양자 컴퓨팅의 12가지 최고의 응용 프로그램 | 2021년판

전 세계의 과학자들은 가장 강력한 양자 컴퓨팅 기술에 도달하기 위해 양자 컴퓨터를 발전시키고 있습니다. Google과 IBM을 비롯한 기술 대기업이 양자 우위를 놓고 경쟁하고 있습니다.

하지만 왜? 양자 기계는 기존 컴퓨터보다 10억 배 더 빠르게 특정 문제를 해결할 수 있습니다. 강력한 프로세서에 대한 요구가 계속 증가하고 작업의 범위와 복잡성이 더 커짐에 따라 솔루션을 강화하려면 보다 효과적인 컴퓨팅 아키텍처가 필요합니다.

컴퓨팅 기술의 이러한 발전은 현대 생활의 거의 모든 측면에서 수백만 개의 기회를 창출할 것입니다. GlobeNewswire에 따르면 전 세계 양자 컴퓨팅 시장은 2019년에 5억 710만 달러로 평가되었습니다. 2030년까지 650억 달러에 도달하여 CAGR 56%로 성장할 것으로 예상됩니다. 북미와 유럽은 양자 컴퓨팅 시장에서 78% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.

양자 시스템이 오늘날의 컴퓨터를 대체할 것이라는 의미는 아닙니다. 대신 각각의 고유한 장점과 장점이 있기 때문에 기존 슈퍼컴퓨터와 함께 작동합니다.

이 개요 기사에서 우리는 광대한 가능성에서 양자 컴퓨팅의 주요 응용 프로그램 중 일부를 언급했습니다. 양자 컴퓨터가 무엇을 위해 설계되었는지 더 잘 알 수 있습니다.

12. 일기 예보

양자 컴퓨터는 매우 복잡한 날씨 패턴을 매핑하는 데 사용할 수 있습니다. 현재의 기상 시스템과 달리 더 작고 더 구체적인 지역에 대한 예보를 제공할 수 있어 농부들이 기상 변화에 더 잘 대비할 수 있도록 지원하고 항공사가 혼란을 최소화할 수 있도록 지원합니다.

IBM은 일기 예보 시스템에 막대한 투자를 하고 있습니다. 날씨 회사, 국립 대기 연구 센터 및 미국 대기 연구 대학과 협력하여 지역 수준에서 뇌우를 추정할 수 있는 우수한 모델을 구축했습니다.

2019년, IBM은 The Weather Company와 협력하여 IBM 슈퍼컴퓨터를 사용하여 전 세계 수백만 센서의 데이터를 처리하는 GRAF(Global High-Resolution Atmospheric Forecasting System)를 공개했습니다.

양자 컴퓨팅이 가능해지면 GRAF와 같은 시스템은 시간당 수십억 개의 데이터를 분석하고 개별 구름이나 소용돌이의 형성과 같은 미세 측정 이벤트를 예측할 수 있습니다.

11. 사이버 보안

모두 대략적인 추정치일 뿐입니다.

양자 컴퓨터는 오늘날의 기계가 파악하기 거의 불가능한 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 여기에는 인터넷 인프라와 민감한 데이터를 보호하는 암호화 알고리즘 크래킹이 포함됩니다.

예를 들어 2048비트 숫자를 기반으로 하는 RSA 암호화는 안전한 데이터 전송에 널리 사용됩니다. 2천만 큐비트의 양자 컴퓨터는 8시간 이내에 이러한 암호화를 깨뜨릴 수 있는 것으로 추정됩니다.

물론 양자 컴퓨팅의 힘은 훨씬 안전한 암호화 시스템을 개발하는 데에도 활용될 수 있습니다. 마이크로소프트와 구글을 포함한 많은 회사들은 이미 양자 안전 암호화 알고리즘에 대한 작업을 시작했습니다. 그들은 현재 이론 및 테스트 단계에 있습니다. 주요 과제는 이러한 새로운 접근 방식을 기존 인프라에 통합하는 것입니다.

양자 안전 알고리즘은 다음을 암호화해야 합니다.

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금융 및 은행 거래

군 및 정부 커뮤니케이션

기업 네트워크

클라우드의 의료 기록 및 개인 데이터

10. 차세대 배터리

리튬 이온 배터리는 많은 발전을 이루었습니다. 10년 전에는 스마트폰만 있으면 하루 종일 사용할 수 있었지만 이제는 수백 킬로미터를 주행하는 전기 자동차에 전력을 공급할 수 있습니다.

그러나 기존 배터리보다 오래 지속되는 더 강력하고 저렴한 배터리를 만들고 싶다면 몇 가지 돌파구가 필요합니다. IBM과 Daimler AG(Mercedes-Benz의 모회사)의 연구원은 양자 컴퓨터가 배터리의 화합물 거동을 얼마나 효율적으로 시뮬레이션할 수 있는지 테스트하고 있습니다.

그들은 21큐비트 양자 컴퓨터를 사용하여 산업적으로 관련된 4가지 분자(황화수소, 수소화리튬, 황화리튬 및 황화수소리튬)의 쌍극자 모멘트를 시뮬레이션할 수 있었습니다.

큐비트 상태를 늘리거나 개선하면 차세대 배터리용으로 더 크고 복잡한 화합물을 테스트할 수 있습니다. 이러한 유형의 연구는 궁극적으로 우리를 그곳에 데려다 줄 기초 작업입니다.

9. 태양 캡처

양자점 ​​태양전지 | 크레딧:퀸즐랜드 대학교

양자점(양자 역학으로 인해 고유한 전자 및 광학 특성을 갖는 나노 크기의 반도체 입자)은 태양 에너지를 전기로 효율적으로 변환할 수 있습니다. 이는 탄소 배출량을 크게 줄이고 기존 에너지 생성 기술을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

Queensland 대학의 호주 연구원들은 이미 16% 이상의 전력 변환 효율을 제공하는 유연하고 인쇄 가능한 양자점을 개발했습니다.

은 비스무트 황화물 나노결정과 같은 무독성 양자점 물질은 그 풍부함과 안전성 때문에 광범위하게 연구되어 왔다. 아직 대규모로 상용화되지는 않았지만 일부 소규모 회사에서는 양자점 태양광 제품을 마케팅하기 시작했습니다.

8. 깨끗한 비료

오늘날 암모니아 비료는 Haber-Bosch라는 화학 공정을 통해 생산됩니다. 고온 및 고압에서 대기 질소와 수소를 결합합니다. 이 과정은 엄청난 양의 에너지를 사용하고 많은 온실 가스를 방출합니다.

연구원들이 전이 금속의 질소화 효소 메커니즘과 거동을 자세히 알고 있다면 비료 제조를 위한 보다 효율적인 촉매와 산업에서 요구되는 기타 몇 가지 중요한 화학 물질을 개발할 수 있습니다.

좋은 소식은 양자 컴퓨터가 언젠가는 질소 분해 효소(FeMo 보조 인자)의 주요 보조 인자를 모델링하여 메커니즘에 대한 통찰력을 제공할 수 있다는 것입니다. 이것은 화학자들이 질소 비료 합성을 위한 에너지 효율적인 산업 공정을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.

7. 재료 발견

이미지 제공:Second Bay Studios/Harvard SEAS

양자 컴퓨팅은 중첩 및 얽힘과 같은 양자 역학 현상을 기반으로 하기 때문에 기존 컴퓨터보다 훨씬 쉽게 다른 양자 시스템을 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 양자 기계는 분자에 대한 슈뢰딩거 방정식을 풀고 허용 에너지 상태를 계산할 수 있습니다.

기존 컴퓨터에서는 할 수 없는 복잡한 분자를 시뮬레이션할 수 있는 기능을 제공합니다. 양자 하드웨어와 양자 알고리즘 개발은 함께 이론 화학을 뒤흔들 것을 약속합니다.

양자 기계에서 큐비트의 노이즈를 처리함으로써 연구원들은 미세하게 조정된 광학 및 기계적 특성을 가진 더 나은 재료를 개발할 수 있습니다.

최근의 '양자 잡음 제거' 기술의 발전을 고려할 때, 시행착오를 거쳐 정확한 화학적 성질을 알아내는 것이 아니라 양자 컴퓨터에서 차세대 재료를 설계할 수도 있다고 말할 수 있습니다.

6. 트래픽 최적화

양자 컴퓨터는 탈탄소화가 필요한 가운데 인구 증가와 혼잡으로 인해 발생하는 많은 문제를 완화할 것입니다. 이러한 과제 중 하나는 교통 통제입니다.

Quantum 기술은 교통 체증을 피하고 대기 시간을 줄이는 데 사용할 수 있습니다. 즉, 버스와 택시가 승객 없이 장거리를 이동할 필요가 없고 사람들이 택시를 오래 기다리지 않아도 됩니다.

폭스바겐은 이미 트래픽을 최적화하기 위해 양자 컴퓨팅을 실시간으로 사용하는 것을 시연했습니다. 양자 라우팅 알고리즘은 D-Wave 양자 컴퓨터에서 실행되며 가장 빠른 이동 경로를 실시간으로 개별적으로 계산합니다.

이러한 알고리즘은 움직이는 물체(자전거, 자동차 및 사람)와 지속적으로 상호 작용하고 도시의 전체 이동성 시스템을 보강할 수 있습니다. 최적화된 라우팅 정보를 위해 항공 교통 관제에서도 구현할 수 있습니다.

폭스바겐만이 '양자 트래픽 최적화' 작업을 하고 있는 것은 아니다. BMW, 도요타, 포드 등 거의 모든 자동차 제조사가 양자 연구에 투자하고 있다.

5. 마케팅 및 광고

양자 알고리즘은 구매 행동에 영향을 미치는 연관 패턴을 생성하여 더 나은 광고를 제공할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 사용자의 검색 기록을 기반으로 광고를 제공하는 대신 광고를 본 후 사용자가 느끼는 감정과 브랜드가 고객과 장기적인 관계를 맺는 데 도움이 될 수 있는 광고 유형에 중점을 둡니다.

예를 들어 광고가 재미있고 시청자를 웃게 하거나 기분을 좋게 하면 강력한 브랜드 홍보가 됩니다. 반면 지루하거나 짜증나는 광고는 역효과를 낼 수 있습니다.

D-Wave Systems Inc.(Recruit Communication Ltd와 공동으로)는 이미 양자 컴퓨팅을 광고, 마케팅 및 커뮤니케이션 최적화에 적용했습니다. 웹 광고 분야에서 복잡한 데이터를 더 짧은 시간에 분석하고 고객에게 광고 매칭의 효율성을 최적화하는 것이 목표입니다.

D-Wave Systems는 또한 조직이 양자 어닐링을 활용하여 관련 광고로 잠재고객에게 도달하고 클릭률(CTR)을 높일 수 있는 방법에 대해서도 설명했습니다.

4. 재무 모델링

현대 시장은 현존하는 가장 복잡한 시스템 중 하나입니다. 이 문장을 읽는 데 걸리는 시간 동안 전 세계의 헤지 펀드, 투자 은행 및 개인 투자자는 8천만 달러 이상의 주식을 거래하게 될 것입니다.

기관 투자자의 경우 예상 수익과 관련 위험을 기반으로 효과적인 투자를 위한 올바른 조합을 찾는 것이 시장에서 생존하는 데 매우 중요합니다. 여기에는 주가에 영향을 미칠 수 있는 수천 가지 요인을 분석하는 작업이 포함됩니다. 많은 투자 은행은 상세한 분석을 위해 고전적인 컴퓨터에서 '몬테 카를로' 시뮬레이션을 실행하는데, 이는 막대한 컴퓨팅 리소스와 시간을 필요로 합니다.

양자 컴퓨터는 이러한 종류의 확률 계산을 위해 특별히 설계되었습니다. 투자 은행은 양자 밴드왜건에 뛰어들어 솔루션의 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 솔루션 개발 시간을 단축할 수 있습니다. 이러한 비즈니스는 수십억 달러를 처리하기 때문에 기대 수익이 조금만 개선되어도 상당한 가치가 있습니다.

궁극적으로 양자 컴퓨터는 금융 서비스가 다음을 수행하는 데 도움이 될 것입니다.

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투자 이익 증대

자본 요구 사항 감소

위험 및 규정 준수 식별 및 관리 개선

새로운 투자 기회를 엽니다.

읽기:세상에 돈이 얼마나 있습니까?

3. 약물 발견

생물학적 시스템 내 유전 정보의 흐름

현재 제약 회사가 신약을 발견하고 시장에 출시하는 데 수십억 달러와 10년 이상이 걸립니다. 그들은 고전적인 컴퓨터에서 수억 개의 비교를 실행합니다. 그러나 이러한 기계의 처리 능력은 상당히 제한적입니다. 특정 크기까지만 분자를 분석할 수 있습니다.

41개의 원자를 포함하는 페니실린 약물 설계를 고려하십시오. 페니실린 분자의 기본 상태 에너지를 철저하고 정확하게 모델링하려면 관측 가능한 우주에 있는 원자보다 더 많은 트랜지스터가 있는 디지털 기계가 필요합니다.

문제는 양자 컴퓨팅으로 해결할 수 있습니다. 양자 하드웨어와 알고리즘이 더 쉽게 이용 가능해짐에 따라 훨씬 더 큰 분자를 비교할 수 있게 될 것입니다. 이를 통해 약물 개발 시간과 비용을 크게 줄일 수 있어 연구원들이 다양한 질병에 대한 치료법으로 이어질 수 있는 새로운 발견을 더 빠르게 수행할 수 있습니다.

생명 과학 산업에서 양자 컴퓨터는 선순환으로 서로를 강화하는 세 가지 주요 사용 사례를 가능하게 할 것으로 예상됩니다.

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게놈과 결과를 연관시켜 정밀 의학 치료법 개발

저분자 약물 발견의 효율성 증대 및 환자 결과 개선

단백질 접힘 예측을 기반으로 한 새로운 생물학적 제품 구축

2. 인공 지능

Google의 양자 기계

기계가 보여주는 지능은 경험을 통한 학습의 원리를 기반으로 합니다. AI를 훈련하는 데 사용하는 데이터 세트가 많을수록 정확도가 높아집니다. AI의 정확도/강도는 수백만 또는 수십억 개의 데이터 포인트 분석에 의존하기 때문에 양자 계산에 이상적인 후보입니다.

특정 모델의 경우 양자 기계 학습이 기존 기계 학습보다 훨씬 더 효율적입니다. 특정 물리적 시스템과 학습 시스템, 특히 신경망 간의 구조적 및 방법론적 유사성을 탐구하는 연구 분야로 확장됩니다.

20세기에 전기가 그랬던 것처럼 21세기에는 인공지능이 될 것이라고 합니다. 우리는 이미 AI가 또 다른 AI를 만들 만큼 충분히 능력이 있는 지점에 있으므로 그 중요성이 빠르게 확대될 것입니다.

개발을 가속화하기 위해 Google은 Volkswagen 및 University of Waterloo와 협력하여 양자 기계 학습 모델 프로토타이핑을 위한 오픈 소스 라이브러리인 TensorFlow Quantum을 출시했습니다. IBM, Microsoft 및 기타 기술 대기업들도 양자 머신 러닝에 돈을 쏟아 붓고 있습니다.

읽기:인공 지능 vs. 머신 러닝 vs. 딥 러닝

1. 입자 물리학

힉스 입자를 생성하는 LHC의 양성자-양성자 충돌 | CERN

아마도 양자 컴퓨팅의 가장 흥미롭고 유용한 응용은 새로운 물리학을 연구하는 것일 것입니다. 입자 물리학 모델은 매우 복잡하여 수치 시뮬레이션을 위해 많은 리소스와 긴 계산 시간이 필요합니다.

예를 들어, CERN의 대형 강입자 충돌기(Large Hadron Collider)에 대한 실험은 초당 10억 개의 입자 충돌에서 놀라운 초당 1페타바이트의 데이터를 생성합니다. 분석은 전 세계 170개 데이터 센터에서 작동하는 백만 개의 CPU 코어에서 수행됩니다. 2027년까지 CERN의 데이터를 처리하고 분석하는 데 필요한 컴퓨팅 성능은 50~100배 증가할 것입니다.

양자 컴퓨팅이 유용한 곳입니다. 이를 통해 물리학자들은 핵물리학, 핵의 산란, 쿼크 및 기본적인 상호작용을 시뮬레이션할 수 있습니다.

CERN은 이미 양자 컴퓨터에서 IBM과 협력하기 시작했습니다. 연구원들은 '양자 지원 벡터 기계'를 사용하여 지도 양자 기계 학습을 사용하여 충돌 데이터에서 힉스 보존 이벤트를 식별하는 방법을 확인했습니다.

다른 연구원 팀은 쿼크와 글루온과 같은 기본 입자 간의 상호 작용을 설명하는 양자 컴퓨터에서 격자 게이지 이론을 성공적으로 시뮬레이션했습니다.

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전반적으로 양자 컴퓨팅은 다체 물리학에서 분자 에너지에 이르기까지 다양한 분야에서 발전하고 있습니다. 현재 기술을 방해하고 연구자가 이전에는 해결하려고 시도하지 않았던 문제를 해결할 수 있습니다.