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최근 인공지능(AI)은 소프트웨어 개발과 업무 자동화를 넘어 과학 연구의 영역으로 빠르게 확장되고 있다. 특히 스스로 목표를 이해하고 작업을 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI)는 연구개발(R&D)의 방식 자체를 변화시키고 있다. 이러한 변화는 양자컴퓨팅 분야에서 더욱 두드러지게 나타나고 있다. 

마이크로소프트는 최근 차세대 위상 양자 칩인 ‘마요라나 2(Majorana 2)’를 공개하며 양자컴퓨팅 상용화에 한 걸음 더 다가섰다. 연구팀은 이 기술을 기반으로 2029년까지 확장 가능한 양자 컴퓨터를 구현할 수 있을 것으로 기대하고 있으며, 이는 기존 계획보다 개발 일정을 절반 수준으로 단축한 것이다. 

양자컴퓨터의 실용화를 가로막는 가장 큰 과제는 신뢰성이다. 양자 연산의 기본 단위인 큐비트는 외부 환경의 영향을 쉽게 받기 때문에 안정적으로 유지하기가 어렵다. 마이크로소프트는 새로운 소재 스택과 설계를 통해 이러한 문제를 크게 개선했다. 마요라나 2의 큐비트는 이전 세대보다 약 1,000배 더 오랜 시간 양자 상태를 유지할 수 있으며, 평균 수명이 20초에 달한다. 일부 경우에는 최대 1분까지 안정적으로 유지된다. 일반적으로 큐비트 수명이 마이크로초 단위로 측정된다는 점을 고려하면 매우 큰 진전이다. 

이러한 성과 뒤에는 에이전틱 AI가 중요한 역할을 하고 있다. 마이크로소프트의 양자 연구팀은 AI를 활용해 연구 워크플로를 관리하고, 측정을 자동화하며, 제조 공정을 최적화하고 있다. 또한 방대한 데이터를 분석해 기존에는 발견하지 못했던 패턴과 상관관계를 찾아내고, 새로운 가설과 해결책을 제안하는 데에도 AI를 활용하고 있다. 

양자컴퓨팅 연구는 물리학, 재료공학, 공정기술, 소프트웨어, 아키텍처 설계 등 다양한 분야가 긴밀하게 연결되어 있다. 한 영역의 변화는 다른 영역에 연쇄적인 영향을 미친다. 여기에 수십 년 동안 축적된 방대한 데이터까지 더해지면서 연구의 복잡성은 더욱 높아진다. 에이전틱 AI는 이러한 복잡성을 관리하는 데 강력한 도구가 되고 있다. 

특히 AI는 인간 연구자가 직접 처리하기 어려운 규모의 데이터를 분석할 수 있다. 과거에는 서로 다른 시스템과 조직에 흩어져 있던 정보들이 사실상 활용되지 못하는 경우가 많았다. 그러나 AI 에이전트는 방대한 데이터를 통합적으로 분석해 숨겨진 상관관계를 찾아낼 수 있다. 이를 통해 연구자들은 새로운 통찰을 얻고 보다 빠르게 의사결정을 내릴 수 있다. 

실험 과정에서도 AI의 역할은 점점 커지고 있다. 양자 장치의 측정과 최적화에는 수백 개의 매개변수가 사용되며, 사람이 직접 이를 조정하는 데는 수주가 걸릴 수 있다. 마이크로소프트 연구팀은 에이전틱 AI를 활용해 이러한 과정을 자동화했다. AI는 다양한 조건을 동시에 탐색하고 최적의 조합을 찾아냄으로써 실험 시간을 크게 단축했다. 연구자들은 이를 양자 연구의 판도를 바꾼 혁신으로 평가하고 있다. 

신소재 개발 분야 역시 마찬가지다. 양자 장치의 성능은 원자 수준의 정밀한 설계에 크게 좌우된다. 연구자들은 특정 물질의 조성과 구조를 조정하기 위해 수많은 실험을 반복해야 한다. 하지만 AI는 시뮬레이션을 통해 성공 가능성이 높은 후보를 먼저 제시할 수 있다. 이를 통해 시행착오를 줄이고 연구 효율성을 높일 수 있다. 

중요한 점은 AI가 과학자를 대체하는 것이 아니라는 사실이다. AI는 방대한 정보를 분석하고 추천을 제공하지만 최종 판단과 검증은 연구자가 수행한다. 다시 말해 AI는 연구자의 역량을 확장하는 협업 도구로 작동한다. 연구자는 반복적이고 복잡한 작업에서 벗어나 보다 창의적이고 전략적인 문제 해결에 집중할 수 있다. 

마이크로소프트는 이러한 경험을 바탕으로 연구개발 플랫폼인 ‘마이크로소프트 디스커버리(Microsoft Discovery)’를 공개했다. 이 플랫폼은 전문 AI 에이전트와 연구 워크플로 엔진을 결합해 과학 연구와 산업 연구개발을 지원한다. 생명과학, 화학, 에너지, 제조업 등 다양한 분야에서 활용이 가능하며, 연구자들이 더 빠르게 가설을 검증하고 새로운 발견에 도달할 수 있도록 돕는다. 

양자컴퓨팅은 여전히 해결해야 할 과제가 많지만, 최근의 발전은 기술이 실용화 단계에 점차 가까워지고 있음을 보여준다. 동시에 에이전틱 AI는 단순한 생산성 도구를 넘어 과학적 발견 자체를 가속화하는 연구 파트너로 진화하고 있다. 앞으로 AI와 과학의 결합은 양자컴퓨팅뿐 아니라 신소재, 에너지, 바이오, 제조 등 다양한 분야의 혁신을 앞당기는 핵심 동력이 될 것으로 기대된다.