양자 컴퓨팅이란 무엇입니까?

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양자 컴퓨팅이란 무엇입니까?

2023년 5월 1일| 기사

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양자 컴퓨팅은 기본 물리학의 원리를 사용하여 매우 복잡한 문제를 매우 빠르게 해결하는 새로운 계산 접근 방식입니다.

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기사(7페이지)

동전을 뒤집다. 머리 아니면 꼬리죠? 물론이죠. 일단 동전이 어떻게 떨어지는지 살펴보겠습니다. 그러나 동전이 여전히 공중에서 회전하고 있는 동안에는 앞면도 뒷면도 아닙니다. 둘 다일 가능성이 있습니다.

이 회색 영역은 양자 컴퓨팅의 단순화된 기반입니다.

양자 컴퓨팅에 대한 McKinsey 선임 전문가를 알아보고 직접 참여해 보세요.

Ondrej Burkacky 는 McKinsey 뮌헨 사무소의 수석 파트너이고, Miklós Gábor Dietz 는 밴쿠버 사무소의 수석 파트너이며, Dieter Kiewell 과 Jared Moon 은 런던 사무소의 수석 파트너이고, Alexandre Ménard 는 파리 사무소의 수석 파트너이며, Mark Patel 은 Bay Area 사무소의 수석 파트너이고 Rodney Zemmel 은 뉴욕 사무소의 수석 파트너입니다.

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디지털 컴퓨터는 수십 년 동안 우리가 정보를 처리하는 것을 더 쉽게 만들어 왔습니다. 그러나 양자 컴퓨터는 컴퓨팅을 완전히 새로운 수준으로 끌어올릴 준비가 되어 있습니다. 양자 컴퓨터는  컴퓨팅에 대한 완전히 새로운 접근 방식을 나타냅니다.  그리고 그들이 오늘날의 컴퓨터를 대체하지는 못하더라도 양자 물리학의 원리를 사용하여 오늘날의 컴퓨터가 할 수 없는 매우 복잡한 통계 문제를 해결할 수 있을 것입니다 . 양자 컴퓨팅은 매우 많은 잠재력과 추진력을 갖고 있어 McKinsey는 이를 기술 분야의 차세대 큰 트렌드 중 하나로 식별했습니다 . 신흥 양자 기술의 세 가지 주요 영역 중 하나인 양자 컴퓨팅만으로도 2035년까지 거의 1조 3천억 달러의 가치를 차지할 수 있습니다  .

작동 방식은 다음과 같습니다. 노트북과 스마트폰을 구동하는 기술인 클래식 컴퓨팅은 비트를 기반으로 구축되었습니다. 비트는 0이나 1을 저장할 수 있는 정보 단위입니다. 대조적으로, 양자 컴퓨팅은 0 과 1 을 저장할 수 있는 양자 비트, 즉 큐비트를 기반으로 구축됩니다 . 큐비트는 0과 1의 모든 조합을 동시에 나타낼 수 있습니다. 이를 중첩이라고 합니다.

기존 컴퓨터는 변수가 여러 개인 문제를 해결할 때 변수가 변경될 때마다 새로운 계산을 수행해야 했습니다. 각 계산은 단일 결과에 대한 단일 경로입니다. 그러나 양자 컴퓨터는 작업 공간이 더 넓기 때문에 동시에 엄청난 수의 경로를 탐색할 수 있습니다. 이러한 가능성은 양자 컴퓨터가  기존 컴퓨터보다 훨씬 더 빠를 수 있음을 의미합니다.

그러나 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터에 비해 너무 복잡한 문제를 처리할 수 있다는 최초의 실제 증거는 2019년에야 Google이 양자 컴퓨터가 획기적인 발전을 이루었다고 발표했을 때였습니다. 즉, 기존 컴퓨터로는 문제를 200초 만에 해결했습니다. 10,000년.

이는 컴퓨팅 분야에서 중요한 이정표였지만, 양자 컴퓨터가 해결한 문제는 실제 세계에서는 전혀 사용되지 않았기 때문에 실용적인 것보다는 이론적인 도약에 더 가까웠습니다. 그러나 우리는 양자 컴퓨터가 우리 삶에 실질적인 영향을 미치는 시대 에 빠르게 다가오고 있습니다 . 방법을 알아보려면 계속 읽어보세요.

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양자 컴퓨터는 어떻게 문제를 해결하나요?

오늘날의 클래식 컴퓨터는 비교적 간단합니다. 그들은 제한된 입력 세트로 작업하고 알고리즘을 사용하여 답을 내뱉습니다. 그리고 입력을 인코딩하는 비트는 서로에 대한 정보를 공유하지 않습니다. 양자 컴퓨터는 다릅니다. 우선, 큐비트에 데이터가 입력되면 큐비트는 다른 큐비트와 상호 작용하여 다양한 계산을 동시에 수행할 수 있습니다. 이것이 바로 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 작동할 수 있는 이유입니다. 하지만 이것이 이야기의 끝은 아닙니다. 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터처럼 하나의 명확한 답을 제공하지 않습니다. 오히려 다양한 가능한 답변을 제공합니다.

범위가 제한된 계산의 경우 클래식 컴퓨터가 여전히 선호되는 도구입니다. 하지만 매우 복잡한 문제의 경우 양자 컴퓨터는 가능한 답의 범위를 좁혀 시간을 절약할 수 있습니다.

양자 컴퓨터는 언제 도착할 것인가?

양자 컴퓨터는 일반적인 데스크톱 컴퓨터와 다릅니다. 상점에 들러 하나를 고를 수 있을 것 같지 않습니다. 주요 문제를 해결할 수 있는 양자 컴퓨터는 소수의 핵심 플레이어가 운영하는 비싸고 복잡한 기계가 될 것입니다.

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향후 몇 년 동안 양자 컴퓨팅의 주요 플레이어와 소규모 스타트업 집단은 컴퓨터가 처리할 수 있는 큐비트 수를 꾸준히 늘릴 것입니다. 진행 속도는 느릴 것으로 예상됩니다. McKinsey는 2030년까지 약 5,000대의 양자 컴퓨터 만이  작동할 것으로 추정합니다. 가장 복잡한 문제를 처리하는 데 필요한 하드웨어와 소프트웨어는 2035년 이후까지 존재하지 않을 수 있습니다.

그러나 일부 기업은 그보다 훨씬 이전에 양자로부터 가치를 창출하기 시작할 것입니다. 처음에는 기업이 현재 사용하는 것과 동일한 공급자로부터 클라우드를 통해 양자 서비스를 받게 됩니다. 몇몇 주요 컴퓨팅 회사는 이미 양자 클라우드 제품을 발표했습니다.

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양자 컴퓨팅의 발전을 방해하는 장애물은 무엇입니까?

양자 컴퓨팅 발전의 주요 장애물 중 하나는 큐비트가 휘발성 이라는 것입니다 . 오늘날 컴퓨터의 비트는 1 또는 0의 상태일 수 있는 반면, 큐비트는 이 둘의 가능한 조합이 될 수 있습니다. 큐비트의 상태가 변경되면 입력이 손실되거나 변경되어 결과의 정확성이 떨어질 수 있습니다. 개발의 또 다른 장애물은 중요한 혁신을 제공하는 데 필요한 규모로 작동하는 양자 컴퓨터를 연결하려면 잠재적으로 수백만 큐비트가 필요하다는 것입니다. 오늘날 존재하는 소수의 양자 컴퓨터는 그 숫자에 근접하지 않습니다.

클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터는 어떻게 함께 작동할 수 있나요?

처음에는 천천히. 당분간 양자 컴퓨팅은  다변수 문제를 해결하기 위해 클래식 컴퓨팅과 함께 사용될 것입니다 . 한 가지 예? 양자 컴퓨터는 금융이나 물류 문제에 대해 가능한 솔루션 범위를 좁힐 수 있어 기업이 최상의 솔루션에 조금 더 빠르게 도달할 수 있도록 돕습니다. 양자 컴퓨팅이 엄청난 혁신을 가져올 만큼 충분히 발전할 때까지는 이러한 느린 진행이 표준이 될 것입니다.

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양자 컴퓨터는 금융이나 물류 문제에 대해 가능한 솔루션 범위를 좁힐 수 있어 기업이 최상의 솔루션에 조금 더 빠르게 도달할 수 있도록 돕습니다.

양자 컴퓨터의 잠재적인 비즈니스 사용 사례는 무엇입니까?

양자 컴퓨터에는  오늘날의 기존 컴퓨터와 차별화되는 네 가지 기본 기능이 있습니다.

1. 양자 시뮬레이션 . 양자 컴퓨터는 복잡한 분자를 모델링할 수 있어 결국 화학 및 제약 회사의 개발 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 새로운 약물을 개발하려는 과학자들은 분자의 구조를 조사하여 분자가 다른 분자와 어떻게 상호 작용하는지 이해해야 합니다. 각 원자가 다른 원자와 복잡한 방식으로 상호 작용하기 때문에 오늘날의 컴퓨터가 정확한 시뮬레이션을 제공하는 것은 거의 불가능합니다. 그러나 전문가들은 양자 컴퓨터가 결국 인체에서 가장 복잡한 분자까지 모델링할 수 있을 만큼 강력하다고 믿습니다.  이는 신약과 혁신적인 치료법을 더 빠르게 개발할 수 있는 가능성을 열어줍니다 .
2. 최적화 및 검색 . 모든 산업은 어떤 방식으로든 최적화에 의존합니다. 공장 현장에서 로봇을 어디에 배치해야 합니까? 내 배달 트럭의 최단 경로는 무엇입니까? 효율성과 가치 창출을 최적화하기 위해 대답해야 할 질문은 거의 무한합니다. 기존 컴퓨팅을 사용하는 경우 기업은 복잡한 계산을 차례로 수행해야 하며, 이는 상황에 따른 다양한 변수를 고려할 때 시간과 비용이 많이 드는 프로세스입니다. 양자컴퓨터는 여러 변수를 동시에 다룰 수 있기 때문에 가능한 답의 범위를 빠르게 좁히는 데 사용할 수 있다 . 거기에서 클래식 컴퓨팅을 사용하여 하나의 정확한 답을 찾을 수 있습니다.
3. 양자 AI .  양자 컴퓨터는 제약, 자동차 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 기계 학습을 혁신할 수 있는 더 나은 알고리즘과 함께 작동할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다 . 특히 양자컴퓨터는 자율주행차의 등장을 가속화할 수 있다. Ford, GM, Volkswagen과 같은 기업과 수많은 모빌리티 스타트업은 복잡한 신경망을 통해 비디오 및 이미지 데이터를 실행하고 있습니다. 그들의 목표는 무엇입니까? AI를 사용하여 중요한 운전 결정을 내리도록 자동차를 가르치는 것입니다. 많은 변수를 사용하여 여러 복잡한 계산을 동시에 수행할 수 있는 양자 컴퓨터의 기능을 통해  이러한 AI 시스템을 더 빠르게 훈련 할 수 있습니다.
4. 소인수분해 . 오늘날 기업에서는 암호화 노력의 기초로 크고 복잡한 소수를 사용합니다. 숫자는 기존 컴퓨터에서 처리하기에는 너무 큽니다. 양자 컴퓨팅은 알고리즘을 사용하여 이러한 복잡한 소수를 쉽게 풀 수 있으며, 이를 소인수분해라고 합니다. (실제로 Shor의 알고리즘으로 알려진 양자 알고리즘은 이론적으로 이미 가능합니다. 이를 실행할 만큼 강력한 컴퓨터는 없습니다.) 양자 컴퓨터가 충분히 발전하면 온라인 서비스를 보호하기 위해 새로운 양자 암호화 기술이 필요할 것 입니다 . 과학자들은 이러한 만일의 사태에 대비하기 위해 이미 양자 암호화 작업을 진행하고 있습니다. McKinsey는 양자 컴퓨터가 이르면 2020년대 후반까지 소인수분해가 가능할 만큼 강력할 것으로 추정합니다.

이러한 기능이 양자 컴퓨팅 성능과 보조를 맞춰 개발됨에 따라 사용 사례가 급증할 것입니다.

전문가들은 양자 컴퓨터가 결국 인체에서 가장 복잡한 분자까지 모델링할 수 있을 만큼 강력하다고 믿습니다.

양자컴퓨팅으로 가장 많은 이익을 얻을 수 있는 산업은 무엇입니까?

연구에 따르면 이전 섹션에서 논의한 사용 사례를 기반으로 4개 산업이 양자 컴퓨팅으로부터 단기적으로 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다. 종합적으로 그리고 보수적으로 이들 산업의 위태로운 가치는 최대 1조 3천억 달러에 달할 수 있습니다.

• 제약 . 양자 컴퓨팅은 바이오의약품 산업에서 분자 구조의 연구 및 개발에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 양자 기술을 사용하면 약물 연구 및 개발이 시행착오에 덜 의존하게 되어 효율성이 높아질 것입니다. ( 양자 컴퓨팅이 제약 산업에 어떤 영향을 미치는지 자세히 알아보세요 .)
• 화학 . 양자 컴퓨팅을 사용하면 촉매 설계를 개선하여 기존 생산 공정을 절약할 수 있습니다. 혁신적인 촉매는 석유화학제품을 보다 지속 가능한 공급원료로 대체하거나 CO 2 사용 을 위한 탄소 분해를 가능하게 할 수도 있습니다 . ( 양자 컴퓨팅이 화학 산업에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 자세히 알아보세요 .)
• 자동차 . 자동차 산업은 R&D, 제품 설계, 공급망 관리, 생산, 이동성 및 교통 관리 분야에서 양자 컴퓨팅의 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, 양자 컴퓨팅을 적용하면 용접, 접착, 도장 등 복잡한 멀티로봇 프로세스를 최적화하여 제조 비용을 절감할 수 있습니다. ( 양자 기술이 자동차 산업에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 자세히 알아보세요 .)
• 금융 . 금융 분야의 양자 컴퓨팅 사용 사례는 앞으로 약간 더 발전할 것입니다. 금융 분야에서 양자 컴퓨팅의 장기적인 전망은 포트폴리오와 위험 관리에 있습니다. 한 가지 예는 대출 기관이 상품을 개선할 수 있도록 담보에 초점을 맞춘 양자 최적화 대출 포트폴리오가 될 수 있습니다. ( 양자 컴퓨팅이 금융 서비스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 자세히 알아보세요 .)

이 4개 산업은 양자 컴퓨팅으로부터 가장 큰 이익을 얻을 가능성이 높습니다. 그러나 모든 분야의 리더들은 향후 몇 년 동안 불가피하게 일어날 양자 발전에 대비할 수 있고 준비해야 합니다.

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컴퓨팅 외에 다른 양자 기술에는 어떤 것이 있나요?

McKinsey의 분석에 따르면, 양자 컴퓨팅이 널리 상용화되기까지는 아직 수년이 걸립니다. 양자 통신(QComms) 및 양자 감지(QS)와 같은 다른 양자 기술은 훨씬 더 일찍 제공될 수 있습니다 . 양자 통신은 민감한 정보의 보안을 크게 강화할 수 있는 강력한 암호화 프로토콜을 가능하게 합니다. QComms는 다음 기능을 활성화합니다.

• 위치 간에 정보가 전송될 때 완벽한 보안을 제공합니다 . 양자 암호화 프로토콜은 기존 프로토콜보다 더 안전합니다. 양자 컴퓨터가 더 많은 컴퓨팅 성능을 확보하거나 더 효율적인 알고리즘으로 작동할 수 있으면 대부분의 프로토콜이 깨질 수 있습니다.
• 두 가지 중요한 유형의 양자 처리에서 향상된 양자 컴퓨팅 성능: 병렬 양자 처리(여러 프로세서가 연결되어 동일한 문제에 대해 서로 다른 계산을 동시에 실행하는 경우) 및 블라인드 양자 컴퓨팅(양자 통신이 원격 대규모 양자 컴퓨터에 대한 액세스를 제공함 ) 클라우드에서). 두 가지 유형의 처리 모두 양자 입자의 얽힘에 의해 가능해집니다. 얽힘은 큐비트와 같은 양자 입자가 연결된 속성을 갖는 경우입니다. 즉, 한 입자의 속성이 다른 입자의 동작에 의해 조작될 수 있음을 의미합니다.

양자 감지를 사용하면 온도, 자기장, 회전과 같은 물리적 특성을 포함하여 이전보다 더 정확한 측정이 가능해졌습니다. 게다가 일단 최적화되고 크기가 줄어들면 양자 센서는 현재 센서가 포착할 수 없는 데이터를 측정할 수 있게 됩니다.

QComms 및 QS 시장은 현재 지금까지 대부분의 헤드라인과 자금을 끌어모은 양자 컴퓨팅 시장보다 작습니다. 그러나 McKinsey는 Qcomms와 QS 모두 미래에 큰 관심과 자금을 유치할 것으로 기대합니다. 위험은 상당하지만 잠재적 보상은 높습니다. 2030년까지 QS와 QComms는 130억 달러의 수익을 창출할 수 있습니다.

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조직은 필요한 양자 컴퓨팅 인재를 확보하려면 어떻게 해야 합니까?

양자 컴퓨팅에 대한 비즈니스 요구 사항과 해당 요구 사항을 충족할 수 있는 양자 전문가 수 사이에는 넓은 인재 격차가 존재합니다. 이러한 기술 격차는 잠재적인 가치 창출을 위태롭게 할 수 있으며, McKinsey는 이를 최대 1조 3천억 달러로 추산합니다.

McKinsey 연구에 따르면  양자 일자리 3개당 자격을 갖춘 양자 후보자는 단 한 명뿐인 것으로 나타났습니다. McKinsey는 인재 풀이나 예상되는 양자 일자리 창출 속도에 큰 변화가 없는 한 2025년까지 양자 일자리의 50% 미만이 채워질 것으로 예측합니다.

다음은 조직이 가치를 포착하는 데 필요한 양자 인재를 구축하는 데 도움이 될 수 있는 AI 인재 여정에서 얻은 5가지 교훈입니다.

1. 귀하의 재능 요구 사항을 명확하게 정의하십시오 . AI 초기에 일부 조직에서는 어떤 기술이 필요한지 명확하게 이해하지 못한 채 데이터 과학자를 고용했습니다. 양자에서 동일한 오류를 방지하려면 조직은 먼저 양자 컴퓨팅 팀이 작업할 수 있는 응용 분야를 식별한 다음 신입 사원이 다양한 배경을 갖고 있는지 확인해야 합니다(모범 사례 반영).
2. 번역가에게 일찍 투자하세요. AI에 대한 소문이 커지면서 리더들이 AI가 해결해야 할 가장 적합한 문제를 식별하고 우선순위를 지정하는 데 도움이 되는 분석 번역가의 역할이 중요해졌습니다. 양자에도 비슷한 요구 사항이 있습니다. 조직이 빠르게 확장하는 생태계에서 기회와 참여자를 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 엔지니어링, 응용 및 과학적 배경을 갖춘 번역가가 필요합니다.
3. 다양한 인재 파이프라인을 위한 경로를 만듭니다 . 최초의 AI 모델 중 상당수는 훈련에 사용된 정보에 존재했던 것과 동일한 편견을 반영했습니다. 또한 다양한 관점을 가진 사람과 모델 구축 및 테스트 경험이 부족하여 편견 문제가 발생하는 경우가 많았습니다. 양자 기술로 인해 어떤 위험이 나타날지 알기에는 너무 이르지만, 다양한 양자 인력을 구축하고 역량을 강화하지 않으면 비슷한 문제가 발생할 수 있습니다. K-12 교육뿐만 아니라 대학 차원에서도 노력이 필요합니다.
4. 모두를 위한 기술 활용 능력을 키우세요. 조직 내 모든 직급의 직원이 신기술의 잠재력을 이해하려면 신기술이 어떻게 작동하고 무엇을 할 수 있는지에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 양자를 사용하면 비즈니스 리더는 물론 공급망 위아래의 작업자, 마케팅, IT 인프라, 금융 등 양자 주제에 대한 기본적인 유창함이 필요합니다.
5. 인재 개발 전략을 잊지 마세요. 기업은 기술이 발전하는 시기에 인재 유치에 크게 초점을 맞춥니다. 하지만 이는 인재 퍼즐의 한 조각일 뿐입니다. 전문가를 유지하려면 기업은 인재 개발을 위한 명확한 경로를 개척해야 합니다. 한 제약회사는 업무 목적(생명을 구하는 데 도움이 되는 사용 사례 개발)과 팀에게 제공하는 자유를 모두 활용합니다.

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참조된 기사:

• “ AI란 무엇인가? ,” 2023년 4월 24일
• " 양자 기술은 기록적인 투자와 인재 격차의 진전을 봅니다 ." 2023년 4월 24일, Michael Bogobowicz, Scarlett Gao, Mateusz Masiowski, Niko Mohr , Henning Soller , Rodney Zemmel 및 Matija Zesko
• “ 너무 늦기 전에 양자의 ​​인재 격차를 줄이는 방법에 대한 AI의 5가지 교훈 ”, 2022년 12월 1일, Niko Mohr , Kiera Peltz, Rodney Zemmel 및 Matija Zesko
• " 기초 연구에서 시장까지: 최근 노벨 물리학상이 중요한 이유 ", 2022년 10월 18일, Mena Issler, Niko Mohr 및 Henning Soller
• " 양자 컴퓨팅 자금은 여전히 ​​강력하지만 인재 격차로 인해 우려가 커지고 있습니다 ." 2022년 6월 15일, Mateusz Masiowski, Niko Mohr , Henning Soller 및 Matija Zesko
• " 양자 컴퓨팅이 지구 온난화 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까 ?", 2022년 5월 27일, Philipp Hillenbrand
• " 양자 컴퓨팅이 지구를 구할 수도 있습니다 ", 2022년 5월 19일, Peter Cooper, Philipp Ernst, Dieter Kiewell 및 Dickon Pinner
• " 양자 통신 및 양자 감지 분야의 장기 경쟁 형성 ", 2021년 12월 21일, Gaurav Batra, Martina Gschwendtner, Ivan Ostojic, Andrea Queirolo, Henning Soller 및 Linde Wester
• " 유럽 CEO를 위한 양자 모닝콜 " 2021년 12월 20일, Anika Pfalnzer, Wolf Richter 및 Henning Soller
• " 양자 컴퓨팅 사용 사례가 현실화되고 있습니다. 알아야 할 사항 ", 2021년 12월 14일, Matteo Biondi, Anna Heid, Nicolaus Henke, Niko Mohr , Lorenzo Pautasso, Ivan Ostojic, Linde Wester 및 Rodney Zemmel
• " 겨에서 밀 분리: 과장된 시대의 양자 기술 ", 2021년 7월 1일, Victor Galitski, Dmitry Green, Benjamin Lev, Yuval Oreg 및 Henning Soller
• " Pharma's digital Rx: 약물 연구 및 개발의 양자 컴퓨팅 " 2021년 6월 18일, Matthias Evers, Anna Heid 및 Ivan Ostojic
• " 양자 컴퓨팅의 현재 상태: 과장과 혁명 사이 ," 2021년 2월 19일, Lorenzo Pautasso, Anika Pflanzer 및 Henning Soller
• " 양자 컴퓨팅이 금융 서비스를 변화시킬 수 있는 방법 " 2020년 12월 18일, Miklós Dietz , Nico Henke, Jared Moon , Jens Backes, Lorenzo Pautasso 및 Zaheen Sadeque
• “ 양자 컴퓨팅이 자동차의 미래를 주도할 것인가? ,” 2020년 9월 2일, Ondrej Burkacky , Niko Mohr , Lorenzo Pautasso
• " 양자 컴퓨팅을 위한 게임 계획 ", McKinsey Quarterly , 2020년 2월 6일, Alexandre Ménard , Ivan Ostojic, Mark Patel 및 Daniel Volz
• “ 다음으로 큰 일은요? 화학 물질에 대한 양자 컴퓨팅의 잠재적 영향 ,” 2019년 7월 12일, Florian Budde 및 Daniel Volz