양자컴퓨터란? 양자역학? 에 대해 알아보자!

양자역학의 기초

양자 컴퓨팅의 본질을 이해하기 위해 양자역학의 기본을 이해해야 합니다. 고전적인 비트와 달리 양자 비트(큐비트)는 중첩 상태로 0과 1을 동시에 나타낼 수 있습니다. 더불어 얽힘은 멀리 떨어져 있어도 크기가 큰 거리를 이겨낼 수 있는 큐비트 간의 고유한 연결을 의미합니다. 양자 게이트는 큐비트를 다루며, 양자 컴퓨터가 복잡한 계산을 놀라운 속도로 수행할 수 있도록 합니다.

양자 컴퓨터 vs. 고전 컴퓨터

고전 컴퓨터는 튜링 머신에 의해 순차적인 작업을 통해 고전적인 비트를 사용합니다. 반면 양자 컴퓨터는 큐비트의 경이로운 능력을 활용하며 지수적으로 처리 능력이 향상됩니다. 이 독특한 장점으로 인해 양자 컴퓨터는 고전 컴퓨터로는 해결하기 어려운 문제를 해결할 수 있습니다.

양자 컴퓨터의 응용 분야

양자 컴퓨팅의 잠재적인 응용 분야는 놀랍습니다. 양자 암호학은 해독 불가능한 보안을 제공하여 디지털 통신을 혁신할 것입니다. 또한 양자 컴퓨팅은 최적화와 조합 문제를 해결하는 데 매우 효과적이어서 물류와 금융 등의 산업을 변혁시킬 것입니다. 게다가, 약물 개발과 재료 과학 분야에서도 양자 시뮬레이션이 혁신적인 결과를 가져올 것으로 기대됩니다.

도전과 한계

양자 컴퓨팅에는 과제가 있습니다. 큐비트는 민감하여 오류가 발생하기 쉽고 이로 인해 불안정할 수 있습니다. 이러한 제한을 극복하기 위해 연구진들은 오류 수정 기술에 끊임없이 노력하고 있습니다. 또한 대규모 양자 컴퓨터를 구축하는 것은 정밀한 공학 작업을 필요로 합니다.

양자 컴퓨팅 분야의 주요 기업들

여러 기술 기업들이 현실적인 양자 컴퓨터를 개발하는 경쟁을 벌이고 있습니다. IBM의 양자 경험, Google의 양자 인공지능 연구소, Microsoft의 양자 개발 키트가 이 분야를 선도하며 양자 연구에서 놀라운 진전을 이루고 있습니다.

 

[양자컴퓨터의 최신 개발 현황]

• 2019년 10월, 구글은 54 큐비트 양자프로세서를 개발하였으며, IBM은 2022년 11월 433 큐비트의 양자컴퓨터 'Osprey'를 개발하는 데 성공하였음
• 이 IBM은 2025년까지 4,000 큐비트 이상의 양자시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있으며, 2024년 부터 개발되는 1,000 큐비트 이상 양자프로세서들의 경우는 한개의 칩에 큐비트를 확장하는 비실용적인 방식 대신, 여러 개의 양자 칩들을 병렬적으로 연결하여 대규모 프로세서 를 구축하는 것을 계획하고 있음
• 한편, 양자컴퓨터의 성능은 큐비트 뿐 아니라, 노이즈 제어를 통한 안정적인 양자회로 동작이 중요한데, 이를 위해서 연속적인 양자게이트 연산 수인 회로의 깊이도 중요함 {IBM의 경우 2022년 IBM은 27 큐비트 팔콘 계열 양자컴퓨터(Prague)에서 9 큐비트와 회로 깊이가 9인 양자회로를 성공적으로 실행하였는데, 안정성 확보를 위해 회로의 깊이를 늘리는 것을 목표로 양자컴퓨터의 오류를 바로잡기 위한 기술연구를 진행하고 있음}
• 여러 IT기업들이 양자컴퓨터의 개발과 더불어 양자컴퓨팅을 위한 플랫폼을 개발하고 있으며, 이를 통해 여러 분야에서의 시뮬레이션과 인공지능 관련 기능을 제공하고 있어 기술발전을 가속화시킬 수 있을 것으로 보임

[양자컴퓨팅 플랫폼 비교분석]

1) IBM QSkit

- Quantum Lab과 Quantum Composer 기능을 제공하며, 양자컴퓨팅 플랫폼 중 인지도가 가장 높음

- 양자회로 구성 및 시각화에 강점이 있고, IBM의 실제 하드웨어 제공

- 노이즈 모델링을 지원하여, 양자회로를 실행할 때 실제 양자하드웨어에서 발생할 수 있는 노이즈를 고려할 수 있음

- qasm 및 statevector 시뮬레이터에서 각각 최대 28 큐비트 그리고 24 큐비트까지 동작 가능

 

2) ETH Zurich(취리히연방공대) ProjectQ

- Python을 기반으로 하여 다양한 양자프로그램 구현이 가능

- 다양한 기능의 백엔드를 제공하며, 다른 플랫폼의 백엔드 사용이 가능 - 최대 31큐비트 동작 가능

3) Amazon Braket

- 양자컴퓨팅을 위한 클라우드 서비스로, 양자 하드웨어를 제공하는 다른 업체의 디바이스에 접근 가능

- 최대 25큐비트 동작 가능

4) Microsoft Azure Quantum

- 유연한 클라우드 및 로컬 실행 환경(언어 및 환경의 상호 운용성)

- IonQ에 서 제공하는 시뮬레이터의 경우, 깊이가 30인 회로를 실행한 결과 최대 22 큐비트까지 사용할 수 있었으며, Quantinuum의 시뮬레이터는 최대 20 큐비트까지 동작이 가능

 

5) Xanadu PennyLane

- 양자인공지능과 고전 인공지능을 결합하기 위한 다양한 기능 제공하며, 다른 양자컴퓨팅 플랫폼들과 호환 가능

- 고전 인공지능 라이브러리인 tensorflow, pytorch의 기능들을 사용할 수 있으므로 하이브리드 방식으로 사용 가능

- 큐비트가 늘어날수록 다른 플랫폼에 비해 실행 속도가 현저히 느려짐

 

양자 컴퓨팅의 미래

양자 컴퓨팅의 미래는 밝고 흥미롭습니다. 양자 우위, 즉 양자 컴퓨터가 특정 작업에서 고전 컴퓨터를 능가하는 시점은 근처에 있습니다. 우리는 양자 컴퓨터가 널리 사용되는 세계를 기대하며 산업과 일상 생활에 혁명을 일으킬 것으로 예상합니다.

 

윤리적 고려 사항

양자 컴퓨팅의 약속에도 불구하고 신중한 접근이 필요합니다. 양자 컴퓨팅은 데이터 개인 정보와 잠재적인 양자 무기와 관련하여 윤리적인 문제를 제기합니다. 책임 있는 개발과 국제적 협력이 이 새로운 시대를 극복하는 데 중요합니다.

 

양자 컴퓨팅의 잘못된 관점과 오해

흥미 진진한 양자 컴퓨팅에 대해 몇 가지 오해가 존재합니다. 우리는 이 글에서 고전 컴퓨터를 완전히 대체하는 것, 시간 여행과 양자 컴퓨팅의 적용 가능성 등의 오해를 해소하겠습니다.

 

양자 컴퓨팅과 인공지능

양자 컴퓨팅과 인공지능은 상호 연결되어 있습니다. 양자 처리 능력은 인공지능 알고리즘을 향상시키며 양자 기계 학습과 양자 신경망의 발전으로 새로운 인공지능 능력을 창출합니다.

 

[양자컴퓨팅 플랫폼 상에서의 양자인공지능 기술]

• 양자회로를 사용하여 고전 인공지능의 기능을 구현한 양자인공지능은 기존의 인공지능 기술과 양자회로를 결합한 형태로도 활용될 수 있는데, 이러한 형태를 각각 양자신경망(Quantum Neural Network) 또는 양자-고전 하이브리드 신경망(Quantum-classical Hybrid Neural Network) - 앞서 소개된 플랫폼들을 포함한 대부분의 플랫폼들은 양자인공지능을 위한 기능을 제공함
• PennyLane의 경우 tensorflow와 pytorch를 모두 지원하여 편의성이 뛰어나며, 가장 많은 기능과 편의성을 제공함

 

양자 미래를 향해

양자 미래를 실현하기 위해 연구와 개발에 지속적인 노력이 필요합니다. 양자 기술을 활용할 수 있는 숙련된 인력 양성을 위한 투자는 양자 기술을 잘 활용하는 능력 있는 인력을 육성하는 데 필수적입니다.

 

실제 양자 컴퓨터 예시

D-Wave의 양자 앤니어, IonQ의 포획된 이온 양자 컴퓨터, Rigetti의 양자 클라우드 서비스는 실제 양자 컴퓨팅의 발전을 주도하는 기업들의 대표적인 예시입니다.

 

양자 컴퓨팅의 보안 영향

양자 컴퓨팅의 진전으로 전통적인 암호 시스템에도 위험이 존재합니다. 양자에 안전한 암호학이 데이터 보안을 양자 시대에 적합하게 보호하기 위한 필수적인 수단입니다.

 

양자 우위를 위한 경쟁

Google은 2019년에 양자 우위를 달성하여 양자 컴퓨팅 분야의 경쟁에 열을 올렸습니다.

기업들은 지배권을 위해 경쟁하는 동안 진전 속도도 놀랍습니다.

결론

양자 우위를 향한 여정은 도전적이지만, 컴퓨팅이 어떤 것을 이룰 수 있는지의 한계를 재정의하는 데 가치가 있습니다. 세계적인 IT기업들이 양자컴퓨터에 투자하고 있고, 매년마다 성능이 업그레이드된 양자컴퓨터가 발표되고 있습니다. 또 다양한 양자컴퓨팅플랫폼들이 서비스되고 있어, 기업들이 자체적인 양자컴퓨터를 개발하지 않더라도 외부의 양자 하드웨어 업체들의 기술과 자원을 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 아직까지는 일반적인 사용자가 사용 가능한 큐비트 수가 30 큐비트 정도로 많지 않아 활용 가능한 범위가 제한적이고, 동작하는 큐비트의 개수가 늘어날수록 실행 속도가 현저히 느려집니다. 현재의 양자 자원으로는 양자-고전 하이브리드 신경망을 사용하는 것이 비교적 제약이 적은 것으로 알려있으나, 이를 통해 종합해 볼 때 PennyLane이 현재 양자인공지능 개발에 가장 적합한 플랫폼임을 유추할 수 있겠습니다.

 

 

자주 묻는 질문들

Q1. 양자 컴퓨팅이란 무엇인가요?

양자 컴퓨팅은 양자역학의 원리를 활용하여 고전 컴퓨터로 해결하기 어려운 문제를 푸는 컴퓨팅 패러다임입니다.

 

Q2. 양자 컴퓨팅과 고전 컴퓨팅의 차이점은 무엇인가요?

고전 컴퓨터는 고전적인 비트를 사용하여 순차적으로 작업을 수행합니다. 양자 컴퓨터는 큐비트의 경이로운 능력을 활용하여 지수적으로 처리 능력을 향상시킬 수 있습니다.

 

Q3. 양자 컴퓨팅의 응용 분야는 무엇인가요?

양자 컴퓨팅은 암호학, 최적화 문제, 약물 개발, 재료 과학 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

 

Q4. 양자 컴퓨팅의 도전과제는 무엇인가요?

큐비트의 민감성으로 인해 오류가 발생하는 데 도전이 있으며, 대규모 양자 컴퓨터의 구축에는 정밀한 공학 작업이 필요합니다.

 

Q5. 양자 컴퓨팅의 미래는 어떻게 전개될 것으로 예상하나요?

양자 우위를 달성하고 양자 컴퓨터가 산업과 일상 생활에 널리 사용될 것으로 예상합니다.