양자 컴퓨터 설명: 22가지 핵심 사실 (2021년판)

양자 컴퓨터의 기본 원리

양자 컴퓨터는 이메일 확인, 상태 업데이트, 일반 소프트웨어/하드웨어 작업을 위한 것이 아닙니다. 대신 더 복잡한 것 — 양자역학(Quantum Mechanics)에 기반합니다.

양자 컴퓨터는 원자 크기보다 훨씬 작은 입자를 다룹니다. 그런 미세한 규모에서는 물리 법칙이 통하지 않습니다. 여기서 흥미로운 일들이 시작됩니다. 입자는 앞뒤로 움직이거나 동시에 존재할 수 있습니다. 이런 컴퓨터는 오늘날 기존 컴퓨터로 달성 가능한 것을 넘어 계산 능력을 증가시킬 수 있습니다.

현재 우리가 양자 컴퓨팅에 대해 아는 것을 자세히 설명해 보겠습니다. 양자 컴퓨터에 대한 흥미로운 사실들을 모아 여러분의 상상을 뒤집어 놓을 것입니다.

1. 정보 저장 방식

오늘날 우리가 사용하는 컴퓨터는 데이터를 이진 형식으로 저장합니다 — 0과 1의 연속. 메모리의 각 구성 요소를 비트(bit)라고 하며, 불리언 논리 단계를 통해 조작할 수 있습니다.

반면 양자 컴퓨터는 '0', '1', 또는 두 상태의 양자 중첩(superposition)으로 데이터를 저장합니다. 이런 양자 비트(큐비트, Qubit)는 이진 시스템보다 훨씬 더 큰 유연성을 가집니다.

큐비트는 "위(up)"와 "아래(down)" 두 스핀 상태를 가진 입자를 사용해 구현될 수 있습니다. 이런 시스템은 유효한 스핀-1/2 시스템에 매핑될 수 있습니다.

2. 눈부신 속도

양자 컴퓨터에서 데이터는 0과 1 상태 이상으로 존재할 수 있으므로 병렬로 계산을 수행할 수 있습니다. 간단한 예를 들어보겠습니다. 큐비트가 상태 0과 상태 1의 중첩에 있고, 비슷한 중첩 상태의 다른 큐비트와 계산을 수행하면 네 가지 결과 — 0/1, 0/0, 1/0, 1/1 — 가 나옵니다.

양자 컴퓨터는 디코히어런스(decoherence) 상태, 즉 상태가 하나로 붕괴될 때까지 중첩 상태에 있는 동안 위 결과를 보여줍니다. 여러 작업을 동시에 수행하는 이 능력을 양자 병렬성(quantum parallelism)이라고 합니다.

3. 보안의 재정의

양자 컴퓨터의 속도는 암호학과 크립토그래피 분야에서도 심각한 우려사항입니다. 오늘날 세계 금융 보안 시스템은 기존 컴퓨터로는 지구 수명 내에 크래킹할 수 없는 큰 숫자 인수분해(RSA 또는 DSA 알고리즘)에 기반합니다. 그러나 양자 컴퓨터는 합리적인 시간 내에 숫자를 인수분해할 수 있습니다.

반면 양자 컴퓨터는 깨지지 않는 보안 기능을 제공할 수 있습니다. 중요한 데이터(온라인 거래, 이메일 계정 등)를 훨씬 더 나은 암호화로 잠글 수 있습니다.

양자 컴퓨터를 위한 많은 알고리즘이 개발되었습니다 — 가장 유명한 것은 비구조화된 데이터베이스 검색을 위한 그로버 알고리즘(Grover's algorithm)과 큰 숫자 인수분해를 위한 쇼어 알고리즘(Shor's algorithm)입니다.

참고: 양자 컴퓨터 성능을 높이는 새로운 방법

4. 전력 효율성

전력 소비는 전기로 작동하는 모든 장치의 중요한 요소입니다. 거대한 프로세서 어레이는 성능을 유지하기 위해 막대한 전력 공급이 필요합니다. 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터(서밋)는 예를 들어 13MW의 전력을 소비합니다.

하지만 양자 컴퓨터에서는 상황이 정말 흥미로워집니다. 양자 터널링(quantum tunneling)을 사용하므로 전력 소비를 100~1,000배 줄일 수 있습니다.

5. 대체 현실들

양자물리학에 따르면 우리는 다중우주(Multiverse)를 다루는데, 여기서 문제는 많거나 무한한 개연적 해법을 가질 수 있습니다. 예를 들어 여러분은 노트북으로 이 기사를 읽고 있을 수 있습니다. 또 다른 우주에서는 이동 중에 모바일로 읽고 있을 수 있습니다.

양자 컴퓨터는 'n'개의 평행 우주에서 'n'개의 작업을 수행하고 결과에 도달할 수 있습니다. 기존 컴퓨터가 'n'초에 'n'번 계산을 한다면, 양자 컴퓨터는 같은 시간에 'n²'번 계산을 수행할 수 있습니다.

참고: 컴퓨터 과학사 최대 발명 25가지

IBM의 딥 블루(Deep Blue)가 1997년 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프(Garry Kasparov)를 이긴 최초의 컴퓨터라는 것을 기억하실 겁니다. 초당 2억 개의 가능한 수를 검토해 그렇게 했습니다. 인간 뇌 능력과는 거리가 멀죠! 하지만 양자 기계였다면 초당 1조 수, 2초에 4조 수, 3초에 9조 수를 계산했을 것입니다.

6. 양자 컴퓨터 제작이 어려운 이유

양자 컴퓨터의 문제는 안정성입니다. 간섭(어떤 종류의 진동이든 원자의 진동을 방해함)이 엉터리 출력을 만듭니다. 양자역학에서 전자는 파동처럼 행동하며 파동함수로 기술됩니다. 이 파동들은 간섭할 수 있고, 이는 양자 입자의 이상한 행동을 야기하며, 이를 디코히어런스(decoherence)라고 부릅니다.

7. 극저온

더 나은 성능을 위한 안정된 상태를 유지하는 데 필요한 온도는 정말 낮아야 합니다. 양자 컴퓨터를 작동시키려면 원자가 안정되어야 합니다. 그리고 이 원자들을 안정적으로 유지하는 알려진 효율적인 방법은 온도를 0켈빈으로 낮추는 것입니다. 거기서 원자는 열을 방출하지 않고 안정됩니다.

현재 D-웨이브 2000Q 시스템이 가장 진보된 양자 컴퓨터입니다. 초전도 프로세서가 0.015켈빈(성간 공간보다 180배 차가움)으로 냉각됩니다.

8. 문제 해결 능력

양자 컴퓨터는 고전적 알고리즘을 실행할 수 있지만, 효율적인 결과를 위해 양자 얽힘(quantum entanglement)이나 양자 중첩 같은 양자 계산의 특징을 사용하는 본질적으로 양자적인 알고리즘을 사용합니다.

불가판정류(Undecidable class) 문제는 양자 컴퓨팅에서도 불가판정입니다. 양자 알고리즘이 매혹적인 이유는 고전적 알고리즘보다 문제를 더 빠르게 해결할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 기존 컴퓨터에서 30분 걸리는 외판원 문제(traveling salesman problem)를 몇 초 만에 풀 수 있습니다.

또한 양자 컴퓨터는 먼 행성 발견, 정밀한 날씨 예보, 조기 암 발견, DNA 시퀀싱 데이터 분석을 통한 더 효과적인 약물 개발에 도움을 줄 수 있습니다.

참고: 역대 최고의 컴퓨터 프로그래머 20인

9. AI 게임 체인저

인공지능은 초기 단계에 있습니다. 오늘날의 첨단 로봇은 방에 들어가 물질, 형태, 움직이는 물체를 인식할 수 있지만, 그들을 진정으로 지능적으로 만드는 요소는 부족합니다. 양자 컴퓨터는 정보 처리 분야에서 월등히 뛰어납니다 — 300비트로 우주 전체를 매핑할 수 있습니다.

양자 기계는 머신러닝 연산 속도를 기하급수적으로 높여, 수십만 년 걸리던 시간을 몇 초로 단축할 수 있습니다.

1 제타바이트 크기의 두 큰 벡터 간 거리를 측정하려면 GHz 클럭의 기존 컴퓨터로는 수십만 년이 걸립니다. 반면 GHz 클럭 양자 컴퓨터(미래에 만들어지면)는 벡터가 보조 큐비트와 얽힌 후 단 1초만 걸립니다.

10. 모든 것을 빠르게 만들 수는 없다

양자 컴퓨터가 문제 해결의 최적 경로를 찾더라도, 개인용 컴퓨터가 매일 사용하는 기본 수학적 원칙 일부에 의존합니다. 이는 이미 잘 최적화된 기본 산술을 의미합니다.

숫자 세트를 더하는 것보다 더 나은 방법은 그냥 더하는 것뿐입니다. 이런 경우 기존 컴퓨터가 양자 컴퓨터만큼 효과적입니다.

참고: 컴퓨터 프로그래밍 법칙 50가지

11. 양자 컴퓨팅 최신 성과

뉴사우스웨일스 대학교 과학자들이 2015년 실리콘을 사용한 첫 양자 논리 게이트를 개발했습니다. 같은 해 NASA는 D-웨이브가 만든 1,500만 달러 상당의 첫 작동 양자 컴퓨터를 공개했습니다.

2016년 메릴랜드 대학교 연구자들이 첫 재프로그래밍 가능 양자 컴퓨터를 성공적으로 만들었습니다. 두 달 뒤 바젤 대학교는 저온에서 반도체 내 전자 홀(electron holes)을 사용하는(전자 스핀 조작 대신) 양자 기계 변종을 명시했는데, 이는 디코히어런스에 훨씬 덜 취약합니다.

2019년 구글 AI가 NASA와 협력해 양자 우월성(quantum supremacy) 달성 — 양자 컴퓨팅 역사상 획기적 돌파구 — 을 주장하는 논문을 발표했습니다.

참고: 새로운 양자 입자 — 양자 기체 내 3D 스키르미온

12. 양자 기계를 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있는 시스템

양자 컴퓨팅의 가장 중요한 응용 중 하나는 양자 시뮬레이터(quantum simulators)입니다. 슈퍼컴퓨터로 모델링 불가능하고 실험실에서 연구하기 어려운 양자 시스템 분석을 가능하게 합니다.

양자 시뮬레이터는 특정 물리 문제에 대한 통찰을 제공하도록 특별히 설계되었습니다. 관례적으로 프로그래밍 가능한 '디지털' 양자 컴퓨터로 구축될 수 있으며, 광범위한 양자 문제를 해결할 수 있습니다.

지금까지 양자 시뮬레이터는 포획 이온 시스템, 극성 분자, 초저온 양자 기체, 양자점, 초전도 회로 등 다양한 실험 플랫폼에서 실현되었습니다.

13. 양자 컴퓨터용 프로그래밍 언어

2020년 연구자들이 양자 컴퓨터를 위한 이해하기 쉬운 고수준 프로그래밍 언어인 실크(Sliq)를 개발했습니다.

양자 계산에서 개발자들은 보통 낮은 추상화 수준으로 인한 지저분한 코드, 버려야 할 임시 값 등 여러 답답한 것들을 다뤄야 합니다.

일부 양자 언어들이 이를 우회하려 하지만 상대적으로 복잡한 방식으로 작동합니다. 반면 실크는 안전하고 자동적인 언컴퓨테이션(uncomputation)을 지원해 직관적인 의미론을 가능하게 합니다.

더 흥미로운 사실들과 발견들

14. 양자 컴퓨팅은 1959년 리처드 파인만(Richard Feynman)이 유명한 강연 '바닥에는 충분한 공간이 있다(There is plenty of room at the bottom)'에서 처음 언급했습니다. 그는 개별 원자 조작 가능성을 합성 화학의 향상된 형태로 고려했습니다.

15. 세계 최초 양자 키 분배 프로토콜 BB84는 1984년 IBM 연구원 질 브라사드(Gilles Brassard)와 찰스 베넷(Charles Bennett)이 개발했습니다. 일회용 패드 암호화에 사용하기 위해 한 지점에서 다른 지점으로 개인 키를 안전하게 전송하는 기술입니다.

16. 2018년 2월, 물리학자들은 비선형 양자 매질에서 세 광자 결합 상태를 포함하는 새로운 형태의 빛을 고안했는데, 이는 양자 컴퓨팅 혁명을 주도할 수 있습니다.

17. 2018년 3월, 대학우주연구협회(USRA), NASA, 구글이 운영하는 양자 인공지능 연구소가 72큐비트 프로세서 브리스틀콘(Bristlecone)을 발표했습니다.

18. 현실적인 양자 계산 모델은 양자 알고리즘에서 실행되며, 해결하는 문제 유형이나 사용하는 기술/아이디어에 따라 분류될 수 있습니다. 현재 진폭 증폭, 양자 푸리에 변환, 하이브리드 양자 알고리즘 기반 알고리즘들이 있습니다.

19. 양자 기계를 물리적으로 구현하기 위해 여러 다른 후보들이 추구되고 있습니다. 그중 가장 인기 있는 것들은 —

• 초전도 및 포획 이온 양자 컴퓨터
• 스핀 기반 및 공간 기반 양자점
• 다이아몬드 기반 양자 컴퓨터
• 공동 양자 전기역학
• 분자 자석

20. 양자 상태에 인코딩된 데이터는 복사될 수 없습니다. 이 데이터를 읽으려 하면 양자 상태가 변경됩니다. 이 특성은 양자 키 분배에서 도청 식별에 사용될 수 있습니다.

21. 지금까지 다섯 회사가 양자 칩을 제조했습니다 — 구글(브리스틀콘), IBM(IBM 익스피리언스와 Q), 인텔(탱글 레이크), 리게티(19Q), D-웨이브(레이니어).

참고: 새로운 컴퓨팅 패러다임을 특징으로 하는 5가지 양자 프로세서

22. 2020년 UCLA 연구진이 양자 컴퓨터 내부에서 오류 없이 양자 비트를 준비하고 측정하는 새로운 기록을 세웠습니다. 구체적으로 0.03%의 준비 및 측정 오류율을 달성했습니다. 이는 양자 정보 과학의 거의 모든 분야에 영향을 미칠 것입니다.