다음 계산 구조를 미리 설계합니다.

양자컴퓨팅과 차세대 플랫폼

Frontier Computing은 현재의 서버와 GPU 인프라만으로 풀기 어려운 문제를 다음 세대 계산 구조로 바라보는 연구 영역입니다.

AX Lab은 Quantum Computing, 고난도 최적화, 차세대 플랫폼 구조를 AI Systems와 도시·콘텐츠·운영 데이터 문제에 연결하는 가능성을 탐구합니다.

QuantumNext-Gen Platforms

— Section 1

미래 플랫폼을 위한 세 가지 계산 관점.

01 Quantum Computing
양자 상태와 확률적 계산을 활용해 기존 방식으로 탐색하기 어려운 경우의 수를 다룹니다. 아직 대중적 서비스 적용은 초기 단계지만, 최적화와 시뮬레이션 문제에서 전략적 준비가 필요합니다.
02 Next-Gen Platforms
AI 모델, 데이터 레이어, 엣지 디바이스, 도시 플랫폼이 분산되어 작동하는 차세대 구조입니다. 단일 애플리케이션보다 계산 자원과 실행 위치의 설계가 중요해집니다.
03 Optimization & Simulation
복잡한 조건 속에서 최적 조합을 찾거나, 실제 실행 전 시뮬레이션으로 가능성을 검증합니다. 운영, 도시, 콘텐츠 제작의 의사결정 비용을 줄이는 계산 기반입니다.

— Section 2

01 AI Systems 최적화
다중 에이전트, 자동화 플로우, 작업 배분의 조합을 더 효율적으로 탐색하는 계산 구조입니다. 가능성: 에이전트 수, 도구 호출 순서, 검증 비용을 최적화해 AI 운영 시스템의 속도와 신뢰도를 높일 수 있습니다.
02 스마트시티 시뮬레이션
공간 데이터, 교통, 시설, 이벤트 정보를 기반으로 도시 운영 조건을 가정하고 결과를 예측합니다. 가능성: 정책, 안내, 배치, 위험 대응 시나리오를 실제 적용 전 계산 기반으로 검증할 수 있습니다.
03 차세대 AI 플랫폼 아키텍처
클라우드, 엣지, 온디바이스, 데이터 표준, 생성형 AI 모델이 함께 작동하는 플랫폼 구조를 설계합니다. 가능성: AX Lab의 각 연구 도메인을 하나의 플랫폼 레이어로 통합해 서비스 확장성과 기술 재사용성을 높일 수 있습니다.

— Section 3

Quantum
복잡한 경우의 수를 다루는 차세대 계산 가능성. Quantum Computing은 즉시 상용 기능으로 넣기보다, 최적화·시뮬레이션 문제가 커질 때 어떤 구조로 전환할지 준비하는 연구 축입니다. 관련 프로젝트: AI Systems 최적화, 스마트시티 시뮬레이션
Next-Gen Platforms
클라우드, 엣지, AI 모델을 하나의 플랫폼 레이어로 연결. 차세대 플랫폼은 생성형 AI, 엣지 AI, 공간 데이터, 운영 콘솔이 따로 작동하지 않고 재사용 가능한 데이터·계산·실행 레이어로 결합되는 방향입니다. 관련 프로젝트: 차세대 AI 플랫폼 아키텍처, 도시 데이터 플랫폼
Optimization
운영 조건 안에서 가장 좋은 조합을 찾는 계산. 에이전트 라우팅, 도시 운영 시나리오, 콘텐츠 제작 파이프라인은 모두 선택지가 많은 최적화 문제입니다. Optimization은 이 선택을 경험이 아니라 계산 가능한 기준으로 바꿉니다. 관련 프로젝트: Agent Routing, Urban Simulation, Workflow Optimization

— Timeline