 알고리즘의 하드웨어 자원 소모를 획기적으로 줄인 정규 논문 1편과 이를 뒷받침하는 GPU 기반 시뮬레이션 엔진 '파도 파울리(Pado Pauli)' 포스터 1편을 공개했다. 국제 양자 컴퓨팅 및 엔지니어링 콘퍼런스(IEEE QCE)는 IEEE 컴퓨터 소사이어티가 주관하는 양자 컴퓨팅·엔지니어링 분야의 대표적 국제 학술대회다. 학계와 산업계의 연구 성과가 함께 검증되는 자리다. 올해 학회는 9월 13일부터 18일까지 캐나다 토론토에서 열린다. 양자 하드웨어 ‘비용 문제’를 고전 컴퓨팅으로 우회 이번에 채택된 논문 'SAFE ma-QAOA'(arXiv:2605.23377)는 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)의 확장 버전인 다중각 QAOA(multi-angle QAOA, ma-QAOA)가 안고 있는 근본적인 딜레마를 다뤘다. ma-QAOA는 회로의 각 항마다 독립적인 변분 매개변수를 부여해 동일한 회로 깊이에서도 기존 QAOA보다 높은 표현력과 해의 품질을 얻을 수 있다. 그러나 매개변수 수가 급격히 늘어나면서 최적화 과정에서 요구되는 양자 프로세서(QPU) 호출 횟수와 측정량도 함께 폭증한다. 큐비트 수와 실행 시간이 제한적인 현재의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 환경에서는 성능 이득을 얻기 위해 감당해야 하는 하드웨어 비용이 오히려 알고리즘의 실용성을 가로막는 구조였다. 논문의 핵심인 ‘SAFE 파이프라인’ 노르마 Q AI팀은 이 문제를 하드웨어의 성능 개선이 아니라 최적화 절차의 재설계로 접근했다. 연구팀이 제안한 대리 모델 활용 미세 조정 강화(SAFE) 프레임워크는 최적화 과정을 3단계로 분리해 계산량의 대부분을 값싼 고전 컴퓨팅 자원으로 옮기고 실제 양자 하드웨어는 마지막 미세조정 단계에만 투입한다. 고전 대리 모델(surrogate)이 넓은 매개변수 공간을 먼저 탐색해 유망한 영역을 좁히고 양자처리장치(QPU)는 그 결과를 실제 하드웨어 조건에 맞춰 보정하는 역할을 맡는 구조다. 실험 결과 SA...