Agentic AI 기반 R&D 워크플로우 최적화로 양자 칩 신뢰도 1,000배 향상

Context

전통적인 R&D 프로세스는 수많은 시행착오 기반의 실험 반복으로 인해 개발 주기가 매우 길다는 한계 존재. 특히 양자 컴퓨팅 분야의 경우 복잡한 재료 조합과 제조 공정의 미세한 결함으로 인한 낮은 신뢰성 해결이 시급한 상황.

Technical Solution

• Copilot을 Orchestrator로 배치하여 전문 AI Agent들의 협업을 조정하는 계층적 아키텍처 설계
• Azure HPC 연동을 통한 고성능 시뮬레이션 수행으로 실험 전 최적의 타겟 지점을 예측하여 실험 횟수 최소화
• 20년 치의 이기종 데이터 포맷을 상관 분석하여 큐비트 제조 공정의 잠재적 결함을 식별하는 분석 루프 구축
• Confidence Scoring 및 인용 근거 제시 기능을 통해 Agentic AI의 불투명성을 제거하고 결과의 추적 가능성 확보
• 재현성 유지, 결과 검토 가능성, 지식 거버넌스, R&D 운영 모델 통합이라는 4가지 제약 사항을 반영한 프레임워크 적용

Impact

• Majorana 1 대비 양자 칩 신뢰도 1,000배 개선
• 큐비트 평균 수명 20초 달성 (최대 60초 유지) 및 연산 속도 1마이크로초 구현
• 확장 가능한 양자 컴퓨터 인도 목표 시점을 2029년으로 단축하여 기존 일정의 50% 감소

Key Takeaway

단순한 자동화를 넘어 시뮬레이션 기반 예측과 실제 결과의 피드백 루프를 통합한 Agentic Workflow가 고도의 정밀 공학 분야에서 개발 사이클을 획기적으로 단축함.