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AI의 두 번째 도약 — 양자컴퓨팅이 여는 초지능의 시대 WHY – 왜 양자컴퓨팅이 AI의 다음 진화인가오늘날 인공지능(AI)은 GPT, 생성형 모델, 자율공장 등 놀라운 발전을 이뤘지만, 여전히 ‘연산 자원의 한계’라는 벽 앞에 서 있습니다.AI는 수천억 개의 파라미터를 학습하기 위해 방대한 데이터를 순차적으로 계산해야 하며, 이는 막대한 에너지와 시간, 자원을 요구합니다.즉, AI의 지능은 컴퓨팅 파워가 허락하는 만큼만 성장할 수 있습니다.여기서 등장한 것이 양자(Quantum) 컴퓨팅입니다.양자컴퓨팅은 양자역학의 법칙-즉 중첩(superposition)과 얽힘(entanglement)-을 이용해 기존 컴퓨터가 한 번에 하나씩 처리하던 계산을 동시에 수백만 개 상태로 연산합니다.AI가 ‘정보’를 처리하는 존재라면, 양자컴퓨터는 ‘가능성’을 동시에 다루는 존..
Agent AI 를 구축할 때 도메인 지식(domain knowledge) 이 왜 핵심인지? 1. 왜 도메인 지식이 필요한가?AI가 ‘지능적으로 행동’ 하기 위해선 단순히 언어를 이해하는 것을 넘어 문맥 속의 의미와 규칙을 해석할 수 있어야 합니다.이때 필요한 것이 바로 도메인 지식, 즉 특정 산업이나 업무의 전문적인 맥락 지식입니다.예를 들어,제조 도메인: 공정 순서, 품질지표(QC), 설비 이상 패턴, MES·PLC 데이터 구조금융 도메인: 회계 기준, 리스크 관리 규칙, 상품별 리턴/위험모델의료 도메인: 질병코드, 진단·처방 규칙, 약물 상호작용이런 맥락을 모르면, AI는 단어를 이해하더라도 ‘왜 그게 중요한지’ 판단할 수 없습니다.즉, 도메인 지식은 AI의 추론엔진에 인간의 직관과 논리적 판단 기준을 심는 역할을 합니다.2. “사람을 대체한다면서 사람의 지식이 필요하다”는 역설의 진짜 의..
멀티모달 파운데이션 에이전트(multi modal foundation agent) What: 멀티모달 파운데이션 에이전트란먼저 “파운데이션 모델(foundation model)”이란, 대량의 데이터로 사전 학습(pre-train)되어 다양한 다운스트림(task) 작업에 적용될 수 있는 범용 AI 모델을 말합니다. “멀티모달(multimodal)”이라는 말은 텍스트(text)뿐 아니라 이미지(image), 영상(video), 음성(audio), 센서 데이터(sensor) 등 여러 형태의 입력(모달리티: modality) 을 처리할 수 있다는 뜻입니다. 따라서 “멀티모달 파운데이션 에이전트(multimodal foundation agent)”는 다양한 형태의 입력을 이해하고, 그걸 기반으로 판단·계획·행동할 수 있는 에이전트(Agent) 이며, 그 기반이 되는 모델은 범용성을 갖춘 파운데..

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