JPMorgan Chase, Amazon, Quantinuum 등 공동 연구진은 이온트랩 양자컴퓨터와 고전 컴퓨터를 결합한 “하이브리드
알고리즘 ‘qReduMIS’”를 개발해 실제 금융시장 데이터를 활용한 포트폴리오 최적화를 수행했습니다. 연구 결과, qReduMIS는
기존 QAOA보다 높은 성공률과 안정적인 근사해를 도출했으며, 최대 225개 자산과 78큐비트 규모의 문제에서도 성능을 확인했습니다.
이는 양자컴퓨터가 전체 최적해를 직접 찾기보다, 최적해에 포함될 가능성이 높은 정보를 제공하고 고전 컴퓨터가 나머지 계산을 수행하는
양자·고전 하이브리드 방식의 실용적 가능성을 보여주고 있지만, 현재 규모에서는 고전적 최적화 기법도 경쟁력이 있어 양자우위가 입증된
것은 아니며, 향후 대규모·저오류 양자 하드웨어에서의 추가 검증이 필요합니다.
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