한국자기학회지 : Journal of The Korean Magnetics Society

Editor's Choice

확률 비트 기반 확률론적 컴퓨팅의 동작 원리와 응용 김용진, 한기혁, 이억재 * 확률론적 컴퓨팅(probabilistic computing)은 기존 결정론적 컴퓨팅의 한계를 극복하고 조합 최적화 및 추론 문제를 효율적으로 해결하기 위한 새로운 계산 패러다임으로 주목받고 있다. 본 해설 논문에서는 확률 비트(probabilistic bit, p-bit) 기반 확률론적 컴퓨팅의 동작 원리와 응용을 고찰하였다. 먼저 p-bit의 확률적 상태 변화, Gibbs sampling 기반 네트워크 동작, 그리고 Ising 모델과 연결되는 에너지 기반 계산 구조를 설명하였다. 이를 바탕으로 진리표(truth table)를 에너지 비용 함수(energy cost function)로 인코딩하고 확률적 샘플링을 수행하는 가역 논리(invertible logic)를 AND, OR 게이트 및 Full-Adder를 예로 들어 설명하고, 이를 대표적인 역연산 문제인 정수 소인수 분해에 적용하는 방법을 소개하였다. 또한 QUBO 및 Ising 모델 기반 매핑을 통해 Max-Cut, Travelling Salesman Problem(TSP), Number Partitioning과 같은 대표적인 조합 최적화 문제의 풀이 과정을 정리하였으며, 최근 제안된 다중 상태 확률 소자(p-dit)를 이용한 다중 상태 확률론적 컴퓨팅으로의 확장 가능성도 함께 논의하였다. 이러한 논의는 p-bit 네트워크가 확률적 추론과 낮은 에너지 상태 탐색을 효과적으로 수행할 수 있음을 보여주며, 향후 역연산, 조합 최적화 및 에너지 효율적인 차세대 컴퓨팅 분야의 핵심 기술로 활용될 수 있음을 시사한다.