양자컴퓨팅(Quantum Computer)이란

[管韻]

양자컴퓨팅(Quantum Computer)이란

양자컴퓨터는 컴퓨터과학, 물리학, 수학의 여러 측면으로 이루어진 종합적 분야로서 양자역학을 활용해 기존의 컴퓨터보다 빠르게 복잡한 문제를 해결한다. 양자 컴퓨팅의 분야에는 하드웨어 연구 및 애플리케이션 개발이 포함된다. 양자 컴퓨터는 중첩 및 양자 간섭과 같은 양자역학적 효과를 활용하여 기존의 컴퓨터보다 1억 배 빠르게 특정 유형의 문제를 해결할 수 있다. 양자컴퓨터가 제공할 수 있는 애플리케이션으로는 기계학습(ML, Machine Learning), 최적화, 물리시스템, 시뮬레이션 등이 있다.

양자컴퓨팅 우월성

현재 어떤 양자컴퓨터도 고전적인 컴퓨터보다 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 효율적으로 유용한 작업을 수행하지 못한다. 양자 우월성은 최고의 고전 컴퓨터가 어떤 종류의 합리적인 시간에도 시뮬레이션 할 수 없는 연산을 수행할 수 있는 양자시스템을 구축하는 임계값(臨界-, Critical Value)이다. ** 하나의 변수 X가 어느 값이 되었을 때 특이한 상태나 급격한 변화가 일어나 임계 상태에 있을 때의 X값. 예를 들어, 디지털 통신에서의 중계기 내에는 펄스의 유무를 판정하는 식별 회로가 들어 있는데, 여기서 펄스 유무를 판정하는 기준치를 임계값이라 한다.

양자역학(量子力學, Quantum Mechanics, Quantum Physics, Quantum Theory)이란

양자역학은 미시적 수준에서 입자의 행동을 연구하는 물리학 분야이며, 아원자(亞原子, Subatomic) 수준에서, 입자(Particle)가 어떻게 행동하는지 설명하는 방정식은 우리 주변의 거시적인 세계를 설명하는 방정식과는 다릅니다. 양자컴퓨터는 이러한 동작을 이용하여 완전히 새로운 방법으로 계산을 수행한다.

큐비트(Qubit)란

양자비트 또는 큐비트는 양자입자로 표현된다. 제어장치에 의한 큐비트 조작은 양자 컴퓨터의 처리능력의 핵심이다. 양자컴퓨터의 큐비트는 고전컴퓨터의 비트와 유사하다. 그 원리로 보면, 고전적인 기계의 프로세서는 비트를 조작함으로써 모든 작업을 실행한다. 마찬가지로, 양자프로세서는 큐비트를 처리함으로써 모든 작업을 수행한다.

큐비트와 클래식비트 차이

고전적인컴퓨팅에서 비트는 켜지거나 꺼지는 전자신호의 흐름을 말한다. 따라서 고전적인비트의 값은 1(켜짐)이거나 0(꺼짐)일 수 있다. 하지만 큐비트는 양자역학의 법칙에 기초하기 때문에 구조의 중첩배치(Superposition FrameLayout) 될 수 있다.

양자컴퓨터의 원리

양자컴퓨터는 양자원리를 이용하여 작동한다. 양자원리는 중첩(Superposition), 얽힘(Entanglement), 결잃음(Decoherence) 등의 용어를 포함하는 새로운 용어사전을 이해해야 한다.

중첩(重疊, Superposition)

중첩은 고전물리학의 파동처럼 두개 이상의 양자 상태를 추가할 수 있으며 그 결과는 또 다른 유효한 양자상태가 될 것이라는 원리이다. 반대로 모든 양자상태를 둘 이상의 다른 별개의 상태의 합으로 나타낼 수도 있다. 큐비트의 이러한 중첩은 양자컴퓨터에 고유의 병렬성을 부여하여 수백만 개의 작업을 동시에 처리할 수 있게 한다.

얽힘(Entanglement)

양자 얽힘은 두 시스템이 너무 밀접하게 연결되어 있어, 두 시스템이 이 얼마나 멀리 떨어져 있든 한 시스템에 대한 지식이 다른 시스템에 대한 즉각적인 지식을 제공할 때 발생한다. 양자프로세서는 다른 입자를 측정하여 한 입자에 대한 결론을 도출할 수 있다. 예를 들어 한 큐비트가 위로 회전하면 다른 큐비트가 항상 아래로 회전하고 그 반대도 마찬가지라고 판단할 수 있다. 양자 얽힘은 양자 컴퓨터가 복잡한 문제를 더 빨리 해결할 수 있게 해준다. 양자상태가 측정되면 파동함수가 축소되고 상태를 0 또는 1로 측정한다. 이 알려진 상태 또는 결정론적 상태에서는 큐비트가 고전적인 비트 역할을 한다. 얽힘은 큐비트의 상태를 다른 큐비트와 상관시키는 능력이다.

결잃음(Decoherence)

결잃음(결어긋남)은 큐비트에서 양자상태의 손실을 말한다. 방사선과 같은 환경요인은 큐비트의 양자상태를 붕괴시킬 수 있다. 양자컴퓨터를 구성하는 데 있어 큰 기술적 과제는 외부 필드로부터 큐비트(Qubit, Quantum Bit)를 보호하는 특수구조를 구축하는 것과 같이 형태의 비일관성을 지연시키려는 다양한 기능을 설계하는 것이다.

양자컴퓨터의 구성요소

양자컴퓨터는 고전적인컴퓨터와 비슷하게 하드웨어와 소프트웨어를 가지고 있다.

양자하드웨어

양자하드웨어에는 세 가지 주요 구성 요소가 있다.

양자데이터 영역

양자 데이터 영역은 양자 컴퓨터의 핵심이며 물리적 큐비트와 이를 고정하는 데 필요한 구조를 포함한다.

제어 및 측정영역

제어 및 측정 영역은 디지털신호를 아날로그 또는 파형 제어 신호로 변환한다. 이러한 아날로그신호는 양자데이터 평면의 큐비트에서 작업을 수행한다.

제어프로세서 영역 및 호스트 프로세서

제어프로세서 영역은 양자알고리즘 또는 작업시퀀스를 구현한다. 호스트프로세서는 양자소프트웨어와 상호작용하며 제어 및 측정 평면에 디지털신호 또는 고전적인 비트시퀀스를 제공한다.

양자소프트웨어

양자소프트웨어는 양자알고리즘을 사용하여 양자회로를 구현한다. 양자회로는 기본 큐비트에서 일련의 논리적 양자연산을 정의하는 컴퓨팅 루틴이다. 개발자는 다양한 소프트웨어 개발 도구와 라이브러리를 사용하여 양자알고리즘을 코딩할 수 있다.

양자 기술 유형

아무도 내결함성 양자컴퓨터를 만드는 최고의 방법을 보여주지 않았으며, 여러 회사와 연구 그룹이 서로 다른 유형의 큐비트를 조사하고 있다. 아래에서는 이러한 큐비트 기술 중 일부를 간략하게 보여 준다.

게이트 기반 이온 트랩 프로세서

게이트 기반 양자컴퓨터는 입력 데이터를 가져와서 미리 정의된 단일 연산에 따라 변환하는 디바이스이다. 이 연산은 일반적으로 양자회로로 표시되며 전통적인 전자 장치의 게이트 연산과 유사하다. 하지만 양자게이트는 전자게이트와 완전히 다르다.

이온 트랩 방식의 양자컴퓨터는 이온이라고 부르는 하전된 원자의 전자 상태를 사용하여 큐비트를 구현한다. 전자기장을 이용해 이온을 미세 가공된 트랩 위에 가두고 띄워두는 방식이다. 포획 이온 기반 시스템은 레이저를 사용하여 양자 게이트를 적용하여 이온의 전자 상태를 조작한다. 포획 이온 큐비트는 큐비트를 합성적으로 생산하기보다는 자연에서 온 원자를 사용한다.

게이트 기반 초전도 프로세서

초전도성은 매우 낮은 온도에서 수은과 헬륨과 같은 특정 물질에서 관찰할 수 있는 물리적 특성들의 집합이다. 이러한 재료에서 전기저항이 0이고 자속장이 방출되는 특성 임계 온도를 관찰할 수 있다. 초전도 와이어의 루프를 통과하는 전류는 전원 없이 무한히 유지될 수 있다.

초전도 양자컴퓨팅은 초전도 전자회로에서 양자컴퓨터를 구현하는 방식이다. 초전도 큐비트는 초저온에서 작동하는 초전도 전기 회로로 제작된다.

광자 프로세서

양자 광자 프로세서는 계산을 위해 빛을 조작하는 장치이다. 광양자 컴퓨터는 압착 광 펄스를 방출하는 양자 광원과 연속 조작자의 모드(위치 또는 가속도)에 해당하는 큐비트를 사용한다.

중성 원자 프로세서

중성 원자 큐비트 기술은 포획 이온 기술과 유사하다. 하지만 전자기력 대신 빛을 사용하여 큐비트를 가두어 제자리에 고정시킨다. 원자는 충전되지 않으며 회로는 실온에서 작동할 수 있다.

리드버그 원자 프로세서

리드버그 원자는 평균적으로 원자핵에서 더 멀리 떨어져 있는 하나 이상의 전자를 가진 들뜬 원자이다. 리드버그 원자는 전기장과 자기장에 대한 과장된 반응과 긴 수명을 포함한 많은 독특한 특성을 가지고 있다. 큐비트로 사용할 경우 서로 다른 상태를 선택하여 조정할 수 있는 강력하고 제어 가능한 원자 상호 작용을 제공한다.

양자 어닐러(quantum annealer)

양자 어닐링은 양자 시스템의 큐비트를 절대 에너지 최소치에 배치하기 위해 물리적 프로세스를 사용합니다. 여기서 하드웨어는 시스템 구성을 부드럽게 변경하여 에너지 지형이 해결해야 할 문제를 반영한다. 양자 어닐러의 장점은 큐비트의 수가 게이트 기반 시스템에서 사용할 수 있는 것보다 훨씬 더 클 수 있다는 것이다. 그러나 이러한 용도는 특정 경우에 한해 제한된다.

양자 컴퓨터 활용

양자 컴퓨터는 산업혁명을 불러올 수 있다.

ML

기계학습(ML)은 방대한 양의 데이터를 분석하여 컴퓨터가 더 나은 예측과 결정을 내리는 과정이다. 양자 컴퓨팅 연구는 정보 처리의 물리적 한계를 연구하고 기초 물리학에서 새로운 장을 열고 있다. 이 연구는 화학, 최적화, 분자 시뮬레이션과 같은 많은 과학 및 산업 분야의 발전으로 이어진다. 또한 금융 서비스가 시장 움직임을 예측하고 제조업이 운영을 개선하는 것은 점점 더 관심의 대상이 되고 있다.

최적화

양자컴퓨팅은 연구개발, 공급망 최적화 및 생산을 개선할 수 있다. 예를 들어 복잡한 공정에서 경로 계획과 같은 요소를 최적화하여 제조 공정 관련 비용을 절감하고 사이클 시간을 단축하기 위해 양자컴퓨팅을 적용할 수 있다. 또 다른 응용 분야는 대출 기관이 자본을 확보하고 금리를 낮추며 상품을 개선할 수 있도록 대출 포트폴리오를 양자 최적화한다.

시뮬레이션

시스템을 시뮬레이션 하는 데 필요한 계산 작업은 약물 분자 및 물질의 복잡성에 따라 기하급수적으로 확장됩니다. 근사 방법을 사용하더라도 현재 슈퍼컴퓨터는 이러한 시뮬레이션이 요구하는 정확도 수준을 달성할 수 없다. 양자계산은 화학에서 직면한 가장 어려운 계산 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 과학계가 오늘날 다루기 힘든 화학 시뮬레이션을 할 수 있게 한다. 일례로, Pasqal은 화학 시뮬레이션을 실행하기 위해 자체 QUBEC 계산 소프트웨어를 구축했다. QUBEC는 컴퓨팅 인프라의 자동 프로비저닝에서 고전적인 계산의 사전 및 후 처리와 오류 완화 작업 수행에 이르기까지 양자계산 작업을 실행하는 데 필요한 무거운 리프팅을 자동화한다.

양자컴퓨터를 시작

양자컴퓨터를 시도하고 싶다면 로컬 머신에서 양자 하드웨어 에뮬레이터로 시작할 수 있다. 에뮬레이터는 고전적인 컴퓨터의 양자 동작을 모방하는 일반 소프트웨어이다. 예측 가능하고 양자 상태를 볼 수 있다. 양자 하드웨어 시간에 투자하기 전에 알고리즘을 테스트하고 싶을 때 유용하다. 하지만 실제 양자행동을 재현할 수는 없다. 또한 클라우드 양자컴퓨팅 서비스를 사용하여 값비싼 하드웨어에 투자하지 않고 진정한 양자컴퓨터에서 코딩할 수 있다.