자동화 제어 시스템
양자 컴퓨팅은 우리가 일상적으로 쓰는 고전적 컴퓨팅(컴퓨터 및 기타 기기)과는 다른 패러다임입니다. 양자 컴퓨팅은 양자역학 법칙을 이용하는데, 이는 입자가 동시에 두 상태에 있을 수 있음을 의미합니다.
양자 컴퓨팅 아이디어는 더 작은 마이크로칩 제조가 점점 어려워져, 미래에는 마이크로칩 크기를 계속 줄이는 게 불가능해지고 고전적 컴퓨팅이 한계에 도달할 것이란 우려에서 나왔습니다. 이 한계를 극복할 새 기술 발견이 필요해졌습니다.
요약하자면, 양자 컴퓨팅은 고전적 컴퓨팅이 쓰는 비트(bit) 대신 큐비트(qbit)를 기반으로 합니다. 비트처럼 큐비트도 1과 0 값을 가질 수 있지만, 양자역학 법칙을 이용해 두 값을 동시에 가질 수 있습니다(예: 80%는 1, 20%는 0). 이는 비트에는 적용할 수 없는 논리 연산 적용 가능성을 엽니다.
양자 컴퓨팅은 고전적 컴퓨팅 대비 여러 이점이 있는데, 그중 더 강력한 연산 능력과 더 낮은 에너지 소비가 두드러집니다. 이는 지금까지 고전적 컴퓨팅으로는 해결 불가능했던 문제 해결의 문을 엽니다. 기존 시스템으로 문제의 최적해를 찾으려면 가능한 모든 해를 테스트해야 하지만, 양자 컴퓨팅에서는 그럴 필요가 없습니다. 여러 상태에 동시에 있을 수 있어 양자 시스템은 이 해들을 동시에 테스트해 문제를 더 짧은 시간에 풀 수 있습니다. 이는 인공지능과 딥러닝 등 다른 분야의 중요한 발전을 가능케 합니다. 더 복잡하고 효율적인 모델 생성을 허용하고, 입자 간 상호작용 연구를 통해 신소재 창조를 가능케 하기 때문입니다.
양자 컴퓨팅 분야는 겨우 걸음마 단계지만, 최근 수년간 여러 기술 기업이 이 분야 연구를 시작했습니다. IBM은 상업용 첫 양자 컴퓨터 판매를 발표했습니다. 며칠 전 Google은 네이처(Nature)지에 기존 컴퓨터라면 수년이 걸릴 프로그램을 몇 분 만에 실행해 '양자 우월성(quantum supremacy)'에 도달했다고 발표했습니다. 이게 어느 정도 사실인지는 불확실하며, 정말 복잡한 문제를 풀 만큼 개발되고 결과를 내기까지 수년이 걸릴 수 있습니다. 하지만 양자 컴퓨팅이 중요한 발전을 가져오며, 현재 복잡한 문제 해결엔 쓰이지 못하지만, 더 작은 상황에는 쓰일 수 있고 고전적 컴퓨팅보다 나은 결과를 낼 수 있음은 분명합니다.
오늘날 양자 컴퓨팅은 중요한 한계가 있습니다. 각 큐비트는 완전히 격리되어야 하며, 최소한 전용 케이블 연결이 하나 필요하고, 극저온에서 유지되어야 합니다. 현재 구글과 IBM 모델은 약 53큐비트 수준입니다. 현재 암호 체계를 깨려면 1억 큐비트가 필요할 걸로 추정되므로, 정말 복잡한 문제 해결엔 아직 꽤 멉니다. 이 분야 다음 단계는 현재 작동 설계를 개선하고 양자 컴퓨터가 사용할 수 있는 큐비트 수를 늘리는 것입니다.
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