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양자 컴퓨터는 양자 물리학의 속성을 활용하여 계산을 수행하는 제어 가능한 양자 역학 장치입니다. 일부 계산 작업의 경우 양자 컴퓨팅이 기하급수적인 속도 향상을 제공합니다. 이러한 속도 향상은 양자 역학의 세 가지 현상인 중첩, 간섭 및 얽힘 덕분에 가능합니다.
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◆ Thanks to
Written and Directed by Orbit
Editor: RM Bom
Reference:
Feynman, Richard P. \”Simulating physics with computers.\” International journal of theoretical physics 21.6 (1982): 467-488.
Deutsch, David. \”Quantum theory, the Church–Turing principle and the universal quantum computer.\” Proceedings of the Royal Society of London. A. Mathematical and Physical Sciences 400.1818 (1985): 97-117.
Shor, Peter W. \”Algorithms for quantum computation: Discrete logarithms and factoring.\” Proceedings 35th annual symposium on foundations of computer science. Ieee, 1994.
Nakamura, Y., C. D. Chen, and Jaw Shen Tsai. \”Spectroscopy of energy-level splitting between two macroscopic quantum states of charge coherently superposed by Josephson coupling.\” Physical review letters 79.12 (1997): 2328.
Lo, Hoi-Kwong, Tim Spiller, and Sandu Popescu. Introduction to quantum computation and information. World Scientific, 1998.
DiVincenzo, David P. \”The physical implementation of quantum computation.\” Fortschritte der Phy
◆ Music
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Creative Commons — Attribution-ShareAlike 3.0 Unported— CC BY-SA 3.0
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양자컴퓨터 – 나무위키
위상학적인 성질 이용한 양자컴퓨터로, 큐비트의 오류 가능성을 억제하기 위한 개념으로 정립되었으며, 현재 실용적인 확장 가능한 양자 컴퓨터를 만들기 …
Source: namu.wiki
Date Published: 8/24/2022
View: 9973
양자 컴퓨터 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
양자 컴퓨터(quantum computer)는 얽힘(entanglement)이나 중첩(superposition) 같은 양자역학적인 현상을 활용하여 자료를 처리하는 계산 기계이다.
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 1/24/2021
View: 1976
말 많은 양자컴퓨터, 오해와 사실
흔히 양자컴퓨터를 대규모 병렬 계산이 가능한 컴퓨터 정도로 생각하곤 한다. 그도 무리가 아닌 것이 양자컴퓨터는 양자적 상태의 조합인 ‘큐비트’를 이용하여 연산한다고 …
Source: www.ibs.re.kr
Date Published: 12/23/2021
View: 2741
“10년쯤 후의 양자 컴퓨터 기술, 가상화폐도 훔칠 수 있을 것 …
양자 컴퓨터는 반도체가 아닌 양자역학 현상을 이용해 만들어 종전 컴퓨터 성능을 아득히 뛰어넘어 자연현상까지 시뮬레이션할 수 있는 일종의 수퍼 …
Source: www.chosun.com
Date Published: 11/3/2021
View: 4656
양자컴퓨터의 미래, 장밋빛일까 악몽일까 – 동아사이언스
구글이 지난해 개발한 72개 큐비트로 구성된 양자컴퓨터 칩 브리스틀콘의 모습이다. 구글은 최근 53개큐비트로 이뤄진 양자컴퓨터 시커모어를 개발해 …
Source: m.dongascience.com
Date Published: 2/29/2021
View: 5519
구글 “양자 컴퓨터 실제 모습 공개…10년 내 상용화”
양자컴퓨터는 얽힘, 중첩 같은 양자역학을 기반으로 한 미래형 슈퍼컴퓨터다. 10년 안에 상용화 될 것이란 전망이 나오면서 신물질이나 신약 개발, 우주 …
Source: zdnet.co.kr
Date Published: 3/25/2021
View: 2536
AI의 모든 것: 양자 컴퓨팅(Quantum Computing)
양자 컴퓨터는 한 번에 많은 계산을 수행하는 능력으로 작업 처리 시간을 대폭 단축합니다. 즉, 양자 컴퓨터에서 구동되는 AI 시스템이 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로도 수천 년 …
Source: atozofai.withgoogle.com
Date Published: 9/15/2022
View: 2691
인류의 미래를 바꿀 꿈의 컴퓨터, 양자 컴퓨터를 말하다 – IBM
양자역학의 원리에 따라 작동되는 미래형 첨단 컴퓨터인 양자 컴퓨터. (Quantum Computer)는 인류의 온갖 난제를 해결해 줄 기술로 손꼽.
Source: www.ibm.com
Date Published: 9/4/2022
View: 9929
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양자 컴퓨팅 이해 – Azure Quantum
목차
양자 컴퓨팅 이해
아티클
07/25/2022
읽는 데 26분 걸림
기여자 7명
이 문서의 내용
양자 컴퓨팅은 환경, 농업, 의료, 에너지, 기후, 재료 과학 및 아직 접하지 않은 다른 분야에서 지구의 가장 큰 도전 과제 중 일부를 해결할 것이라고 약속하고 있습니다. 이러한 문제 중 일부에서는 시스템 크기가 증가하면서 일반 컴퓨팅이 점점 어려워지고 있습니다. 스케일링이 가능하도록 설계할 경우 아마도 양자 시스템은 가장 강력한 슈퍼컴퓨터를 능가하는 기능을 갖게 될 것입니다. 전 세계 양자 연구자, 과학자, 엔지니어, 비즈니스 리더 커뮤니티가 양자 생태계 발전을 위해 지속적으로 협력하고 있으며, 따라서 모든 업계에서 양자 영향이 빠르게 확산될 것입니다.
비트가 클래식 컴퓨팅에서 정보의 기본 단위인 것처럼 큐비트(양자 비트)는 양자 컴퓨팅에서 정보의 기본 단위입니다. 비트 또는 이진수는 0 또는 1을 값으로 가질 수 있지만 큐비트는 0, 1 또는 0 및 1의 양자 중첩을 값으로 가질 수 있습니다.
양자 컴퓨팅의 시작 및 동기에 대한 자세한 내용은 양자 컴퓨팅의 역사 및 배경을 참조하세요.
Azure Quantum은 오늘날의 다양한 양자 하드웨어에서 양자 컴퓨팅 솔루션을 빌드할 수 있는 개방형 에코시스템이며 Cirq, Qiskit 및 Q#을 지원하므로 선호하는 개발 도구를 유연하게 사용할 수 있습니다. 친숙하고 신뢰할 수 있는 Azure 플랫폼을 사용하여 양자 알고리즘을 개발하는 방법과 여러 공급자의 실제 하드웨어에서 양자 알고리즘을 프로그래밍하고 실행하는 방법을 알아볼 수 있습니다.
실제 양자 하드웨어에서 Azure Quantum 작업 영역을 만들고 양자 프로그램을 제출하는 방법을 알아보세요. 처음 사용자는 작업 영역을 만들 때 참여하는 각 양자 하드웨어 공급자(각각 500 USD)와 함께 사용할 수 있는 무료 Azure Quantum 크레딧을 자동으로 받습니다. 크레딧이 더 필요하면 Azure Quantum 크레딧 프로그램에 신청할 수 있습니다.
팁 무료 평가판. Azure 구독이 없는 경우 Azure 체험 계정을 만들 수 있습니다(학생용 무료 Azure 계정 확인).
양자 컴퓨팅과 Azure Quantum은 어디에 사용할 수 있나요?
양자 컴퓨터는 모든 작업을 더 빠르게 수행할 수 있는 슈퍼컴퓨터는 아닙니다. 양자 컴퓨팅 연구의 목표는 기존 컴퓨터를 사용할 때보다 양자 컴퓨터를 사용할 때 더 빠르게 해결할 수 있는 문제와 가속 수준을 연구하는 것입니다.
양자 컴퓨터는 수많은 조합을 계산해야 하는 문제 처리에 매우 적합합니다. 이러한 유형의 문제는 양자 시뮬레이션, 암호화, 양자 기계 학습, 검색 문제와 같은 여러 영역에서 볼 수 있습니다.
Microsoft의 양자 컴퓨팅 연구에 대한 최신 정보는 Microsoft Research Quantum Computing 페이지를 참조하세요.
양자 시뮬레이션
양자 역학은 우주의 기본 ‘운영 체제’입니다. 자연의 기본 구성 요소가 어떻게 작동하는지를 알려주죠. 화학 반응, 생물학적 반응, 물질 형성과 같은 자연의 행태에는 다체 양자 상호 작용이 관여하고 있는 경우가 많습니다. 분자와 같은 양자 역학 시스템의 본질적인 시뮬레이션에서는 양자 컴퓨팅이 유망합니다. 큐비트는 궁금한 자연 상태를 나타내는 데 사용할 수 있기 때문입니다. 우리가 모델링할 수 있는 양자 시스템의 예로는 광합성, 초전도 및 복합 분자 형성이 있습니다.
QDK(Quantum Development Kit)는 양자 컴퓨터에서 전자 구조 문제 및 양자 역학을 시뮬레이션할 수 있도록 양자 화학 라이브러리와 함께 제공됩니다. 이러한 시뮬레이션의 예로는 분자 지상 상태의 간단한 분자 에너지 추정이 있습니다. 이 예제와 더 많은 QDK 및 Azure Quantum 샘플은 코드 샘플에서 찾을 수 있습니다.
양자 가속
양자 컴퓨팅 연구의 목표는 기존 컴퓨터를 사용할 때보다 양자 컴퓨터를 사용할 때 더 빠르게 해결할 수 있는 문제와 가속 수준을 연구하는 것입니다. 잘 알려진 두 가지 예는 Grover 알고리즘과 Shor 알고리즘으로, 고전적 알고리즘에 비해 각각 다항식 및 기하급수적 속도 향상이 가능합니다.
양자 컴퓨터에서 실행되는 Shor 알고리즘은 데이터를 안전하게 전송하기 위해 전자상거래에서 널리 사용되는 RSA(Rivest–Shamir–Adleman) 체계와 같은 기존 암호화 체계를 뚫을 수 있습니다. 이 체계는 기존 알고리즘을 사용하여 소수 인수 분해의 실질적 어려움을 기반으로 합니다. 양자 암호화를 이용하면 복잡성 추정이 아닌 기본 물리학을 사용하여 정보 보안을 보장할 수 있습니다.
Shor의 팩터링 알고리즘과 마찬가지로, 숨겨진 시프트 문제는 양자 컴퓨터가 가장 잘 알려진 클래식 알고리즘보다 기하급수적으로 성능 우위를 점하는 근본적인 이유입니다. 이는 결국 디콘볼루션 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으며 복잡한 데이터 세트 속에 숨겨진 패턴을 효율적으로 찾을 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 원칙적으로 콘볼루션을 고속으로 계산할 수 있으며, 이는 푸리에 변환을 매우 빠르게 컴퓨팅하는 양자 컴퓨터의 기능을 기반으로 합니다. Azure Quantum 작업 영역의 샘플 갤러리에서 숨겨진 시프트 Jupyter Notebook 샘플을 찾을 수 있습니다(Azure 계정 필요).
Grover 알고리즘은 비정형 데이터를 검색하는 솔루션의 속도를 획기적으로 높여 그 어떤 클래식 알고리즘보다도 빠르게 검색을 실행합니다. 사실, 특정 값 $x$가 유효한 해(“예 또는 아니요 문제”)인지 확인할 수 있는 문제는 검색 문제의 측면에서 작성할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.
부울 충족 가능성 문제: 부울 값 집합 $x$가 지정된 부울 수식을 충족하는 해석(변수에 대한 값 할당)인가?
외판원 문제: $x$가 모든 도시를 연결하는 가능한 최단 루프를 설명하는가?
데이터베이스 검색 문제: 데이터베이스 테이블에 레코드 $x$가 포함되어 있는가?
정수 소인수분해 문제: 고정소수점 수 $N$를 수 $x$로 나눌 수 있는가?
수학 문제를 해결하기 위한 Grover 알고리즘의 실제 구현 방법은 Azure Quantum 작업 영역의 샘플 갤러리에서 Grover의 검색 Jupyter Notebook을 살펴보거나(Azure 계정 필요) 이 Grover 검색 알고리즘 구현 자습서를 참조하세요.
더 많은 양자 알고리즘 샘플은 코드 샘플을 참조하세요.
양자 기계 학습
클래식 컴퓨터의 기계 학습은 과학과 비즈니스의 세계를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 그러나 모델 학습에 들어가는 높은 계산 비용은 이 분야의 개발 및 범위를 넓히는 데 방해가 됩니다. 양자 기계 학습 영역은 클래식 컴퓨터보다 더 빠르게 실행되는 기계 학습을 가능하게 하는 양자 소프트웨어를 고안하고 구현하는 방법을 검색합니다.
QDK(Quantum Development Kit)는 하이브리드 양자/클래식 기계 학습 실험을 실행할 수 있는 양자 기계 학습 라이브러리와 함께 제공됩니다. 이 라이브러리는 샘플과 자습서를 포함하고 있으며, 감독된 분류 문제를 해결하기 위해 새 하이브리드 양자 클래식 알고리즘인 회로 중심 양자 분류자를 구현하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
양자 컴퓨팅은 문제를 어떻게 해결하나요?
양자 컴퓨터는 양자 물리학의 속성을 활용하여 계산을 수행하는 제어 가능한 양자 역학 장치입니다. 일부 계산 작업의 경우 양자 컴퓨팅이 기하급수적인 속도 향상을 제공합니다. 이러한 속도 향상은 양자 역학의 세 가지 현상인 중첩, 간섭 및 얽힘 덕분에 가능합니다.
중첩
거실에서 운동하고 있다고 상상해 보세요. 왼쪽으로 완전히 돈 다음, 오른쪽으로 완전히 돕니다. 이제 왼쪽 및 오른쪽으로 동시에 돌아 보세요. 이렇게 돌 수는 없습니다(적어도 자신을 둘로 쪼개지 않는 한). 분명히 두 상태에 동시에 있을 수 없습니다. 즉 왼쪽 및 오른쪽으로 동시에 향할 수는 없습니다.
그러나 양자 입자인 경우 중첩(또는 결집이라고도 함)이라는 현상으로 인해 좌향 및 우향에 대한 특정 확률이 있을 수 있습니다.
클래식 입자와 달리 $A$ 및 $B$의 두 상태가 양자 입자의 유효한 양자 상태인 경우 상태의 선형 조합도 유효한 양자 상태 $\text{qubit state}=\alpha A + \beta B$입니다. $A$ 및 $B$ 양자 상태의 이 선형 조합을 중첩이라고 합니다. 여기서 $\alpha$ 및 $\beta$는 각각 $A$ 및 $B$의 확률 진폭으로 $|\alpha|^{2} + |\beta|^{2} = 1$입니다.
이온, 전자 또는 초전도 회로와 같은 양자 시스템만 양자 컴퓨팅을 사용할 수 있는 중첩 상태에서 존재할 수 있습니다. 전자와 같은 양자 입자에는 자체 “왼쪽 또는 오른쪽을 향한” 속성이 있습니다(예: 스핀이라고 함). 따라서 전자의 양자 상태는 “스핀업” 및 “스핀다운”의 중첩입니다.
일반적으로 양자 시스템이 두 개의 양자 상태에 있을 수 있는 경우 기존 이진 컴퓨팅과 더 관련성이 높도록 하기 위해 이러한 상태를 0 상태 및 1 상태라고 합니다.
큐비트 및 확률
클래식 컴퓨터는 정보를 비트 단위로 저장하고 처리합니다. 이 비트의 상태는 1 또는 0일 수 있지만 둘 다일 수는 없습니다. 양자 컴퓨팅에서의 해당 항목은 큐비트입니다. 큐비트는 양자 상태 0과 1의 중첩에 있을 수 있는 모든 양자 시스템입니다. 가능한 각 양자 상태에는 연결된 확률 진폭이 있습니다. 큐비트를 측정한 후에만 해당 상태가 연결된 확률에 따라 0 상태 또는 1 상태로 축소되므로 가능한 상태 중 하나가 특정 확률로 획득됩니다.
큐비트가 한쪽 방향 또는 다른 방향으로 붕괴될 확률은 양자 간섭에 의해 결정됩니다. 양자 간섭은 측정하는 동안 특정 결과의 확률에 영향을 주기 위해 큐비트의 상태에 영향을 주며, 이 확률 상태는 양자 컴퓨팅의 뛰어난 기능이 됩니다.
예를 들어 클래식 컴퓨터에서 두 개의 비트를 사용하면 각 비트에서 1 또는 0을 저장할 수 있으므로 네 개의 가능한 값(00, 01, 10 및 11)을 저장할 수 있지만 한 번에 하나의 값만 저장할 수 있습니다. 그러나 중첩 상태의 두 개의 큐비트를 사용하면 각 큐비트가 1, 0 또는 둘 다일 수 있으므로 동일한 네 개의 값을 동시에 나타낼 수 있습니다. 세 개의 큐비트를 사용하면 8개의 값, 네 개의 큐비트를 사용하면 16개의 값 등을 나타낼 수 있습니다.
자세한 정보는 양자 컴퓨팅의 큐비트를 참조하세요.
얽힘
양자 역학의 가장 흥미로운 현상은 둘 이상의 양자 시스템이 서로 얽히는 능력입니다. 얽힘은 양자 시스템 간의 양자 상관 관계입니다. 큐비트가 얽히면 개별 하위 시스템의 양자 상태를 독립적으로 설명할 수 없도록 전역 시스템을 형성합니다. 글로벌 시스템의 상태를 하위 시스템의 선형 조합으로 작성할 수 없는 경우 두 시스템이 얽혀 있는 것입니다.
얽힌 양자 시스템은 먼 거리에서 분리된 경우에도 이러한 상관 관계를 유지할 수 있습니다. 즉, 한 하위 시스템에 적용하는 작업 또는 프로세스가 다른 하위 시스템과도 관련이 있습니다. 얽힌 큐비트 간에 상관 관계가 있으므로 한 큐비트의 상태를 측정하면 다른 큐비트의 상태에 대한 정보가 제공됩니다. 이 특정 속성은 양자 컴퓨팅에 매우 유용합니다.
참고 두 큐비트 간의 모든 상관 관계가 두 큐비트의 얽힘을 의미하는 것은 아닙니다. 고전적 비트도 상관 관계를 가질 수 있습니다. 두 개의 큐비트가 고전적 비트를 사용하여 재현할 수 없는 상관 관계를 보일 경우 이들은 얽힌 것입니다. 고전적 상관 관계와 양자 상관 관계 간의 이러한 차이는 미묘하지만 양자 컴퓨터에서 제공되는 속도 향상에 반드시 필요합니다.
자세한 내용은 Q# 및 Azure Quantum으로 양자 얽힘 살펴보기 자습서를 참조하세요.
양자 컴퓨터와 양자 시뮬레이터의 비교
양자 컴퓨터는 기존 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅의 성능을 결합하는 컴퓨터입니다. 현재 양자 컴퓨터는 하이브리드 모델, 즉, 양자 프로세서를 제어하는 기존 컴퓨터에 해당합니다.
양자 컴퓨터 개발은 아직 초기 단계입니다. 양자 하드웨어는 가격이 비싸고 대부분의 시스템은 대학과 연구소에 있습니다. 클래식 컴퓨터는 익숙한 실리콘 기반 칩을 사용하지만, 양자 컴퓨터는 원자, 이온, 광자 또는 전자와 같은 양자 시스템을 사용합니다. 그러나 이 기술은 발전하고 있으며 양자 시스템에 제한적인 퍼블릭 클라우드 액세스가 가능합니다.
Azure Quantum은 특정 시스템에 대해 동일한 알고리즘을 튜닝할 수 있는 유연성을 유지하면서도 한 번에 여러 플랫폼에 대한 양자 알고리즘을 만들 수 있습니다. Qiskit, Cirq 및 Q#과 같은 여러 프로그래밍 언어 중에 선택하고 여러 양자 시스템에서 알고리즘을 실행할 수 있습니다. Azure Quantum에서는 오늘날의 양자 시스템을 탐색하는 동시에 미래의 확장된 양자 시스템에 대비할 수 있습니다.
팁 처음 사용자는 작업 영역을 만들 때 참여하는 각 양자 하드웨어 공급자에서 사용할 수 있는 무료 $500(USD)Azure Quantum 크레딧을 자동으로 받습니다. 크레딧을 모두 사용했는데 더 필요한 경우 Azure Quantum Credits 프로그램에 신청할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Quantum 크레딧 프로그램 애플리케이션을 참조하세요.
Azure Quantum 하드웨어
양자 컴퓨터는 크게 다음과 같은 세 부분으로 구성됩니다.
큐비트를 보관하는 디바이스
큐비트에서 양자 연산(양자 게이트라고도 함)을 수행하고 측정하는 방법
프로그램을 실행하고 지침을 보내는 클래식 컴퓨터
큐비트는 쉽게 손상되고 환경 간섭에 매우 민감합니다. 큐비트를 저장하는 일부 방법의 경우 큐비트를 저장하는 장치는 결집을 최대화하기 위해 절대 0(영)도 바로 위의 온도로 유지됩니다. 다른 유형의 큐비트 저장에서는 진동을 최소화하고 큐비트를 안정화하는 데 도움이 되는 진공 챔버를 사용합니다.
큐비트 유형에 따라 극초단파, 레이저, 전압 등의 다양한 방법으로 연산을 수행할 수 있습니다.
양자 컴퓨터는 올바르게 작동하기 위한 많은 과제를 마주하고 있습니다. 양자 컴퓨터의 오류 수정은 중요한 문제이며, 확장(더 많은 큐비트 추가)은 오류 비율을 높입니다. 이러한 제한으로 인해 데스크톱용 양자 PC는 아직 멀지만 상업적으로 실행 가능한 랩 기반 양자 컴퓨터는 가까이 있습니다.
Microsoft는 양자 하드웨어에 대한 클라우드 액세스를 제공하기 위해 양자 하드웨어 회사와 파트너 관계를 맺고 있습니다. Azure Quantum 플랫폼과 QDK가 있으면 다양한 양자 하드웨어에서 양자 프로그램을 살펴보고 실행할 수 있습니다. 다음은 현재 사용 가능한 양자 대상입니다.
Quantinuum: 충실도가 높고 완전히 연결된 큐비트와 중간 회로 측정을 수행 능력을 갖춘 트랩 이온 시스템입니다.
시스템입니다. IonQ: 최대 11개의 완전히 연결된 큐비트에 대해 동적으로 재구성 가능한 트랩된 이온 양자 컴퓨터로, 모든 쌍 간에 2큐비트 게이트를 실행할 수 있습니다.
자세한 내용은 전체 양자 컴퓨팅 대상 목록을 참조하세요.
Azure Quantum 시뮬레이터
지금은 리소스 및 예산으로 인해 실제 양자 하드웨어의 사용이 제한적입니다. 양자 시뮬레이터는 양자 알고리즘을 실행하여 알고리즘을 쉽게 테스트 및 디버그하고, 결과가 예상과 일치한다는 확신이 들면 실제 하드웨어에서 양자 알고리즘을 실행합니다.
양자 시뮬레이터는 클래식 컴퓨터에서 실행되며 큐비트가 서로 다른 연산에 어떻게 반응하는지 예측하는 환경에서 양자 프로그램을 실행하고 테스트할 수 있는 소프트웨어 프로그램으로, 알고리즘을 쉽게 테스트 및 디버그한 후 결과가 예상과 일치할 것이라는 확신이 생기면 실제 하드웨어에서 알고리즘을 실행할 수 있습니다.
QDK(Quantum Development Kit)에는 대규모 시스템을 시뮬레이션하는 스파스 시뮬레이터, 노이즈가 있을 때 양자 알고리즘을 시뮬레이션하는 노이즈 시뮬레이터 및 리소스 예측 도구를 포함하여 동일한 양자 알고리즘을 시뮬레이션하는 다양한 방법을 나타내는 다양한 양자 시뮬레이터 클래스가 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 양자 시뮬레이터를 참조하세요.
Azure 계정이 있는 경우 Azure Quantum 작업 영역의 샘플 갤러리에서 양자 시뮬레이터를 사용하는 여러 가지 Jupyter Notebook 샘플을 찾을 수 있습니다. Q# 및 Azure Quantum Notebook을 시작하는 방법을 참조하세요.
다음 단계
위키백과, 우리 모두의 백과사전
양자 컴퓨터(quantum computer)는 얽힘(entanglement)이나 중첩(superposition) 같은 양자역학적인 현상을 활용하여 자료를 처리하는 계산 기계이다.[1][2][3][4] 또한 그러한 방법을 ‘양자 컴퓨팅'(quantum computing)이라고도 한다.[5]
고전적인(전통적인) 컴퓨터에서 자료의 양은 비트로 측정된다. 양자 컴퓨터에서 자료의 양은 큐비트로 측정된다. 양자 계산의 기본적인 원칙은 입자의 양자적 특성이 자료를 나타내고 구조화할 수 있다는 것과 양자적 메카니즘이 고안되어 이러한 자료들에 대한 연산을 수행할 수 있도록 만들어질 수 있다는 것에 기인한다. 양자 컴퓨팅이 여전히 실험적인 초기단계에 머물러있지만, 매우 작은 수의 큐비트를 가지고 양자 수치 계산이 수행되는지에 관한 연구들이 행해져 왔다.[6][7]
양자 정보 통신은 정보 사회의 패러다임을 바꿀 신기술로 여겨졌다.[8] 양자 정보 통신을 활용한 양자 컴퓨터는 한 개의 처리 장치에서 여러 계산을 동시에 처리할 수 있어 정보처리량과 속도가 지금까지의 컴퓨터에 비해 뛰어나다. 하지만 정보 교환을 위해 발생하는 양자 얽힘(quantum entanglement)에 큰 비용이 드는 단점이 있어 양자 정보 통신에서 필수적이지만 비용이 많이 발생하는 얽힘을 가능한 한 줄이고 부정보(side information)를 활용해 정보를 교환하는 방식이 개발되었다.[9]
양자 컴퓨팅과 계산 복잡도 이론 [ 편집 ] [10] BQP와 다른 문제 공간의 관계 추정 도식
이 절에서는 양자 컴퓨터의 능력에 대해 현재 알려진 수학적인 결과를 조사한다. 이 결과는 양자 컴퓨터와 관계된 계산 복잡도 이론과 계산 이론에서 나온 것이다.
양자컴퓨터의 언어는 00,01,10,11이다.
양자 컴퓨터가 효율적으로 풀 수 있는 문제군을 BQP라 한다. 여기서 효율적이란, ‘정해진 오차범위 내에서 다항 시간 안에’ 푼다는 뜻이다. 양자 컴퓨터는 확률적 알고리즘을 실행할 뿐이므로 양자 컴퓨터에 대한 BQP는 기존 컴퓨터에 대한 BPP에 대응한다. BPP는 오차 확률을 1/4로 제한하며 다항 시간에 풀 수 있는 문제의 집합으로 정의된다.[11] 양자 컴퓨터가 문제를 “푼다”는 것은 모든 예제에 대해 높은 확률로 올바른 결과가 나온다는 뜻이다. 그 결과가 다항 시간에 나왔다면 그 문제는 BQP에 속한다.
BQP는 NP-완전과 서로소 집합이고, P가 BQP의 진부분집합일 것으로 추정되나 아직 증명되지는 않았다. 소인수 분해와 이산 로그 문제가 BQP에 속한다. 두 문제 모두 NP문제이고, BPP가 아닐 것으로 추정되므로 P에도 속하지 않는다. 또한 NP-완전도 아닐 것으로 추정된다. 양자 컴퓨터가 NP-완전 문제를 다항 시간에 풀 수 있다는 잘못된 인식이 널리 퍼져 있으나 확실히 증명된 바는 없다. 양자 컴퓨터도 NP-완전 문제는 다항 시간에 풀 수 없다는 견해가 일반적이다.
양자 컴퓨터의 연산자는 벡터에 특정한 행렬을 곱해서 바꾸는 것으로 생각할 수 있다. 행렬을 곱하는 연산은 선형 연산이다. 대니얼 S. 에이브럼스와 세트 로이드는 양자 컴퓨터가 ‘비선형’ 을 계산할 수 있다면 NP-완전 문제를 다항 시간에 풀 수 있음을 보였다. #P-완전 문제 역시 가능하다. 그러나 그러한 기계는 불가능하다고 보았다.
양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 빠를 수는 있지만, 기존 컴퓨터로 풀 수 없는 문제는 양자 컴퓨터 역시 풀 수 없다. 충분한 시간과 메모리가 주어지더라도 사실상 마찬가지이다. 튜링 기계가 양자 컴퓨터를 시뮬레이트할 수 있기 때문에 양자 컴퓨터가 정지 문제 같은 결정 불가능 문제를 풀 수는 없다. ‘표준’ 양자 컴퓨터의 존재가 처치-튜링 명제를 반증하지는 않는다.[12]
최근에 수많은 연구자들이 양자 역학을 하이퍼 계산에 사용할 수 있는지를 연구하기 시작하였다. 즉, 결정 불가능 문제를 풀 수 있을지를 연구하는 것이다. 그러한 주장은 이론적으로도 가능하지 않을 것으로 보는 회의적인 견해가 많다.
상용화 [ 편집 ]
2011년 5월 11일, 캐나다의 D-Wave Systems에서 128큐비트 프로세스가 장착된 세계최초의 상용화 양자컴퓨터인 D-Wave One을 내놓았으며[13], 5월 20일 1000만 달러의 가격으로 시장에 내놓았다.
D-Wave One 은 범용 양자 컴퓨터는 아니며, Quantum Annealing[14]이라는 특정한 양자 알고리즘에 특화된 하드웨어를 갖고 있다.
2013년 NASA와 구글이 공동으로 설립할 인공지능 연구소에서 D-Wave 2를 구매할 계획이라고 밝혔다.[15]
이후 D 웨이브는 D 웨이브 1의 후속으로 512개의 큐비트를 사용하는 D 웨이브 2(D-WAVE 2)를 출시했는데 구글이 이를 구입했다. D-Wave 2는 머신러닝과 음성인식, 자연어 처리를 위해 방대한 데이터를 분석할 수 있고, 싱글코어 칩을 활용하는 일반 컴퓨터보다 1억배 이상 빠른 속도로 처리할 수 있는 것으로 알려졌다.
앞으로 100 큐비트 정도 되는 양자컴퓨터가 등장한다면 전세계의 모든 하드드라이브의 데이터 저장용량을 가볍게 능가하게 될 것이다.
지금 쓰는 디지털 컴퓨터의 정보 저장 기본 단위는 ‘비트(bit)’다. 양자컴퓨터에서는 이 기본 단위를 ‘큐비트(qubit)’라 부른다. 큐비트의 개수는 양자컴퓨터의 성능을 좌우한다. 이론적으로 큐비트가 하나 늘어날 때마다 계산 능력이 두 배가 된다. 별것 아닌 듯하지만, 이게 엄청난 차이를 만든다. 큐비트 10개면 약 1000배, 20개면 100만 배, 40개면 1조 배가 된다.
구글 [ 편집 ]
2019년 구글은 슈퍼컴퓨터로 1만 년이 걸리는 연산을 200 초만에 해내는 53큐비트(qubit·양자컴퓨터 연산 단위) 성능의 시카모어 프로세서를 선보인 바 있다. 현존 가장 뛰어나다는 슈퍼컴퓨터를 양자컴퓨터가 뛰어넘은 이른바 양자우월성 단계에 도달한 것이다. 구글은 2019년 세계 최초로 슈퍼컴퓨터조차 풀기 어려운 문제를 자사의 53-큐비트 시커모어 양자프로세서를 이용해 해결했다. 2019년 10월 구글은 53큐비트 기반 양자 컴퓨터를 개발해 슈퍼컴퓨터가 1만 년 걸리는 계산을 3분20초 만에 풀 수 있다고 밝혔다.
2019년 10월 29일, 라이트코인 재단 공동 창업자 왕 신시가 트위터를 통해 “구글의 54 큐비트(양자컴퓨터의 기본 단위) 양자컴퓨터가 비트코인의 암호화를 풀려면 수백만 비트가 필요하다. 양자컴퓨터의 큐비트 단위가 매년 두 배로 늘어난다는 가정하에 비트코인을 깨는 데 약 15년이 걸릴 것”이라고 설명했다.
구글의 양자컴퓨터는 큐비트 수가 53개다. 표준과학연구원 정연욱 박사에 따르면 큐비트 수가 50개를 넘어서면 양자컴퓨터의 능력이 현재 디지털컴퓨터 중에서 성능이 가장 뛰어난 수퍼컴퓨터의 메모리 수준으로 올라선다. 구글의 양자컴퓨터가 양자우월성을 돌파했다는 건 그들이 가진 큐비트 수에서도 짐작할 수 있다. 정 박사는 큐비트 수가 60개가 되면 수퍼컴퓨터보다 성능이 1000배 이상 커지는 것이라고 했다.
사이버 보안 회사인 딥와치의 제품 및 전략 담당 부사장인 마리사 리스 우드는 “오늘날의 유비쿼터스 RSA 암호화 알고리즘의 경우에 기존 컴퓨터는 2,048비트 디지털 키로 보호되는 통신을 중단하는 데 약 300조 년이 걸리지만 4,099 큐비트로 구동되는 양자 컴퓨터는 10초면 충분하다”고 말했다.
IBM [ 편집 ]
2021년 11월 14일, 아빈드 크리슈나 IBM 최고경영자(CEO)는 미국 인터넷 매체 악시오스(Axios on HBO)에서 새로 개발한 이글 프로세서는 127큐비트(qubit :양자컴퓨터 연산단위)를 처리할 수 있다며 100큐비트 이상 성능으로 기존 컴퓨터를 능가하는 새 이정표에 도달했다고 말했다.
현재 공인인증서는 2048비트 RSA 암호화 키를 사용하는데, 2048비트를 양자컴퓨터로 계산해 뚫으려면 큐비트가 두 배 이상 필요하다. IDQ코리아 최정운 박사는 “지금 개발된 양자컴퓨터가 100큐비트 미만인데, 현재 암호화 알고리즘을 깨려면 적어도 5000큐비트 이상 양자컴퓨터가 필요하다”고 말했다.
IBM은 현재 65큐비트 양자컴퓨터 허밍버드를 운용 중이다. 이들은 올해 127큐비트 이글에 이어, 내년 433큐비트 오스프리, 2024년 1121큐비트 콘도르를 개발하겠다고 예고한 바 있다.
백한희 IBM 퀀텀연구소 박사는 “IBM은 65큐비트 퀀텀 시스템을 IBM 퀀텀 네트워크 고객사에 제공하고 있으며 현재 100큐비트 프로세서를 활용한 시스템을 구축하고 있다”며 “고전컴퓨팅만을 활용했을 때보다 큰 이점을 누리게 되는 퀀텀 어드밴티지는 1000큐비트를 달성했을 때 가능하다고 생각된다. IBM은 2023년까지 이를 달성할 수 있도록 노력하고 있다”고 밝혔다.
IBM은 양자컴퓨터 25대를 보유중이다.
대한민국 [ 편집 ]
일본은 NTT를 중심으로 양자컴퓨터 개발을 추진하고 있다. 반면에 한국은 정확하게 어느 기관이 주도적으로 개발중인지 불명확하다.
2019년, 삼성전자가 아이온큐에 650억 원을 투자했다. 아이온큐는 양자컴퓨터 분야의 권위자 김정상 듀크대 교수와 크리스토퍼 먼로 메릴랜드 대학교 교수가 2015년에 설립한 회사다. 먼로 교수는 2012년 노벨 물리학상 수상자인 데이비드 와인랜드와 함께 최초의 통제 가능한 큐비트를 생성하는 데 성공했으며, 김 교수는 양자정보처리와 양자통신하드웨어에서 독보적 지위를 다졌다. 아마존 엔지니어링 임원 출신인 피터 채프먼이 회장 겸 사장이다.
2019년 11월, 삼성전자는 10년 이상 미래를 보고 선행연구를 하는 삼성종합기술원을 중심으로 양자컴퓨터 연구개발을 강화하고 해외 스타트업에 수백억원을 투자하는 등 공격 행보에 나서고 있다. “기존 틀과 한계를 허물고 미래를 선점하자”는 이재용 삼성전자 부회장의 초격차 철학이 양자컴퓨터 투자에도 반영됐다는 분석이다.
2020년, 아이온큐가 22큐비트 양자컴퓨터 시스템을 발표했다. 2028년 1024큐비트를 개발할 계획이다. 2cm 반도체 위에 80큐비트를 집적하는 기술을 개발중이다.
2021년 9월 7일, 삼성전자가 이스라엘 양자컴퓨팅 스타트업 퀀텀 머신(Quantum Machines, QM)에 투자했다. 2019년 미국 알리로 테크놀로지스와 아이온큐 등 2곳에 투자한 뒤 양자컴퓨터 분야에서 세 번째 투자처다. 아이온큐가 하드웨어 업체라면, 퀀텀머신은 소프트웨어 업체이다.
2021년 9월 9일, 삼성전자, 현대차가 투자한 아이온큐가 미국 주립 메릴랜드 대학교에 아이온큐 연구원과 엔지니어 등이 이용할 수 양자컴퓨딩 실습 연구소를 설립한다. 국립 양자 연구소 형태로 메릴랜드주(州) 중부 칼리지파크에 있는 메릴랜드대 디스커버리 구역에 위치한다.
2021년 10월 1일, 아이온큐는 양자컴퓨터 전문기업으로는 최초로 뉴욕증시에 상장되었다.
제품 [ 편집 ]
한국은 아직 프로세서 이름도 정하지 못한 수준이다.
같이 보기 [ 편집 ]
각주 [ 편집 ]
[Talk Talk] 말 많은 양자컴퓨터, 오해와 사실
▲ 현재 수준의 양자컴퓨터는 기존의 컴퓨터를 대체할 수 없다. 대체재나 경쟁자라기보다는 오히려 보완재에 가깝다. 그러나 상온 초전도체가 실현되어 대량생산이 가능해진다면 양자컴퓨터가 대중화될 가능성도 없지는 않다. ⓒ shutterstock.com
2014년은 SF 팬이나 새로운 기술에 민감한 엔지니어들에게는 다소 실망스러운 소식으로 시작했다. 바로 세계 최초의 양자컴퓨터로 화제를 모았던 D-Wave의 성능이 일반 컴퓨터와 그리 다르지 않다는 것이다. 심지어 일각에서는 D-Wave가 ‘제대로 된 양자컴퓨터가 아니다’는 얘기까지 한다. 사실 최초의 양자컴퓨터라는 타이틀치고는 D-Wave가 한 일이 별로 없긴 하다. 양자컴퓨터가 NP 문제를 쉽게 해결한다고는 하지만 어디까지나 적절한 알고리즘이 적용됐을 때의 이야기, D-Wave는 지금까지 록히드 마틴, NASA, 구글 딱 세 곳에 팔렸을 뿐이고 특별한 활약을 보였다는 얘기가 아직 없다. 요란한 기대만큼의 역할을 해주려면 아직 시간이 필요할 것으로 보인다.
양자컴퓨터는 병렬컴퓨터인가?
여러 언론에서는 2013년부터 당장에라도 양자컴퓨터가 실용적인 수준에서 사용될 것처럼 보도하곤 했다. 최근 2년 들어 양자컴퓨터에 대한 대중적인 정보도 크게 늘었다. 심지어 ‘양자컴퓨터에 윈도 깔면 부팅 시간이 몇 초?’같은 황당한 질문들도 종종 보인다. 그런 질문에 정성스럽고 진지하게 답을 달아주는 모습까지.
과연 양자컴퓨터가 언론과 사람들의 기대대로 조만간 실현될까? 대부분의 전문가는 아직 한참 멀었다는 데 의견을 같이한다. 그것도 사람들이 기대하는 형태하고는 차이가 클 것이다. 현재의 기술 수준으로는 양자컴퓨터에 게임은 고사하고 업무용 프로그램은 물론, 윈도나 리눅스 같은 대중적인 운영체제조차 깔지 못할 것이다. 애초에 현재 연구되는 수준의 양자컴퓨터는 한정된 용도로만 사용 가능한 컴퓨터이기 때문이다.
언론과 대중의 이상할 정도로 과열된 관심은 양자컴퓨터에 대한 오해에서 비롯된다. 흔히 양자컴퓨터를 대규모 병렬 계산이 가능한 컴퓨터 정도로 생각하곤 한다. 그도 무리가 아닌 것이 양자컴퓨터는 양자적 상태의 조합인 ‘큐비트’를 이용하여 연산한다고 알려졌으며 그에 따라 한 단위가 다루는 정보도 0과 1의 두 가지가 아닌 00, 01, 10, 11 조합의 네 가지 상태기 때문이다. 그 결과 양자컴퓨터는 이진 코드를 사용하는 컴퓨터에 비해 곱절이나 빠른 처리가 가능할 것으로 기대된다.
▲ 세계 최초의 양자컴퓨터 D-Wave 1. 현재 명령어셋과 프로그래밍 언어까지 개발되어 실용성이 높아졌지만 최근 성능 논란에 휘말렸다. ⓒ D-Wave
▲ 연산능력을 극대화한 슈퍼컴퓨터는 병렬컴퓨팅을 이용한다. 프로세서 여러 대를 연결하여 한 번에 많은 연산을 처리하도록 구성한 것이다. 그러나 병렬컴퓨팅의 기반은 기존 프로세서의 아키텍처와 알고리즘이다. 양자컴퓨팅은 구조와 작동방식이 본질적으로 다르다. 사진은 IBM의 슈퍼컴퓨터 ‘블루진(Blue Gene)’ⓒ IBM
그런데 정말 그럴까? 물론 큐비트는 고전적인 컴퓨터의 비트와 달리 얽힘을 이용하여 n개의 양자가 존재할 때 2n개 만큼의 상태를 만들어낼 수 있다. 그러나 단순히 상태를 표현하는 가짓수가 많은 것만으로는 특별할 것이 없다. 고전적인 컴퓨터의 연산으로도 적절한 알고리즘만 도입하면 큐비트가 보여주는 것만큼이나 다양한 상태를 만들어낼 수 있기 때문이다. 양자컴퓨터를 일반 컴퓨터와 차별화하는 점은 큐비트가 만들어내는 경우의 수가 아니라 연산이 결정론적이냐, 비결정론적이냐의 여부다.
결정론적 튜링 기계 vs 비결정론적 튜링 기계
▲ 큐비트는 말보다는 공간 기하로 설명하는 편이 이해가 빠르다. ‘블로흐 구’라고 부르는 위의 그래프에서 구의 표면은 두 가지 결과에 대한 확률값의 합이 1인 점으로 가능한 모든 사건이 일어나는 경우를 확률적으로 표현한 것이다. 고전적인 비트는 구의 ‘북극’과 ‘남극’에 해당하는 1과 0 값만 지닐 수 있지만 큐비트는 구의 어느 곳에도 존재할 수 있다. 북극과 남극을 제외한 나머지 표면에서는 1과 0 두 가지 사건에 대한 확률이 공존한다. 중첩을 정확히 이해하려면 확률에 대한 일반적인 상식에서 다소 벗어나야 한다. A라는 물체가 B에 있을 확률이 10%라면 10번 중 한 번은 B 장소에 있고 나머지 9번은 B에 없다는 뜻이다. 이때 A는 결코 같은 시간에 두 곳에 존재할 수 없다. A가 B에서 발견된다면 A는 다른 곳에는 존재하지 않는다. 그러나 양자적 수준의 미시세계에서는 A가 B와 B가 아닌 곳에 ‘동시에’ 존재한다. 다만 그 존재 확률이 B에서는 10%로 나타날 뿐이다. 사실 중첩과 같은 현상은 우리가 지각할 수 있는 세계의 경험과 너무나 이질적이라서 적당한 시각화 방법이 없다. 위의 도표도 일상적인 경험에 비추어 이해할 수 있도록 도식화한 것뿐이다.
고전적인 컴퓨터는 하나의 입력에 대해 하나의 결과만 내놓는다. 입력값에 따라 출력값이 선형적으로 결정되는 결정론적인 체계다. 이에 비해 양자적 수준의 소립자를 이용하는 양자컴퓨터는 입자 상태의 ‘중첩’을 이용한다. 상태의 중첩이란 여러 가지 상태가 동시에 하나의 입자에 나타나는 것을 말하며 흔히 이야기하는 양자의 ‘불확정성’과 연관된다.
예를 들어 어떤 양자컴퓨터가 전자의 스핀을 큐비트로 이용한다고 생각해보자. 연산을 시작하기 전의 전자는 양자컴퓨터 내에서 전자가 지닐 수 있는 스핀의 값인 +1/2, -1/2을 모두 가진다. 이는 거칠게 표현하면 이렇다. 어떤 질문에 대해 그렇다는 흰 공, 아니다는 검정 공으로 표현한다고 생각해보자.
당신이 질문을 던졌을 때 상대방이 공을 내놓았는데 이 공이 흰색인 동시에 검은색이라는 이야기다. 얼핏 보면 그저 결과를 모르니 ‘흰 공일 확률이 반, 검은 공일 확률이 반’이라고 이야기하는 것처럼 보인다. 그러나 중첩이란 단순히 가능성만을 이야기하는 것이 아니다. 양자적 수준에서 검정 공과 흰색 공은 둘 다 분명히 존재한다. 그것도 같은 자리, 같은 시간에. 다만 존재할 확률이 각각 50%씩일 뿐이다. 더 정확히 이야기하자면, 양자적 수준에서는 관측 전까지 여러 상태가 확률적으로 중첩된 상태로 존재하다 관측하거나 조작하는 순간 어느 하나의 상태로 고정된다.
이러한 양자적 특성 때문에 양자컴퓨터는 적은 큐비트로도 많은 경우의 수를 표현할 수 있을 뿐 아니라 큐비트의 행동 자체가 비결정론적이라 여러 가지 결괏값을 한 번에 낼 수 있다. 여기에 더해 양자를 확률 파동함수로 표현했을 때 상반되는 상태가 상쇄되어 오답을 재빨리 제거할 수 있다는 점까지 고려하면 적당한 메커니즘만 지닌 문제라면 양자컴퓨터가 매우 빠르게 해결할 수 있음을 알 수 있다. 이러한 장점은 양자컴퓨터의 작동원리가 기존의 컴퓨터와는 본질적으로 다르기 때문에 나타난다. 따라서 양자컴퓨터의 ‘빠름’은 우리가 컴퓨터에 기대하는 ‘빠름’과는 그 적용분야나 성격에 큰 차이가 있는 것이다. 어쩌면 특정 연산에서 기존 컴퓨터와 속도 차이가 별로 없거나 부족한 결과를 보여주었다고 양자컴퓨터에 실망할 필요는 없는 셈이다.
▲ 튜링 기계를 표현한 일러스트. 튜링 기계는 영국의 수학자, 앨런 튜링이 제안한 계산기계로 테이프에 기록된 연산을 순차적으로 처리한다. 현대 컴퓨터의 기본 원리는 튜링 기계를 바탕으로 폰 노이만 구조를 적용한 것이다. 즉 현대 컴퓨터의 기본 구조는 튜링 기계의 일부분이며 양자컴퓨터 역시 마찬가지다. ⓒ Schadel
▲ 양자 중첩에 대한 대표적인 예시가 슈뢰딩어의 고양이다. 슈뢰딩어는 상반된 두 가지 상태가 중첩된다고 할 때 어떤 논리적 모순이 생기는지 풍자하려 고양이 실험을 고안했으나 현재는 상식적으로 이해하기 어려운 미시현상을 대표하는 비유로 사용된다. ⓒ ADA+Neagoe
기존 컴퓨터가 해결하지 못하는 문제를 해결한다
그렇다면 왜 과학자들이 기존의 컴퓨터와는 동떨어진 양자컴퓨터에 매달릴까? 양자컴퓨터가 비결정론적인 NP 문제를 해결할 때 큰 역할을 할 수 있기 때문이다. NP 문제란 ‘비결정론적 튜링 기계’라는 장치로 합리적인 시간 내에 풀 수 있는 문제를 말한다. 수학계의 밀레니엄 문제 중 하나인 P-NP 문제에 등장하는 NP 문제가 바로 이것이다. 현재 사용하는 컴퓨터처럼 단일 경로만 계산할 수 있는 기계는 NP 문제를 해결하려면 문제의 복잡도가 증가할수록 지수함수적인 비례로 해결시간이 증가하므로 효율적이지 않다. A라는 암호체계를 깨려면 몇 만 년이 걸리네 어쩌네 하는 이유도 이 때문이다.
▲ NP 문제의 대표적인 예시가 교통상황 분석이다. 도로의 교통상황은 각각의 차량의 움직임이 상호작용하여 만들어내는 현상이다. 개별 차량의 움직임을 모두 분석하면 교통상황을 예측할 수 있겠지만, 연산에 너무나도 많은 시간이 소요되어 현실적으로 거의 불가능하다. 비결정론적인 튜링 기계는 특정한 NP 문제를 충분히 이른 시간 내에 해결할 수 있으리라고 기대된다. ⓒ shutterstock.com
비결정론적 튜링 기계는 문제에 대한 여러 가지 답을 동시에 계산할 수 있는 장치다. 간단히 말하면 여러 가지 경우의 수 중 최적의 해결책을 골라내는 것이다. 길 찾기 알고리즘이 좋은 예다. A에서 B까지 가는 합리적인 경로가 10가지라고 해보자. 비결정론적 튜링 기계는 목적지까지 가는 경로 10가지를 동시에 시뮬레이션하고 그중 가장 일찍 도착한 경로를 정답으로 내놓는다. 이는 10개의 서로 다른 계산장치가 각각 하나의 경로만을 계산하고 이들 중 가장 빨리 계산을 끝낸 장치가 결과값을 보고하는 것과 같다.
따라서 비결정론적인 튜링 기계는 다양한 원인과 요소들을 고려해야 하면서도 공식처럼 적용되는 표준 해법이 존재하지 않는 복잡한 문제들을 빠르게 해결할 수 있다. 예로 든 최적 경로를 찾는 문제나 암호 해독, 시장 분석, 유체 등의 복잡계 분석, 자연어 분석과 같은 과제들이 바로 비결정론적인 튜링 기계가 해결 가능한 문제들이다.
물론 NP 문제는 P 문제에 포괄되므로 고전적 컴퓨터인 결정론적 튜링 기계도 적절한 알고리즘만 짜면 NP 문제를 해결할 수 있다. 다만 그 시간이 엄청나게 오래 걸리는 것이 문제다. 특히 양자컴퓨터는 소인수분해나 이산 로그에서 강력한 것으로 알려졌다. 소인수분해나 이산로그 모두 큰 수에 대해서는 일반적인 해법이 존재하지 않아 대입을 통해 일일이 확인해보아야 하는 문제들이다. 이 두 가지 과제들은 현대 암호학의 공개키 알고리즘의 중요한 부분을 차지하기에 양자컴퓨터가 언급될 때마다 암호에 대한 얘기가 따라붙는다.
그러나 NP 문제는 양자컴퓨터 본연의 목적도 아니고 애초에 모든 NP 문제에 양자컴퓨터가 효율적인 것도 아니다. 양자컴퓨터가 그보다 더 막강한 능력을 발휘하리라고 기대되는 분야는 입자들의 미시적 운동을 분석해야 하는 학문 분야다. 양자컴퓨터에 대한 논의 자체가 미시세계의 운동을 분석하려면 슈뢰딩어 방정식에 기반을 둔 컴퓨터가 있어야겠다고 주장한 리처드 파인만의 논문으로부터 비롯됐음을 상기해보자.
양자컴퓨터는 기존 컴퓨터를 대체할까?
▲ 코넬 대학교 강의실에서의 리처드 파인만. 파인만은 1982년의 논문에서 양자컴퓨터의 가능성과 필요성을 제시했다.
이처럼 특정 분야에서는 기대를 한몸에 받는 양자컴퓨터지만 비가역적인 변환에 대해서는 오히려 기존 컴퓨터보다 취약할 수 있다. 양자역학적 시스템은 ‘유니터리’한 방식으로만 변화한다. 유니터리란 양자를 행렬로 표현했을 때 이에 대한 역행렬이 항상 존재한다는 뜻이다. 이는 양자에 어떤 변환을 가했을 때 역변환이 항상 가능해야 한다는 뜻이므로 양자컴퓨터로 계산한 결괏값으로부터 입력값을 다시 찾는 것이 항상 가능해야 한다. 그러나 일대일 함수가 아니라면, 즉 둘 이상의 입력값으로부터 동일한 결괏값이 나올 수 있는 경우에는 결괏값만으로 정확한 입력값을 찾아낼 수 없다.
간단히는 기본적인 형태의 이차방정식, x2=1의 경우를 생각해보면 된다. 제곱해서 값이 1이 되는 경우는 +1과 -1, 두 가지 모두 해당되므로 단지 제곱한 결과가 1이라는 정보만으로, 다른 단서가 없는 한 원래 x가 정확히 어느 값이었는지 판단하는 것은 불가능하다. 고전컴퓨터는 둘째치고 중등 이상의 교육을 받은 사람이 쉽게 암산할 수 있는 이런 문제가 양자컴퓨터에게는 난제가 될 수 있다. 물론 조건값을 삽입해서, 즉 ‘x가 1일 경우에는 제곱하면 1이다’와 ‘x가 -1일 경우에는 제곱하면 1이다’는 두 가지 형태로 분리해서 연산할 수 있기는 하지만 이는 어디까지나 연산 회수를 늘려야 하는 우회로일 뿐이다. 그래서 ‘양자컴퓨터가 평범한 컴퓨터에 깨졌다!’는 이야기는 어떤 연산으로 실험한 것인지를 먼저 살펴봐야 한다. 애초에 일반적인 컴퓨터와 양자컴퓨터는 용도가 다르기 때문이다.
결국, 양자컴퓨터에 기대감을 보이는 것은 좋지만 신중할 필요가 있다. 나중에는 모르겠지만, 현재 수준에서 양자컴퓨터는 개인용 컴퓨터를 대체할 일도 없고 연구 방향이 그쪽도 아니다. 양자컴퓨터의 가능성은 오히려 현재의 컴퓨터로 하기 어려운 일들에 있다. 양자컴퓨터와 기존 컴퓨터는 경쟁이 아니라 보완관계인 셈이다.
무엇보다 아직 기술적으로 해결할 과제도 수두룩하다. 양자컴퓨터의 기본 정보 단위인 큐비트를 충분한 시간 동안 유지하는 것도 관건이거니와 큐비트가 외부 환경 변화에 민감하므로 차폐시설에도 신경을 써야 한다. D-Wave가 그토록 고가인 이유도 큐비트를 유지하기 위해 초전도체를 사용하고 고도의 방음, 차진 설비를 적용했기 때문이다.
양자컴퓨터 실현의 첨병, 스핀트로닉스
D-Wave는 양자컴퓨터의 이러한 한계를 단적으로 보여준다. 민감한 프로세서를 관리하고 초전도상태를 유지하느라 온갖 장치들을 붙이다 보니 덩치가 엄청나게 커졌다. 자연히 용도도 제한됐는데도 천만 달러 이상이라는 고가를 유지하고 있다. 사용하는 곳이 없는 것은 당연지사, 이런 기술의 단골손님인 NASA와 군수 기업인 록히드 마틴, 구글이 D-Wave를 사용하는 곳의 전부다. 그러고도 완전한 양자컴퓨터를 구현하지도 못했다. D-Wave는 양자 CPU에서 처리된 연산 결과를 외부의 컴퓨터가 다시 읽는 구조라 사실 ‘반만’ 양자컴퓨터인 셈이다. D-Wave는 구조적으로 일반 워크스테이션에 큐비트 CPU를 보조연산장치로 달아놓은 것과 비슷하다.
▲ 탈륨/실리콘(111)의 원자 구조를 위에서 본 그림. 빨간색과 초록색은 각각 탈륨과 실리콘 원자를 나타낸다. 파란색 화살표는 원자 구조의 대칭성을 보여주는 거울 면이다. ⓒ 염한웅
이러한 난점의 핵심은 바로 큐비트를 제대로 제어하기 어렵다는 데 있다. 입자의 성질 중 확연히 구분되는 상태를 지닐 수 있는 것은 무엇이나 큐비트로 이용할 수 있지만 양자적인 수준에서 제어하기란 무척 어려운 일이다. 가장 제어가 용이하리라고 예측되는 전자의 스핀조차 실용적인 수준의 컴퓨팅을 구현하기에는 일정한 상태를 유지할 수 있는 시간이 너무 짧다. 이는 마치 나중에 참고하려고 적어 둔 메모의 글자들이 제멋대로 바뀌는 것과 같을 정도로 심각한 문제다. 정보의 안정성이 보장되지 않는 것이다.
많은 과학자가 이 문제를 해결하려 시도하고 있다. 당연하게도, 안정성 높은 큐비트를 얻는 것은 공학자가 아니라 이론 물리를 연구하는 기초과학자들의 몫이다. 특히 전자의 스핀을 제어하는 방법에 대한 연구가 활발하여 아예 ‘스핀트로닉스’라는 이름이 붙었다.
다행히 스핀트로닉스 분야에서 주목할만한 성과들이 나오고 있다. 대표적인 연구가 지난해 IBS의 원자제어 저차원 전자계 연구단이 추진 중인 밸리트로닉스 관련 연구다. 이 연구단은 최근 기존의 실리콘 기반의 반도체를 이용하면서도 스핀을 쉽게 조절하는 방법을 찾아냈다. 스핀이 아닌 다른 특성, 파동양자수를 이용하여 스핀이 일정하게 유지될 수 있는 조건을 만들어 준 것이다. 이 연구는 특정 시스템에서 간단하고 확실하게 스핀이 분극되어 유지되는 현상을 관찰함으로써 진정한 양자컴퓨터의 실현 가능성을 높인 것으로 평가된다. 큐비트를 항구적으로 유지할 수 있는 기술과 함께 양자적 특성을 이용할 수 있는 알고리즘이 충분히 개발된다면 실제 양자 컴퓨터를 대중적으로 사용할 날도 그리 멀지는 않을 것이다.
AI의 모든 것: 양자 컴퓨팅(Quantum Computing)
AI의 모든 것 : A에서 Z까지
양자 컴퓨팅
완전히 다른 방식으로 정보를 처리하는 차세대 컴퓨터.
양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로는 매우 오랜 시간이 걸리는 문제를 AI를 이용해 해결할 수 있는 새로운 미래형 컴퓨터입니다.
양자 컴퓨터는 현재 AI 시스템을 구동하는 컴퓨터와 완전히 다른 방식과 차원으로 정보를 처리합니다. 기존 컴퓨터는 정보를 일련의 0 또는 1(이진 부호)로 처리하지만 양자 컴퓨터는 0과 1을 동시에 사용할 수 있습니다.
인간이 0과 1을 동시에 떠올릴 수 있는 것처럼, 양자 컴퓨터도 본질적으로 같은 역량을 보여줍니다.
양자 컴퓨터는 한 번에 많은 계산을 수행하는 능력으로 작업 처리 시간을 대폭 단축합니다. 즉, 양자 컴퓨터에서 구동되는 AI 시스템이 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로도 수천 년이 걸리는 작업을 단 몇 초 만에 완료할 수 있음을 의미합니다. 덕분에 복잡한 문제에 대한 의미 있는 해답을 거의 즉각적으로 찾을 수 있게 됩니다.
양자 컴퓨터가 연구실을 벗어나 세상에 나오기까지 얼마의 시간이 걸릴지는 확실하지 않지만, 연산 작업의 속도를 획기적으로 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 의학적 치료를 세부적으로 분석하고 특정 약물이 체내의 특정 분자를 효과적으로 표적화하고 있는지를 알아낼 수 있을 정도입니다.
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