2021 양자 컴퓨팅: 12가지 주요 응용 설명

양자 컴퓨팅의 가능성

전 세계 과학자들이 양자 컴퓨터를 발전시키려 노력하며, 가장 강력한 양자 컴퓨팅 기술에 도달하려고 합니다. 구글(Google)과 IBM 같은 기술 거물들이 양자 우월성(quantum supremacy)을 놓고 경쟁 중입니다.

하지만 왜일까요? 양자 기계는 특정 문제를 기존 컴퓨터보다 10억 배 빠르게 해결할 수 있습니다. 강력한 프로세서에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 작업의 범위와 복잡성이 커짐에 따라, 솔루션을 구동하기 위해 더 효과적인 계산 아키텍처가 필요해질 것입니다.

이러한 컴퓨팅 기술 발전은 현대 생활의 거의 모든 측면에서 수백만 개의 기회를 창출할 것입니다. GlobeNewswire에 따르면 전 세계 양자 컴퓨팅 시장은 2019년 5억 710만 달러로 평가되었습니다. 2030년까지 650억 달러에 도달할 것으로 예상되며, 연평균 56% 성장률(CAGR)을 보일 것입니다. 북미와 유럽이 양자 컴퓨팅 시장의 78% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.

이것이 양자 시스템이 오늘날의 컴퓨터를 대체한다는 의미는 아닙니다. 대신 고전적 슈퍼컴퓨터와 함께 작동할 것입니다. 각각 고유한 강점과 이점이 있기 때문입니다.

이 개요 기사에서는 방대한 가능성에서 양자 컴퓨팅의 주요 응용 몇 가지를 언급했습니다. 양자 컴퓨터가 무엇을 위해 설계되었는지 더 나은 아이디어를 드릴 것입니다.

12. 날씨 예보

양자 컴퓨터는 극도로 복잡한 날씨 패턴을 매핑하는 데 사용될 수 있습니다. 현재 날씨 시스템과 달리, 더 작고 구체적인 지역에 대한 예보를 제공해 농부들이 날씨 변화에 더 잘 대비하고 항공사들이 운항 차질을 최소화하도록 도울 수 있습니다.

IBM은 날씨 예보 시스템에 막대한 투자를 하고 있습니다. 미국의 웨더 컴퍼니(The Weather Company), 국립대기연구센터(NCAR), 대학대기연구조합(UCAR)과 협력해 지역 단위 뇌우를 추정할 수 있는 우수한 모델을 구축했습니다.

2019년 IBM은 웨더 컴퍼니와 협력해 전 세계 수백만 센서의 데이터를 IBM 슈퍼컴퓨터로 처리하는 글로벌 고해상도 대기 예보 시스템(GRAF)을 공개했습니다.

양자 컴퓨팅이 실현 가능해지면 GRAF 같은 시스템은 매시간 수십억 개의 데이터를 분석하고 개별 구름 형성이나 바람 소용돌이 같은 미시 기상 현상을 예측할 수 있을 것입니다.

11. 사이버보안

모두 대략적인 추정치일 뿐입니다

양자 컴퓨터는 오늘날 기계로는 거의 불가능한 많은 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 여기에는 인터넷 인프라와 민감한 데이터를 보호하는 암호화 알고리즘 크래킹이 포함됩니다.

예를 들어 2048비트 숫자 기반 RSA 암호화는 안전한 데이터 전송에 광범위하게 사용됩니다. 2,000만 큐비트 양자 컴퓨터가 8시간 내에 이런 암호화를 깰 수 있을 것으로 추정됩니다.

물론 양자 컴퓨팅의 힘을 훨씬 더 안전한 암호화 시스템 개발에도 활용할 수 있습니다. 마이크로소프트와 구글을 포함한 많은 기업들이 이미 양자 내성 암호화 알고리즘 연구를 시작했습니다. 현재 이론 및 테스트 단계에 있습니다. 주요 과제는 이런 새로운 접근법을 기존 인프라에 통합하는 것입니다.

양자 안전 알고리즘은 다음을 암호화해야 합니다:

• 금융 및 은행 거래
• 군사 및 정부 통신
• 기업 네트워크
• 클라우드상의 의료 기록 및 개인 데이터

10. 차세대 배터리

리튬이온 배터리는 먼 길을 왔습니다: 10년 전만 해도 스마트폰을 하루 버티게 하는 정도였지만, 이제는 전기차를 수백 킬로미터 운행시킬 수 있습니다.

하지만 기존 것보다 더 오래가는 더 강력하고 저렴한 배터리를 원한다면 돌파구가 필요합니다. IBM과 다임러 AG(메르세데스-벤츠 모회사) 연구진은 양자 컴퓨터가 배터리 내 화학 화합물의 행동을 얼마나 효율적으로 시뮬레이션할 수 있는지 테스트하고 있습니다.

21큐비트 양자 컴퓨터를 사용해 산업적으로 관련된 네 분자(황화수소, 리튬 하이드라이드, 리튬 설파이드, 리튬 하이드로젠 설파이드)의 쌍극자 모멘트를 시뮬레이션하는 데 성공했습니다.

큐비트 상태를 늘리거나 개선하면 차세대 배터리를 위한 더 크고 복잡한 화합물을 테스트할 수 있게 될 것입니다. 이런 유형의 연구가 궁극적으로 우리를 그곳으로 이끌 기초 작업입니다.

9. 태양광 포집

양자점 태양전지 | 출처: 퀸즐랜드 대학교

양자점(양자역학으로 인해 독특한 전자적·광학적 특성을 가진 나노 크기 반도체 입자)은 태양 에너지를 전기로 효율적으로 변환할 수 있습니다. 이는 탄소 배출을 크게 줄이고 기존 에너지 생성 기술을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

호주 퀸즐랜드 대학교 연구자들이 이미 16% 이상의 전력 변환 효율을 제공하는 유연하고 인쇄 가능한 양자점을 개발했습니다.

은 비스무스 황화물 나노결정 같은 무독성 양자점 소재는 풍부함과 안전성 덕분에 광범위하게 연구되었습니다. 아직 대규모 상용화는 되지 않았지만, 일부 소규모 기업이 양자점 광전 제품을 마케팅하기 시작했습니다.

8. 깨끗한 비료

오늘날 암모니아 비료는 하버-보슈(Haber-Bosch)라는 화학 공정으로 생산됩니다. 대기 중 질소를 고온·초고압에서 수소와 결합시킵니다. 이 공정은 막대한 에너지를 사용하고 많은 온실가스를 배출합니다.

연구자들이 질소고정효소 메커니즘과 전이 금속의 행동을 자세히 알면, 비료 제조를 위한 더 효율적인 촉매뿐만 아니라 산업에 필수적인 여러 다른 중요한 화학물질도 개발할 수 있을 것입니다.

좋은 소식은 양자 컴퓨터가 언젠가 질소고정효소의 주요 보조인자(FeMo 보조인자)를 모델링해 그 메커니즘에 대한 통찰을 제공할 수 있다는 것입니다. 이는 화학자들이 질소 비료 합성을 위한 에너지 효율적인 산업 공정을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.

7. 소재 발견

이미지 제공: Second Bay Studios/Harvard SEAS

양자 컴퓨팅은 중첩과 얽힘 같은 양자역학적 현상에 기반하므로, 고전적 컴퓨터보다 다른 양자 시스템을 훨씬 더 쉽게 표현할 수 있습니다. 예를 들어 양자 기계는 분자에 대한 슈뢰딩거 방정식을 풀어 허용된 에너지 상태를 계산할 수 있습니다.

기존 컴퓨터로는 불가능한 복잡한 분자 시뮬레이션 능력을 제공합니다. 양자 하드웨어와 양자 알고리즘 개발이 함께 이론 화학을 뒤흔들 것을 약속합니다.

양자 기계에서 큐비트의 노이즈를 제어함으로써 연구자들은 세밀하게 조정된 광학적·기계적 특성을 가진 더 나은 소재를 개발할 수 있습니다.

최근 '양자 노이즈 캔슬링' 기술의 발전을 고려하면, 차세대 소재는 시행착오로 올바른 화학적 특성을 찾아내는 대신 양자 컴퓨터에서 설계될 수 있을 것이라고 말할 수 있습니다.

6. 교통 최적화

양자 컴퓨터는 인구 증가와 탄소중립 필요 속에서 혼잡으로 인한 많은 과제를 완화할 것입니다. 그 과제 중 하나가 교통 제어입니다.

양자 기술은 교통 체증을 피하고 대기 시간을 단축하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 버스와 택시가 승객 없이 긴 거리를 운행하지 않아도 되고, 사람들이 택시를 오래 기다리지 않아도 됨을 의미합니다.

폭스바겐(Volkswagen)은 이미 양자 컴퓨팅을 실시간 교통 최적화에 활용하는 것을 시연했습니다. D-웨이브(D-Wave) 양자 컴퓨터에서 실행되는 양자 라우팅 알고리즘이 실시간으로 개별 최단 경로를 계산합니다.

이런 알고리즘은 움직이는 객체(자전거, 자동차, 사람)와 지속적으로 상호작용하며 도시 전체 모빌리티 시스템을 증강할 수 있습니다. 항공 교통 관제에도 최적화된 라우팅 정보로 구현될 수 있습니다.

폭스바겐만 '양자 교통 최적화'를 연구하는 것이 아닙니다. BMW, 도요타, 포드를 포함한 거의 모든 자동차 제조사가 양자 연구에 투자하고 있습니다.

5. 마케팅 및 광고

양자 알고리즘은 구매 행동에 영향을 미치는 연관 패턴을 생성해 더 나은 광고를 전달할 수 있습니다. 사용자의 브라우징 기록만 기반으로 광고를 전달하는 대신, 이 알고리즘은 사용자가 광고를 본 후 어떤 느낌을 받는지, 어떤 광고가 브랜드가 고객과 장기적 관계를 맺는 데 도움이 될지에 초점을 맞춥니다.

예를 들어, 광고가 즐겁고 시청자를 웃게 하거나 기분 좋게 만든다면 강력한 브랜드 홍보를 형성할 것입니다. 지루하거나 짜증 나는 광고는 역효과를 낼 수 있습니다.

D-웨이브 시스템즈(D-Wave Systems Inc.)는 리크루트 커뮤니케이션(Recruit Communication Ltd)과 협력해 양자 컴퓨팅을 광고, 마케팅, 커뮤니케이션 최적화에 이미 적용했습니다. 목표는 복잡한 데이터를 더 짧은 시간에 분석하고 웹 광고 분야에서 광고-고객 매칭 효율을 최적화하는 것입니다.

D-웨이브 시스템즈는 조직이 양자 어닐링을 활용해 관련 광고로 청중에게 도달하고 클릭률(CTR)을 높일 수 있는 방법도 설명했습니다.

4. 금융 모델링

현대 시장은 존재하는 가장 복잡한 시스템 중 하나입니다. 이 문장을 읽는 동안, 전 세계 헤지펀드, 투자은행, 개인투자자들이 8,000만 달러 이상의 주식을 거래했을 것입니다.

기관 투자자에게 예상 수익과 관련 리스크를 기반으로 성공적인 투자를 위한 적절한 조합을 찾는 것은 시장에서 생존하기 위해 매우 중요합니다. 이는 주가에 영향을 미칠 수 있는 수천 가지 요인을 분석하는 것을 포함합니다. 많은 투자은행이 상세한 분석을 위해 고전적 컴퓨터에서 '몬테카를로(Monte Carlo)' 시뮬레이션을 실행하는데, 이는 막대한 컴퓨팅 리소스와 시간이 소요됩니다.

양자 컴퓨터는 특히 이런 종류의 확률적 계산을 위해 설계되었습니다. 양자 밴드왜건에 올라타면 투자은행은 솔루션 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 개발 시간도 단축할 수 있습니다. 이 비즈니스들이 수십억 달러를 다루기 때문에, 기대 수익의 작은 개선도 그들에게 큰 가치가 될 수 있습니다.

궁극적으로 양자 컴퓨터는 금융 서비스가 다음을 돕게 될 것입니다:

• 투자 수익 증가
• 자본 요건 감소
• 리스크 및 컴플라이언스 식별·관리 개선
• 새로운 투자 기회 개척

참고: 세상에는 얼마나 많은 돈이 있을까?

3. 신약 개발

생물학적 시스템 내 유전 정보의 흐름

현재 제약회사가 신약을 발견해 시장에 내놓기까지 10년 이상과 수십억 달러가 소요됩니다. 고전적 컴퓨터에서 수억 번의 비교를 실행합니다. 하지만 이 기계들의 처리 능력은 꽤 제한적입니다: 일정 크기까지의 분자만 분석할 수 있습니다.

41개 원자를 포함하는 페니실린 약물 설계를 고려해 보세요: 페니실린 분자의 바닥 상태 에너지를 철저히 정확히 모델링하려면 관측 가능한 우주의 원자 수보다 더 많은 트랜지스터를 가진 디지털 기계가 필요할 것입니다.

이 문제는 양자 컴퓨팅으로 해결할 수 있습니다. 양자 하드웨어와 알고리즘이 더 쉽게 이용 가능해지면 훨씬 더 큰 분자들을 비교할 수 있게 됩니다. 이는 신약 개발 시간과 비용을 극적으로 줄여 연구자들이 다양한 질병의 치료제로 이어질 새로운 발견을 더 빠르게 할 수 있게 할 것입니다.

생명과학 산업에서 양자 컴퓨터는 서로를 강화하는 선순환으로 세 가지 핵심 사용 사례를 가능하게 할 것으로 예상됩니다:

• 게놈과 결과를 연계해 정밀 의료 치료법 개발
• 저분자 신약 발견의 효율성 증대와 환자 결과 개선
• 단백질 접힘 예측 기반 새로운 생물학적 제품 구축

2. 인공지능

구글의 양자 머신

기계가 보여주는 지능은 경험으로부터 학습한다는 원리에 기반합니다. AI를 훈련시키는 데 더 많은 데이터셋을 사용할수록 더 정확해집니다. AI의 정확도/강점이 수백만 또는 수십억 데이터 포인트 분석에 의존하므로, 양자 계산의 이상적인 후보입니다.

특정 모델의 경우 양자 머신러닝이 고전적 머신러닝보다 훨씬 더 효율적일 것입니다. 이는 특정 물리적 시스템과 학습 시스템, 특히 신경망 사이의 구조적·방법론적 유사성을 탐구하는 연구 분야로 확장됩니다.

인공지능이 21세기의 전기가 될 것이라고 말해집니다. 우리는 이미 AI가 또 다른 AI를 만들 수 있는 지점에 와 있으므로, 그 중요성은 급격히 커질 것입니다.

개발 가속화를 위해 구글은 폭스바겐, 워털루 대학교와 협력해 양자 머신러닝 모델 프로토타이핑을 위한 오픈소스 라이브러리인 텐서플로 퀀텀(TensorFlow Quantum)을 출시했습니다. IBM, 마이크로소프트 및 기타 기술 거물들도 양자 머신러닝에 막대한 자금을 쏟아붓고 있습니다.

참고: 인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝

1. 입자 물리학

힉스 보손을 생성하는 LHC의 양성자-양성자 충돌 | CERN

아마도 양자 컴퓨팅의 가장 흥미롭고 유용한 응용은 새로운 물리학 연구일 것입니다. 입자 물리학 모델은 놀랍도록 복잡하며, 수치 시뮬레이션을 위해 많은 리소스와 긴 계산 시간이 필요합니다.

예를 들어 CERN의 대형 강입자 충돌기(LHC) 실험은 초당 10억 번의 입자 충돌에서 초당 1페타바이트의 놀라운 데이터를 생성합니다. 분석은 전 세계 170개 데이터센터에서 작동하는 100만 CPU 코어에서 수행됩니다. 2027년까지 CERN 데이터 처리와 분석에 필요한 컴퓨팅 파워는 50~100배 증가할 것입니다.

이때 양자 컴퓨팅이 유용합니다. 물리학자들이 핵물리학, 핵산란, 쿼크, 근본적 상호작용을 시뮬레이션할 수 있게 해줄 것입니다.

CERN은 이미 IBM과 양자 컴퓨터 연구를 시작했습니다. 연구자들은 '양자 서포트 벡터 머신'을 사용해 감독 양자 머신러닝이 충돌 데이터에서 힉스 보손 이벤트를 식별하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 확인했습니다.

또 다른 연구팀은 양자 컴퓨터에서 격자 게이지 이론을 성공적으로 시뮬레이션했는데, 이는 쿼크와 글루온 같은 기본 입자 간의 상호작용을 설명합니다.

참고: 양자 우월성이란? 왜 중요한가?

전반적으로 양자 컴퓨팅은 다체 물리학부터 분자 에너지학까지 다양한 분야에서 진전을 이루고 있습니다. 연구자들이 이전에 해결하려 시도조차 하지 못했던 문제들을 다룰 수 있게 해 현재 기술들을 와해시킬 것입니다.