양자컴퓨터(Quantum Computer)

양자컴퓨터

양자컴퓨터는 기존의 컴퓨터와는 다른 원리로 작동하는 새로운 형태의 컴퓨터이다. 기존의 컴퓨터는 0과 1로 이루어진 비트(bit)라는 단위로 정보를 표현하고 처리한다. 하지만 양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 이용하여 0과 1이 동시에 존재할 수 있는 양자비트(qubit)라는 단위로 정보를 표현하고 처리한다. 이렇게 하면 양자컴퓨터는 기존의 컴퓨터보다 훨씬 많은 양의 정보를 한 번에 다룰 수 있게 된다.

 

예를 들면, 2개의 비트로 표현할 수 있는 정보의 경우의 수는 4가지이다(00, 01, 10, 11). 하지만 2개의 양자비트로 표현할 수 있는 정보의 경우의 수는 16가지이다(00, 01, 10, 11, 00+01, 00+10, 00+11, ... , 01+10+11). 이렇게 양자비트의 개수가 증가할수록 표현할 수 있는 정보의 경우의 수는 기하급수적으로 증가한다. 따라서 양자컴퓨터는 기존의 컴퓨터보다 빠르고 정확하게 복잡한 문제를 해결할 수 있다. 

 

Quantum Computer의 추상적 표현

 

 

양자컴퓨터의 연구

양자컴퓨터가 연구 개발되게 된 이유는 다양한데 가장 큰 이유는 현 컴퓨터의 한계를 극복하기 위해서다. 지금 우리가 사용하고 있는 컴퓨터는 트랜지스터라는 스위치를 이용하여 정보를 처리하는데, 트랜지스터의 크기가 작아질수록 성능이 향상된다. 하지만, 트랜지스터의 크기가 나노미터 수준으로 작아지면 양자역학적 현상이 발생하여 원하는 대로 작동하지 않는다. 따라서, 현재의 컴퓨터의 성능 향상에는 한계가 있기 때문에 이를 극복하기 위해 새로운 컴퓨터가 필요하다. 양자컴퓨터는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 점에서 연구가 진행되었으며 양자역학적 현상을 활용하여 정보를 처리하기 때문에 빠르고 정확하며 많은 데이터를 한 번에 처리할 수 있다. 

 

또한, 양자역학적 현상을 정확하게 이해하고 사용하기 위해서 양자컴퓨터가 연구되고 있다. 우리 주변의 많은 현상들은 양자역학적으로 설명이 가능한데, 예를 들면 원자나 분자의 구조와 특성, 화학반응과 에너지 전환, 초전도와 초유체, 나노 기술과 재료 과학 등은 모두 양자역학적 현상이다. 하지만, 이러한 현상들을 현재의 컴퓨터로 표현하려면 엄청난 시간과 자원이 필요하다. 반면에 양자 컴퓨터는 자연스럽게 양자역학적 현상을 표현할 수 있기 때문에 이러한 분야에서 유용하게 사용될 수 있다. 

 

 

양자컴퓨터에 적용된 기술

(1) 초전도 큐비트(qubit): 초저온에서 전기 저항이 없어지는 초전도체를 이용하여 큐비트를 구현하는 방법이다. 초전도체 사이에 절연체를 끼워 넣은 조셉슨 접합을 사용하여 큐비트의 상태를 제어하고 읽을 수 있다. IBM Quantum은 이 방법을 사용하여 양자 프로세서를 개발하고 있다. 

 

(2) 트랩 된 이온 큐비트: 원자의 이온화된 상태를 큐비트로 사용하는 방법이다. 전기장이나 자기장으로 이온을 공간에 고정시키고 레이저로 큐비트의 상태를 제어하고 읽을 수 있다. 이 방법은 큐비트 간의 얽힘과 안정성이 높다는 장점이 있다. 

 

(3) 광학 큐비트: 광자의 편광 상태를 큐비트로 사용하는 방법이다. 광섬유나 반도체 소자를 통해 광자를 전송하고 조작할 수 있다. 이 방법은 큐비트 간의 거리에 관계없이 얽힘을 유지할 수 있다는 장점이 있다. 

 

(4) 중성 원자 큐비트: 원자의 에너지 준위나 스핀 상태를 큐비트로 사용하는 방법이다. 광원이나 자기장으로 원자를 함정에 가두고 레이저로 큐비트의 상태를 제어하고 읽을 수 있다. 많은 수의 큐비트를 배열할 수 있다는 장점이 있다. 

 

 

슈퍼컴퓨터와 양자컴퓨터

슈퍼컴퓨터와 양자컴퓨터는 모두 고성능 컴퓨터로 다양한 분야에서 복잡하고 어려운 문제를 해결하기 위해 사용된다. 하지만 두 컴퓨터는 구조와 원리, 성능과 한계에 있어서 큰 차이가 있다. 

 

슈퍼컴퓨터

슈퍼컴퓨터는 여러 개의 CPU를 병렬로 연결하여 대용량의 데이터를 초고속으로 처리할 수 있는 컴퓨터이다. 터컴퓨터는 기상예보, 핵물리학, 우주과학, 인공지능 등과 같은 과학기술 분야에서 주로 사용된다. 슈퍼컴퓨터의 성능은 FLOPS(Floating-point operationgs per second)라는 단위로 측정되며, 현재 가장 빠른 슈퍼컴퓨터는 일본의 후구아쿠(Fugaku)로 약 442 페타FLOPS(1페타FLOPS = 10^15 FLOPS)의 속도를 내고 있다. 

 

슈퍼컴퓨터의 장점

-. 많은 양의 데이터를 빠르게 처리한다. 

-. 복잡한 수학적 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있다.

-. 인공지능과 빅데이터 분석 등의 최신 기술을 적용할 수 있다.

 

슈퍼컴퓨터의 단점

-. 제작 비용과 유지 비용이 매우 높다.

-. 전력 소모량이 매우 크다.

-. 공간이 많이 필요하다.

-. 비트(bit)라는 이진 데이터로만 연산을 수행하기 때문에 양자역학적 현상을 정확하게 모방할 수 없다. 

 

양자컴퓨터

큐비트(qubit)라는 단위로 데이터를 표현하며 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있는 양자 중첩과 서로 영향을 주고받는 양자 얽힘이라는 특성을 갖는다.

 

양자컴퓨터의 장점

-. 양자 비트는 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있으며, 이를 이용하여 복잡한 문제를 빠르게 풀 수 있다. 예를 들면, 기존 컴퓨터로는 거의 불가능할 일인 큰 수의 소인수 분해 문제를 효과적으로 해결 가능하다. 

-. 발열량이 매우 낮다. 기존의 컴퓨터는 논리 연산을 할 때마다 정보를 잃어버리기 때문에 열을 발생시킨다. 하지만 양자 컴퓨터는 양자 상태를 유지하기 위해 절대 영도에 가까운 온도에서 작동하기 때문에 열을 거의 발생시키지 않는다. 이는 소비 전력을 절약하고 환경에도 좋은 효과를 가져올 수 있다.

-. 보안성이 높다. 양자 암호학이라는 기술을 사용하여 정보를 암호화하고 전송할 수 있다. 양자 암호학은 양자 상태를 이용하여 암호화 키를 생성하고 공유하는 방식으로 이 키를 가지고 있는 사람만이 정보를 디코딩(decoding)할 수 있다.  만약 중간에 누군가가 정보를 가로채려고 하면, 양자 상태가 변화하여 바로 감지될 수 있다. 

 

양자컴퓨터의 단점

-. 양자컴퓨터는 아직 연구 단계에 있기 때문에 큐비트 수는 아직 매우 적으며, 오류가 발생하기 쉽다. 현재 상용화된 양자 컴퓨터는 범용 양자 컴퓨터가 아니라 특정한 양자 알고리즘에 특화된 하드웨어를 갖고 있다. 

-. 양자컴퓨터는 매우 비싸고 복잡하다.

-. 원자나 전자와 같은 보이지 않는 입자의 상태를 조작하고 관찰해야 하기 때문에 매우 깨끗하고 안정적인 환경이 필요하다. 예를 들면, IBM Quantum 프로세서는 절대 영도에 가까운 온도에서 작동하며 크기는 노트북에 탑재된 것보다 그리 크지 않은 웨이퍼이다. 그러나 이러한 프로세서를 지원하는 냉각 장치나 제어 장치 등은 방 한 채 정도의 크기를 차지한다. 따라서 양자컴퓨터는 일반인이 쉽게 접근하거나 사용할 수 있는 기기가 아직은 아니다. 

 

 

양자컴퓨터와 AI 기술

인공지능(AI) 기술은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 규칙 기반의 인공지능으로 인간이 미리 정해놓은 규칙에 따라 컴퓨터가 판단하고 행동하는 방식이다. 다른 하나는 학습 기반의 인공지능으로 인간이 제공하는 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하고 판단하고 행동하는 방식이다. 

 

규칙 기반의 인공지능은 양자컴퓨터에 적용하기 쉽다. 양자컴퓨터는 일차방정식을 잘 풀 수 있는 선형적인 특성을 가지고 있기 때문이다. 따라서, 규칙을 일차방정식으로 표현하면 양자컴퓨터가 빠르게 계산하고 결과를 도출할 수 있다. 

 

학습 기반의 인공지능은 양자컴퓨터에 적용하기가 쉽지 않다. 학습 기반의 인공지능은 복잡한 데이터를 다루는 비선형적인 기계학습(machine learning)이라는 방법을 사용하기 때문이다. 기계학습은 데이터의 특징(feature)을 추출하고 분류(classification)하는 과정을 거치는데, 이 과정에서 비선형 커널(kernel)이라는 함수를 사용한다. 비선형 커널은 데이터 간의 유사성(similarity)을 정량화하는 함수로 데이터의 차원(dimension)을 확장하여 복잡한 패턴을 인식할 수 있게 해 준다.

 

그러나 최근에 양자컴퓨터에서 비선형적인 학습 기반의 AI 기술을 구현할 수 있는 알고리즘이 개발되었다. 이 알고리즘은 양자컴퓨터의 연산 단위인 큐비트를 이용하여 데이터의 특징을 고차원으로 확장하고 양자 중첩 현상을 활용하여 데이터 간의 유사성을 동시에 계산하는 방식이다. 이렇게 하면, 복잡한 데이터를 양자컴퓨터로 효율적으로 학습하고 분류할 수 있다. 또한, 데이터의 특징 개수가 늘어나도 계산량이 크게 증가하지 않아서 현재의 AI 기술보다 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상하고 있다. 이 알고리즘은 IBM이 제공하는 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 시연되었고, 연구진들은 이 알고리즘을 통해 양자컴퓨터를 활용한 AI 응용분야를 확대할 수 있을 것이라고 말했다. 

 

 

국내 개발 현황

양자컴퓨터의 개발에 적극적으로 참여하고 있으며, 2019년에 국가양자정보사업단을 설립하여 양자정보기술의 연구와 개발을 지원하고 있다. 2020년에는 국가양자정보기술연구센터를 건립하여 양자컴퓨터의 핵심 기술을 연구하고 있으려, 국내외의 대학, 연구소, 기업과 협력하여 다양한 분야의 양자컴퓨터 응용 프로그램을 개발하고 있다.

 

양자컴퓨터 개발에 있어서 세계적인 선도국가가 되기 위해 노력하고 있으며, 2021년에는 6 큐비트 규모의 양자처리장치를 개발하였다. 2022년에는 10 큐비트 규모의 양자처리장치를 개발하고 2030년까지 100 큐비트 이상의 대형 양자처리장치를 개발하여 실용화할 목표를 가지고 있다. 

 

 

일본의 양자컴퓨터 개발 현황

일본은 양자컴퓨터를 경제안보상 극히 중요한 관련 기술로 보로 있으며, 관련 기술의 보유와 인재 양성을 추진하는 전략을 책정하였다. 일본의 국립 연구기관인 이화학연구소(RIKEN)를 중심으로 일본 상업기술종합연구소(AIST), 일본 정보통신연구기구(NICT), 오사카 대학, 후지쓰, 일본전신전화공사(NTT) 등 6개 기관이 공동으로 양자컴퓨터 개발을 진행하고 있다. 

 

2023년 3월 27일부터 외부 공동 연구자가 클라우드 서비스를 통해 양자컴퓨터를 이용할 수 있게 했다. 이화학연구소는 아직 개발단계인 양자컴퓨터의 외부 이용을 허용한 것은 알고리즘 개선과 인재 육성, 활용 방법 모색 등을 위해서라고 밝혔다. 일본의 양자컴퓨터는 슈퍼컴퓨터와 결합하여 사용된다. 즉, 슈퍼컴퓨터가 양자컴퓨터에 의한 수많은 단편적 계산 결과를 정리하고 보완하여 최종 결과를 도출한다. 이러한 방식은 양자-클래식 하이브리드 시스템이라고 부르며, 일본은 이를 통해 양자컴퓨터의 장점을 극대화하고 단점을 보완하려고 한다. 

 

 

양자컴퓨터와 미래산업

양자컴퓨터는 신약 개발, 신소재 개발, 암호 해독, 인공지능 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 낼 수 있을 것으로 예상하고 있다. 양자컴퓨터를 이용하여 원자나 전자 수준의 정밀한 테스트와 연구를 진행할 수 있기 때문에 새로운 약물을 위한 후보물질을 빠르게 발굴하고 부작용을 줄일 수 있으며, 새로운 재료의 특성이나 반응을 예측하고 최적화함으로써 신소재 개발에 더욱 큰 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 그 외에도 금융 시장의 변동성을 예측하거나 최적화 문제를 해결하는데 유용하게 쓰일 것이다. 양자컴퓨터의 개발이 아직은 초기 단계이며 범용으로 쓰일 양자컴퓨터가 양산체제를 갖추기 위해서는 많은 시간과 연구가 필요해 보인다. 그러나, 기술의 진보는 한 치 앞을 예상할 수 없는 만큼 관심을 가지고 공부할 필요가 있다.