농촌진흥청(청장 이승돈)은 농생명 핵심 빅데이터인 유전형 정보의 빠진 부분(결측치)을 더욱 정확하게 복원하는 양자컴퓨팅* 기반 기술인 '큐임퓨터(QuImputer)'를 개발했다.* 양자컴퓨팅: 양자역학 원리를 이용해 많은 조합을 가진 최적화 문제를 새로운 방식으로 다루는 차세대 컴퓨팅 기술 생물별 유전체 특징을 담고 있는 유전형 정보는 유용 유전자 탐색, 디지털 육종, 농생명 인공지능 개발 등 다양한 농생명 연구의 핵심 기반 데이터다. 그러나 높은 분석 비용, 시료 확보의 어려움 등 이유로 일부 유전형 정보 누락 문제가 빈번하게 발생한다.
유전형 정보가 빠지면 어떤 개체가 중요한 유전적 특징을 가지고 있었는지 놓칠 우려가 있다. 예를 들어, 누락 유전형 정보에 고온에서도 잘 견디는 특징이 포함돼 있다면 해당 작물의 가치를 분석 과정에서 놓칠 수 있다.
기존에는 빠진 유전형 정보를 복원하기 위해 주변 단서와 유전체 전체의 유형(패턴)을 바탕으로 빈 곳에 들어갈 가능성이 높은 답을 추정하는 통계학 기반의 기술을 이용했다. 하지만, 이 방법도 정보가 빠진 부분이 길게 이어지거나 집단에서 드물게 나타나는 희귀 변이에서는 정확도가 떨어진다.
특히, 빠진 부분이 많을수록 가능한 유전형 조합의 수가 기하급수적으로 늘어나 기존 컴퓨터로는 문제를 해결하기 어려웠다. 이에 연구진은 기존 방식보다 유전형 복원 정확도를 높인 양자컴퓨팅 알고리즘을 세계 최초로 개발했다.
유전변이들이 함께 유전되는 경향, 변이가 집단에서 나타나는 빈도와 변이 사이의 거리를 양자컴퓨터로 계산해 가장 자연스러운 유전형을 찾아 넣는 것이다. 연구진은 먼저 농촌진흥청 초고성능컴퓨터인 나비스(NABIS) 2호기의 양자컴퓨터 시뮬레이터를 이용해 양자컴퓨터 알고리즘을 만들고 시험했다.
이후 미국 아이비엠(IBM)사가 제공하는 실제 양자컴퓨터를 이용해 검증하고, 제대로 작동함을 확인했다. 이 기술을 적용한 결과, 기존 방법보다 희귀 변이 분석에서 복원된 희귀 변이의 정밀도가 29.97%포인트 높게 나타났다.
농촌진.