양자 컴퓨팅 분야에는 양자 하드웨어와 양자 알고리즘을 비롯한 다양한 분야가 포함됩니다. 아직 개발 단계에 있지만, 양자 기술은 머지않아 기존 슈퍼컴퓨터로는 해결할 수 없거나 충분히 빠르게 해결할 수 없는 복잡한 문제를 해결할 수 있게 될 것입니다.

대규모 양자 컴퓨터는 양자 물리학을 활용하여 일부 복잡한 문제를 현대의 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 해결할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로는 해결하는 데 수천 년이 걸릴 수 있는 특정 문제를 몇 분 또는 몇 시간 만에 해결할 수 있는 잠재력을 갖추고 있습니다.

미시 세계의 물리학을 연구하는 양자역학은 놀라운 자연의 기본 원리를 밝혀냅니다. 양자 컴퓨터는 이러한 현상을 활용하여 기존 컴퓨팅만으로는 사용할 수 없는 수학적 문제 해결 방법을 구현합니다.

실제로 양자 컴퓨터는 물리적 시스템의 동작을 모델링하고 정보의 패턴과 구조를 식별하는 두 가지 유형의 작업에 있어서 광범위하게 유용할 것으로 예상됩니다.

양자 역학은 우주의 운영 체제 와 비슷합니다. 양자 원리를 사용하여 정보를 처리하는 컴퓨터는 물리적 시스템을 모델링하는 데 특정 이점이 있습니다. 따라서 양자 컴퓨팅은 화학 및 재료 과학 애플리케이션에서 특히 중요합니다. 예를 들어, 양자 컴퓨터는 애플리케이션에 유용한 분자를 찾는 연구자들이 후보자를 보다 빠르고 효율적으로 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

양자 컴퓨터는 클래식 컴퓨터로는 접근할 수 없는 수학적 기법을 사용하여 데이터를 처리할 수도 있습니다. 즉, 데이터에 구조를 부여하고 기존 알고리즘만으로는 놓칠 수 있는 패턴을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 실제로 이것은 생물학(예: 단백질 폴딩)에서 금융에 이르기까지 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있습니다.

오늘날 양자 컴퓨팅 연구의 대부분은 이러한 범주 내에서 알고리즘과 애플리케이션을 검색하는 것입니다. 이는 새로운 기술 자체를 구축하는 데 추가되는 것입니다.

IBM, Amazon, Microsoft, Google과 같은 선도적인 기관과 Rigetti 및 Ionq와 같은 스타트업이 이 흥미로운 기술에 계속해서 막대한 투자를 하고 있는 가운데, 양자 컴퓨팅은 2035년까지 1조 3천억 달러 규모의 산업이 될 것으로 예상됩니다.

양자 컴퓨터를 이해하려면 가장 작은 규모의 세계에서는 우주가 우리가 일상에서 경험하는 방식과 다르게 작동한다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 학교에서 배운 물리학과 비교하면 양자 세계의 물체는 종종 매우 낯설고 직관에 반하는 방식으로 움직입니다.

양자 입자의 거동을 설명하는 것은 특별한 과제입니다. 자연계에 대한 대부분의 상식적인 패러다임에는 양자 입자의 놀라운 행동을 전달할 어휘가 부족합니다. 하지만 양자 역학은 우주가 실제로 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 양자 컴퓨터는 기존의 이진 비트 회로를 양자 비트 또는 큐비트라는 양자 입자로 대체하여 양자 역학을 활용합니다. 이러한 입자는 비트와 다르게 행동하며 양자역학으로만 설명할 수 있는 고유한 특성을 나타냅니다.

양자 컴퓨팅을 이해하려면 네 가지 주요 양자 역학 원리를 이해하는 것이 중요합니다.

• 중첩
• 얽힘
• 결어긋남
• 간섭

큐비트 자체만으로는 큰 의미가 없습니다. 하지만 큐비트는 자신이 보유한 양자 정보를 중첩 상태에 둘 수 있으며, 이 상태는 큐비트가 가질 수 있는 모든 가능한 구성의 조합을 나타냅니다. 중첩 상태의 여러 큐비트는 복잡한 다차원 계산 공간을 형성할 수 있으며, 이 공간에서는 복잡한 문제를 새로운 방식으로 표현할 수 있습니다.

양자 시스템을 측정하면 중첩되어 있던 여러 가능성의 상태는 붕괴되어 하나의 이진 상태가 되며, 이는 0 또는 1의 이진 코드로 기록될 수 있습니다.

얽힘은 큐비트가 상태를 다른 큐비트와 연관시키는 능력입니다. 얽힌 시스템은 본질적으로 연결되어 있어 양자 프로세서가 얽힌 단일 큐비트를 측정할 때 얽힌 시스템의 다른 큐비트에 대한 정보를 즉시 확인할 수 있습니다.

간섭은 양자 컴퓨팅의 핵심 원리입니다. 큐비트가 집단적인 중첩 상태에 놓이면 각 결과에 대응하는 진폭을 가진 파동과 유사한 방식으로 정보를 구성합니다.

이러한 진폭은 시스템 측정 결과의 확률이 됩니다. 이러한 파동은 많은 파동이 특정 결과에서 정점을 찍을 때 서로 겹칠 수 있고, 최고점과 최저점이 상호 작용할 때 서로를 상쇄할 수 있습니다. 확률을 증폭하거나 다른 확률을 상쇄하는 것은 모두 간섭의 한 형태입니다.

결어긋남은 양자 상태의 시스템이 비양자 상태로 붕괴되는 과정입니다. 이는 양자 시스템을 측정하거나 다른 환경 요인에 의해 의도적으로(때때로는 의도치 않게) 트리거될 수 있습니다. 일반적으로 양자 컴퓨팅은 결어긋남을 피하고 최소화해야 합니다.

양자 컴퓨팅을 더 잘 이해하려면 서로 놀랍게 보이는 두 가지 개념이 모두 사실이라는 점을 생각해 볼 필요가 있습니다. 첫 번째는, 측정 시 명확한 상태를 갖는 것으로 나타나는 대상, 즉 확률 진폭이 정의된 중첩 상태의 큐비트가 무작위로 행동한다는 점입니다. 두 번째는 멀리 떨어져 있는 대상, 즉 이 경우에는 얽힌 큐비트가 각각은 무작위로 동작하더라도 서로 밀접하게 상관된 방식으로 동작할 수 있다는 점입니다.

양자 컴퓨터에서의 계산은 계산 상태의 중첩을 준비하여 작동합니다. 사용자가 준비한 양자 회로는 양자 알고리즘에 의해 제어되는 대로 연산을 사용하여 큐비트를 얽고 간섭 패턴을 생성합니다. 간섭을 통해 가능한 많은 결과가 상쇄되는 반면, 일부 결과는 증폭됩니다. 증폭된 결과는 계산에 대한 솔루션입니다.

클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터의 주요 차이점은 양자 컴퓨터가 비트 대신 큐비트를 사용한다는 것입니다. 양자 컴퓨팅은 이진 코드를 사용하지만, 큐비트는 클래식 컴퓨터와 다르게 정보를 처리합니다. 그렇다면 큐비트란 무엇이며 어디에서 오는 것일까요?

기존 컴퓨터는 비트(0과 1)를 사용해 데이터를 저장하고 처리하지만, 양자 컴퓨터는 중첩 상태의 양자 비트(큐비트)를 사용하여 데이터를 다른 방식으로 처리합니다.

큐비트는 비트처럼 0 또는 1을 저장할 수 있지만, 동시에 0과 1이 각각 일정한 가중치를 가진 조합 형태로 존재할 수도 있습니다. 큐비트를 결합하면 중첩 상태의 복잡성은 기하급수적으로 증가합니다.

예를 들어 두 개의 큐비트는 가능한 네 가지 2비트 문자열이 모두 중첩된 상태로 존재할 수 있습니다. 마찬가지로 세 개의 큐비트는 가능한 여덟 가지 3비트 문자열이 모두 중첩된 상태로 존재할 수 있으며, 큐비트가 추가될수록 이러한 패턴은 계속 이어집니다. 큐비트가 100개가 되면 가능한 상태의 수는 상상을 초월할 정도로 많아집니다.

양자 알고리즘은 클래식 컴퓨터로는 접근할 수 없는 방식으로 정보를 조작하는 식으로 작동하며, 특히 양자 컴퓨터와 고성능 클래식 슈퍼컴퓨터가 함께 작동할 때 특정 문제에 대해 극적인 속도 향상을 제공할 수 있습니다.

일반적으로 큐비트는 초전도 회로, 광자, 전자, 포획 이온 및 원자와 같은 양자역학적 거동을 나타내는 시스템을 조작하고 측정하여 생성됩니다.

현재 양자 컴퓨팅에 사용되는 큐비트는 다양한 방식으로 구현할 수 있으며, 각 방식은 특정 유형의 작업에 더욱 적합합니다.

사용 중인 몇 가지 일반적인 큐비트 유형은 다음과 같습니다.

• 초전도 큐비트: 저온에서 작동하는 초전도 물질로 만들어지며, 빠른 계산 속도와 정밀한 제어가 가능하다는 장점이 있습니다.
• 이온 트랩 큐비트: 가둔 이온 입자를 큐비트로 사용하는 방식으로, 긴 결맞음 시간과 높은 측정 정확도가 장점이지만 초전도 큐비트보다 계산 속도는 느립니다.
• 양자점: 양자점은 단일 전자를 포착하여 큐비트로 사용하는 소형 반도체로, 확장성 및 기존 반도체 기술과의 호환성 측면에서 유망한 잠재력을 제공합니다.
• 광자: 광자는 개별 빛 입자입니다. 양자 큐비트를 만들고 광섬유 케이블을 통해 장거리에 걸쳐 양자 정보를 보내는 데 사용할 수 있습니다. 양자 통신 및 양자 암호화에 사용되고 있습니다.

양자 비트를 사용하는 컴퓨터는 classical 비트를 사용하는 컴퓨터에 비해 특정 이점이 있습니다. 큐비트는 중첩을 보유하고 간섭을 나타낼 수 있기 때문에 큐비트를 사용하는 양자 컴퓨터는 클래식 컴퓨터와 다른 방식으로 문제에 접근합니다.

양자 컴퓨터가 큐비트를 사용해 복잡한 문제를 해결하는 방식을 이해하는 데 도움이 되는 비유로, 복잡한 미로의 중앙에 서 있다고 상상해 보세요. 미로에서 탈출하기 위한 전통적인 고전적 컴퓨팅 접근 방식은 문제에 대한 '무차별 대입 공격'을 통해 가능한 모든 경로의 조합을 시도하여 출구를 찾는 것입니다. 이런 종류의 컴퓨터는 비트를 사용하여 새로운 경로를 탐색하고 어떤 경로가 막다른 길인지 기억합니다.

양자 컴퓨터는 마치 미로를 위에서 내려다보는 것처럼 잘못된 경로를 모두 테스트하지 않고도 올바른 경로를 도출해낼 수 있습니다. 그러나 큐비트는 한 번에 여러 경로를 테스트하지 않습니다. 대신 양자 컴퓨터는 큐비트의 확률 진폭을 측정하여 결과를 결정합니다.

이러한 진폭은 파동처럼 기능하며 서로 겹치고 간섭합니다. 비동기 파동이 겹치면 복잡한 문제에 대한 가능한 해결책이 사실상 사라지고, 실현된 일관된 파동은 올바른 해결책을 제시합니다.

IBM의 양자 프로세서는 노트북에 사용되는 실리콘 칩보다 약간 큰 웨이퍼 크기입니다. 최신 양자 하드웨어 시스템은 장비를 안정적으로 유지하기 위해 극저온 환경에서 작동합니다. 상온에서 작동하는 추가 전자 부품이 시스템을 제어하고 양자 데이터를 처리합니다. 이러한 구성 요소를 모두 합치면 시스템의 크기는 일반적인 승용차 한 대 정도에 이릅니다.

완전한 양자 하드웨어 시스템은 설치 공간이 매우 크기 때문에 대부분의 양자 컴퓨터는 휴대용이라고 보기 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 연구자와 컴퓨터 과학자는 클라우드 컴퓨팅을 통해 원격으로 양자 컴퓨팅 기능에 액세스할 수 있습니다.

완전한 양자 하드웨어 시스템은 설치 공간이 매우 크기 때문에 대부분의 양자 컴퓨터는 휴대하기 어렵지만, 연구자와 컴퓨터 과학자는 이러한 제약을 받지 않습니다. 연구자와 컴퓨터 과학자는 클라우드 컴퓨팅을 통해 원격으로 양자 컴퓨팅 기능에 액세스할 수 있습니다. 양자 컴퓨터의 주요 하드웨어 구성 요소는 다음과 같습니다.

통신을 허용하기 위해 다양한 구성으로 배치된 큐비트로 구성된 양자 칩(양자 데이터 평면이라고도 함)은 양자 컴퓨터의 두뇌 역할을 합니다.

양자 컴퓨터의 핵심 구성 요소인 양자 프로세서는 시스템의 물리적 큐비트와 이를 제자리에 고정하는 데 필요한 구조를 포함합니다. 양자 처리 단위(QPU) 에는 입력과 아웃풋에 필요한 양자 칩, 제어 전자 장치 및 기존 컴퓨팅 하드웨어가 포함됩니다.

데스크톱 컴퓨터는 일반적으로 팬을 사용해 장비를 작동 가능한 온도로 냉각합니다. 양자 프로세서는 양자 상태를 유지하기 위해 노이즈를 최소화하고 결어긋남을 방지할 수 있도록 절대영도보다 1도 높은 온도의 약 100분의 1 수준까지 냉각되어야 합니다. 이러한 극저온은 초냉각 초유체를 사용해 구현됩니다. 이러한 온도에서는 특정 물질에서 중요한 양자역학적 현상이 나타나며, 전자가 저항 없이 물질 내부를 이동합니다. 이러한 현상으로 인해 해당 물질은 초전도체가 됩니다.

물질이 초전도체가 되면 전자가 일치하여 쿠퍼 쌍을 형성합니다. 이 쌍은 양자 터널링으로 알려진 프로세스를 통해 장벽 또는 절연체를 가로질러 전하를 운반할 수 있습니다. 절연체의 양쪽에 배치된 두 개의 초전도체는 양자 컴퓨팅 하드웨어의 중요한 부분인 조지프슨(Josephson) 접합을 형성합니다.

양자 컴퓨터는 커패시터와 조지프슨 접합이 있는 회로를 초전도 큐비트로 사용합니다. 이러한 큐비트에서 마이크로파 광자를 발사함으로써 우리는 큐비트의 동작을 제어하고 양자 정보의 개별 단위를 보유, 변경 및 읽도록 할 수 있습니다.

양자 하드웨어 구성 요소를 개선하기 위한 연구는 계속되고 있지만, 이는 전체 방정식의 절반에 불과합니다. 사용자가 양자 우위를 발견하는 데 있어 핵심은 차세대 양자 알고리즘을 구현하는 고성능의 안정적인 양자 소프트웨어 스택이 될 것입니다.

2024년에 IBM은 Qiskit 오픈 소스 소프트웨어 개발 키트(SDK)의 첫 번째 안정 버전 Qiskit SDK 1.x를 출시했습니다. 60만 명 이상의 등록 사용자와 700개 이상의 글로벌 대학에서 양자 컴퓨팅 수업을 개발하는 Qiskit은 양자 컴퓨팅을 위한 선호 소프트웨어 스택이 되었습니다.

하지만 Qiskit은 양자 회로를 설계하고 구축하기 위한 세계에서 가장 널리 사용되는 양자 개발 소프트웨어에 그치지 않습니다. IBM은 Qiskit을 IBM의 양자 컴퓨팅용 풀스택 소프트웨어로 새롭게 정의하고 있습니다. 이러한 재정의에는 IBM® Quantum 시스템에서 프로그램을 작성, 최적화 및 실행할 수 있도록 Qiskit SDK에 미들웨어 소프트웨어와 서비스를 추가하는 것이 포함되며, 여기에는 새로운 생성형 AI 코드 지원 툴도 포함됩니다.

양자 컴퓨팅은 작은 물체가 큰 물체와 다르게 동작하는 방식을 설명하는 양자역학의 원리에 기반합니다. 또한 양자역학은 우주 전체를 지배하는 기본 법칙이므로, 미시적인 수준에서는 모든 시스템이 양자 시스템입니다.

이러한 이유로 클래식 컴퓨터도 양자 시스템 위에 구축되었지만, 계산 과정에서 양자 특성을 충분히 활용하지 못한다고 말할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 양자 역학을 더 잘 활용하여 고성능 컴퓨터도 할 수 없는 계산을 수행할 수 있을 것으로 기대됩니다.

구식 펀치 카드 가산기부터 최신 슈퍼컴퓨터에 이르기까지 기존 (또는 고전) 컴퓨터는 기본적으로 동일한 방식으로 작동합니다. 이러한 기계는 일반적으로 이진 정보 비트를 사용하여 데이터를 저장하여 순차적으로 계산을 수행합니다. 각 비트는 0 또는 1을 나타냅니다.

바이너리 코드로 결합하고 논리 연산을 사용하여 조작하면 컴퓨터를 사용하여 간단한 운영 체제에서 가장 진보된 슈퍼컴퓨팅 계산에 이르기까지 모든 것을 만들 수 있습니다.

양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터와 마찬가지로 문제를 해결하는 기계입니다. 하지만 비트 대신 큐비트를 사용합니다. 큐비트도 기존 비트처럼 데이터를 처리하지만, 양자 현상을 활용하여 보다 복잡한 수학적 연산을 수행할 수 있습니다. 이는 앞에서 설명한 중첩과 간섭이라는 양자역학적 개념에 기반합니다.

• 일반적인 다목적 컴퓨터 및 장치에서 사용됩니다.
• 정보를 0 또는 1이라는 불연속적인 상태의 비트 단위로 처리합니다.

• 양자 역학 기반의 양자 컴퓨팅 하드웨어에서 사용됩니다.
• 큐비트의 정보를 0, 1 또는 0과 1의 중첩으로 처리합니다.
• 간섭을 사용하여 문제를 해결함으로써 양자 논리로 데이터를 처리합니다.

양자 프로세서는 클래식 컴퓨터와 같은 방식으로 수학 방정식을 수행하지 않습니다. 복잡한 계산의 모든 단계를 계산해야 하는 클래식 컴퓨터와 달리 논리적 큐비트로 만든 양자 회로는 양자 문제를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.

클래식 컴퓨터는 일반적으로 단일 답변을 제공하는 반면, 확률론적 양자 기계는 가능한 답변의 범위를 제공하는 경우가 많습니다. 이 범위로 인해 양자 컴퓨팅이 전통적인 계산보다 덜 정확해 보일 수 있습니다. 그러나 양자 컴퓨터가 곧 해결할 수 있는 매우 복잡한 문제의 경우 이러한 컴퓨팅 방식은 잠재적으로 수십만 년의 전통적인 계산을 절약할 수 있습니다.

실제로는 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터가 하나의 워크플로에서 함께 작동하며 문제를 해결합니다. 가장 효율적인 방식은 계산 작업 가운데 양자 컴퓨터가 잘 수행하는 부분은 양자 컴퓨팅 자원에, 기존 컴퓨터가 잘 수행하는 부분은 기존 컴퓨팅 자원에 각각 할당하는 것입니다.

고성능 클래식 컴퓨터와 함께 작동하는 완전 구현된 양자 컴퓨터는 정수 인수분해와 같은 특정 유형의 문제에서 클래식 컴퓨터를 단독으로 사용하는 것보다 훨씬 우수할 것입니다. 그러나 양자 컴퓨팅이 모든(또는 대부분의) 문제에 이상적인 것은 아닙니다.

대부분의 작업과 문제에서는 기존 컴퓨터가 계속해서 가장 적합한 해결책이 될 것으로 예상됩니다. 그러나 과학자와 엔지니어가 매우 복잡한 문제를 마주하면 양자 컴퓨팅이 중요한 역할을 합니다. 이러한 난이도 높은 계산에서는 가장 강력한 기존 슈퍼컴퓨터조차도 양자 컴퓨팅에 비해 성능이 크게 뒤처집니다. 가장 강력한 기존 슈퍼컴퓨터도 결국 20세기 기술을 기반으로 하는 이진 코드 방식의 컴퓨터이기 때문입니다.

복잡한 문제는 많은 변수가 복잡한 방식으로 상호 작용하는 문제를 말합니다. 예를 들어, 분자 내 개별 원자의 행동을 모델링하는 것은 전자 간의 상호 작용이 모두 다르기 때문에 복잡한 문제입니다. 슈퍼콜라이더에서 새로운 물리학을 식별하는 것도 복잡한 문제입니다. 실질적인 규모에서 클래식 컴퓨터로는 해결할 수 없는 복잡한 문제가 몇 가지 있습니다.

클래식 컴퓨터는 대규모 분자 데이터베이스를 분류하는 것과 같은 어려운 작업에는 능숙할 수 있습니다. 하지만 분자가 어떻게 행동하는지 시뮬레이션하는 것과 같은 더 복잡한 문제를 해결하는 데는 어려움을 겪습니다.

오늘날 과학자들이 분자의 거동을 알아내려면 실제로 해당 분자를 합성한 뒤 실험을 수행해야 합니다. 분자를 조금만 변경했을 때 거동이 어떻게 달라지는지 확인하려면 일반적으로 변경된 분자를 다시 합성하고 실험도 처음부터 다시 수행해야 합니다. 이러한 과정은 비용과 시간이 많이 들기 때문에 의학부터 반도체 설계에 이르는 다양한 분야의 발전을 저해합니다.

기존 슈퍼컴퓨터는 분자의 모든 부분이 동작할 수 있는 모든 가능한 방법을 탐색하기 위해 많은 프로세서를 사용하여 무차별 대입 방식으로 분자 행동을 시뮬레이션하려고 할 수 있습니다. 그러나 가장 단순하고 직관적인 분자를 지나고 나면 슈퍼컴퓨터는 멈춰 섭니다. 알려진 방법을 사용하여 분자 행동의 모든 가능한 순열을 처리할 수 있는 고전적인 컴퓨터는 없습니다.

양자 알고리즘은 이러한 분자와 유사하게 동작하는 알고리즘을 실행할 수 있는 다차원 계산 공간을 생성하여 이러한 복잡한 문제에 새로운 방식으로 접근합니다. 이러한 접근 방식은 화학 시뮬레이션과 같은 복잡한 문제를 훨씬 더 효율적으로 해결할 수 있는 방법입니다.

이를 쉽게 이해하면 다음과 같습니다. 기존 컴퓨터는 분자가 어떻게 거동할지 알아내기 위해 방대한 계산을 수행해야 합니다. 반면 양자 컴퓨터는 그러한 계산을 일일이 수행할 필요가 없습니다. 분자 시스템 자체를 직접 모사할 수 있기 때문입니다.

양자 알고리즘은 또한 클래식 컴퓨터가 할 수 없는 방식으로 데이터를 처리하여 새로운 구조와 통찰력을 제공합니다.

양자 컴퓨팅은 1980년대 초 처음 이론적으로 제안되었지만, 가상의 양자 컴퓨터를 실제에 적용할 수 있는 최초의 실용적인 사례 중 하나가 발표된 것은 1994년 수학자 Peter Shor의 연구를 통해서였습니다. 정수 소인수분해를 위한 Shor 알고리즘은 양자 컴퓨터가 당시 가장 발전된 암호화 시스템을 해독할 수 있는 잠재력을 보여주었으며, 그중 일부는 오늘날에도 여전히 사용되고 있습니다.

쇼어의 연구 결과는 양자 시스템에 애플리케이션 가능한 가능성을 보여주었으며, 사이버 보안 뿐만 아니라 다른 많은 분야에도 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

엔지니어링 기업, 금융 기관, 글로벌 해운 회사 등 다양한 조직은 양자 컴퓨터가 각 분야의 중요한 문제를 해결할 수 있는 활용 사례를 모색하고 있습니다. 양자 연구개발이 가져올 막대한 혜택이 가시화되고 있습니다. 양자 하드웨어의 규모가 확대되고 양자 알고리즘이 발전함에 따라 분자 시뮬레이션, 에너지 인프라 관리, 금융 시장 모델링과 같은 중요한 문제에 대한 새로운 해결책이 곧 등장할 것으로 기대됩니다.

양자 컴퓨터는 변수가 많은 특정 복잡한 문제를 해결하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다. 신약 개발부터 반도체 기술 발전과 복잡한 에너지 문제 해결에 이르기까지, 양자 컴퓨팅은 여러 핵심 산업에서 혁신을 이끌 핵심 기술이 될 수 있습니다.

양자 컴퓨팅은 더 이상 단순한 이론에 머물러 있지는 않지만, 여전히 개발이 진행 중인 기술입니다. 전 세계 과학자들이 양자 컴퓨터의 속도, 성능 및 효율성을 높이기 위한 새로운 기술을 개발하기 위해 노력하면서 이 기술은 중요한 전환점을 향해 나아가고 있습니다. 이러한 유용한 양자 컴퓨팅의 발전은 양자 우위와 양자 효용이라는 개념을 통해 이해할 수 있습니다.

양자 효용은 기존 컴퓨팅 기반의 양자 컴퓨터 시뮬레이터가 전수 탐색(brute force) 방식으로 해결할 수 없는 문제에 대해 신뢰할 수 있고 정확한 해답을 제공하는 모든 양자 계산을 의미합니다. 이러한 문제는 이전까지는 특정 문제의 고유한 구조를 활용하도록 정교하게 설계된 문제별 기존 근사 기법으로만 해결할 수 있었습니다. IBM은 2023년에 양자 효용을 처음으로 입증했습니다.

넓은 의미에서 양자 우위는 양자 컴퓨팅이 현재 알려진 모든 기존 방식보다 더 뛰어나거나 더 빠르거나 더 저렴한 해결책을 제공하는 상황을 의미합니다. 양자 컴퓨터에서 양자 우위를 구현하는 알고리즘은 현재 알려진 모든 기존 컴퓨팅 방식보다 뛰어난 실질적이고 의미 있는 이점을 제공할 수 있어야 합니다. IBM은 양자 컴퓨팅과 고성능 컴퓨팅(HPC) 커뮤니티가 협력한다는 전제하에 2026년 말까지 최초의 양자 우위를 실현할 것으로 기대하고 있습니다.

양자 컴퓨팅은 이제 특정 문제에서 기존 근사 기법을 대체할 수 있는 현실적인 대안을 제공하므로, 연구자들은 이를 과학적 탐구에 유용한 툴, 즉 실질적인 활용 가치를 지닌 기술로 평가합니다. 양자 효용은 양자 방식이 알려진 모든 기존 방식보다 확립된 속도 우위를 달성했다는 의미는 아닙니다. 이러한 점이 양자 우위와 양자 효용을 구분하는 핵심적인 차이입니다.

IBM은 양자 컴퓨터의 성능을 벤치마킹하기 위해 레이어 충실도와 초당 회로 레이어 연산 수(CLOPS)라는 두 가지 지표를 도입했습니다.

레이어 충실도는 양자 프로세서 전체의 회로 실행 성능을 종합적으로 평가하는 유용한 벤치마크이며, 개별 큐비트, 게이트 및 크로스톡에 대한 정보도 함께 제공합니다. 레이어 충실도 프로토콜을 실행하면 연구자는 양자 장치 전체의 성능을 평가하는 동시에 개별 구성 요소의 세부적인 성능과 오류 정보도 확인할 수 있습니다.

IBM은 레이어 충실도와 함께 속도 지표인 초당 회로 레이어 연산 수(CLOPS)도 정의했습니다. 현재 CLOPS는 프로세서가 양자 볼륨 회로를 연속으로 얼마나 빠르게 실행할 수 있는지를 측정하는 지표로, 양자 컴퓨팅과 기존 컴퓨팅을 모두 포함한 시스템 전체의 처리 속도를 나타냅니다.

레이어 충실도와 CLOPS를 함께 사용하면 양자 하드웨어를 개발하고 활용하는 사람들에게 더욱 의미 있는 새로운 시스템 벤치마킹 방법을 제공합니다. 이러한 지표를 통해 시스템 간 비교는 물론 IBM 시스템과 다른 아키텍처를 비교하기가 쉬워지며, 다양한 규모에서의 성능 향상도 더욱 효과적으로 평가할 수 있습니다.

회로 깊이는 양자 처리 장치의 필수 기능이기도 합니다. 이는 큐비트가 결어긋나기 전에 처리 장치가 실행할 수 있는 병렬 게이트 실행 수(양자 회로의 단계 수)를 측정한 것입니다. 회로 깊이가 깊을수록 컴퓨터는 더 복잡한 회로를 실행할 수 있습니다.

오늘날 IBM, Google, Microsoft, D-Wave, Rigetti Computing 등과 같은 회사가 실제 양자 하드웨어를 만들고 있습니다. 40년 전만 해도 이론에 불과했던 최첨단 도구를 이제 수십만 명의 개발자가 사용할 수 있습니다. 엔지니어들은 소프트웨어 및 양자-클래식 오케스트레이션의 중요한 발전과 함께 더욱 강력한 초전도 양자 프로세서를 정기적으로 제공하고 있습니다. 이 작업은 세상을 변화시키는 데 필요한 양자 컴퓨팅 속도와 용량을 제공하기 위한 것입니다.

이제 이 분야가 양자 유틸리티를 달성했기 때문에 연구자들은 최첨단 양자 컴퓨터를 더욱 유용하게 만들기 위해 열심히 노력하고 있습니다. IBM QUANTUM 및 다른 곳의 연구원들은 양자 유틸리티를 개선하고 잠재적으로 양자 우위를 달성하기 위한 몇 가지 주요 과제를 확인했습니다.

1. 양자 프로세서 확장: 양자 컴퓨팅에 사용되는 큐비트 프로세서는 비트 기반 프로세서를 크게 뛰어넘는 성능을 발휘할 잠재력이 있지만, 현재의 양자 프로세서는 아직 제한된 수의 큐비트만 지원할 수 있습니다. IBM은 연구가 진전됨에 따라 2029년까지 1억 개의 양자 게이트를 실행할 수 있는 200개의 논리 큐비트를 갖춘 양자 시스템을 선보일 계획입니다. 회사의 장기적인 목표는 2033년까지 10억 개의 게이트를 실행할 수 있는 2,000개의 논리 큐비트를 갖춘 시스템을 구축하는 것입니다.
2. 양자 하드웨어 확장: 큐비트는 강력한 성능을 제공하지만 오류가 발생하기 쉬우므로, 우주 공간보다도 더 낮은 온도를 구현할 수 있는 대형 냉각 시스템이 필요합니다. 연구자들은 설치 공간, 비용 및 에너지 소비를 줄이기 위해 큐비트, 전자 장치, 인프라 및 소프트웨어를 확장하는 기술을 개발하고 있습니다.
3. 양자 오류 정정: 큐비트가 정상적으로 작동하지 않아 부정확한 결과를 생성하는 결어긋남은 모든 양자 시스템이 해결해야 하는 주요 과제입니다. 양자 오류 정정을 위해서는 원래 필요한 수보다 더 많은 큐비트에 양자 정보를 인코딩해야 합니다. 2024년 IBM은 기존 방식보다 약 10배 더 효율적인 획기적인 새로운 오류 정정 코드를 발표했습니다. 양자 오류 정정 코드를 구현하고 인코딩된 양자 정보에 대해 계산을 수행하는 데에는 여전히 어려움이 있지만, 이 새로운 오류 정정 코드는 앞으로 나아갈 분명한 방향을 제시합니다. 이는 10억 개 이상의 논리 게이트를 사용하는 양자 회로를 실행할 수 있는 가능성을 보여줍니다.
4. 양자 알고리즘 발견: 양자 우위에는 두 가지 구성 요소가 필요합니다. 첫 번째는 실행 가능한 양자 회로이고, 두 번째는 양자 회로가 양자 문제를 해결하는 데 알려진 고전적 방법보다 낫다는 것을 입증하는 수단입니다. 양자 알고리즘의 발견 은 현재의 양자 기술을 양자 유틸리티에서 양자 우위로 끌어올릴 것입니다.
5. 양자 소프트웨어 및 미들웨어: 양자 우위를 실현하려면 양자 프로그램을 작성하고 최적화하며 실행할 수 있는 고성능의 안정적인 소프트웨어 스택이 필요합니다. 오픈 소스 기반이며 Python으로 개발된 IBM의 Qiskit은 세계에서 가장 널리 사용되는 양자 SDK입니다. Qiskit은 IBM의 초전도 양자 컴퓨터에서 프로그램을 실행하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 자기장에 가둔 이온이나 양자 어닐링과 같은 다른 기술을 사용하는 시스템에서도 활용할 수 있습니다.
6. 양자 중심 슈퍼컴퓨팅: 가까운 미래에는 양자 컴퓨팅이 현대적이고 클래식한 슈퍼컴퓨팅과 함께 작동하여 유용하게 사용될 것입니다. 이에 대한 대응으로 양자 연구자들은 고전적인 슈퍼컴퓨터가 양자 회로를 사용하여 문제를 해결할 수 있는 세상을 준비하고 있습니다.