– 양자 컴퓨터는 중첩, 측정, 얽힘 등의 양자의 세가지 특성을 이용
– 양자 컴퓨터와 클라우드 서비스의 융합은 머신러닝, 최적화, 시뮬레이션 등의 분야에서 혁신적인 문제 해결 제공
양자역학과 클라우드 컴퓨팅은 현대 과학과 기술 분야에서 가장 혁신적이고 흥미로운 주제 중 하나이다. 양자 컴퓨팅은 양자 역학 (量子力學, 영어: quantum mechanics, quantum physics, quantum theory )의 원리를 기반으로 한 혁신적인 컴퓨팅 패러다임으로, 전통적인 바이너리 컴퓨팅과는 완전히 다른 방식으로 정보를 처리한다. 클라우드 컴퓨팅/서비스는 사용자의 직접적인 활발한 관리 없이 특히, 데이터 스토리지와 컴퓨팅 파워와 같은 컴퓨터 시스템 리소스를 필요시 바로 제공하는 것을 말하며, 컴퓨팅 리소스를 인터넷을 통해 서비스로 사용할 수 있는 주문형 서비스이다. 이런 혁신적인 기술은 다양한 분야에서 엄청난 잠재력을 제공하며, 특히 양자 컴퓨팅과 클라우드 서비스의 통합은 현재와 미래의 기술 혁신을 주도할 것으로 예상된다.
양자컴퓨팅은 양자 역학 프로세스를 이용해 전에 없었던 컴퓨팅 파워를 제공하고자 하는 기술이다. 양자컴퓨터의 개념은 1980년 폴 베니오프가 양자 역학을 계산에 사용할 수 있다는 제안을 한 이후, 1981년 노벨 물리학상 수상자인 리차드 파인만 교수가 양자컴퓨터라는 단어를 고안했고, 옥스퍼드 대학의 데이비드 도이치 교수가 1985년에 양자컴퓨터가 어떻게 작동할 수 있는지 그 청사진을 제시했다. 1994년 벨 연구소의 수학자 피터 쇼가 소인수 분해와 같은 암호를 어떻게 깰 수 있는지 처음으로 알고리즘을 제시하면서 연구계와 산업계에서 본격적인 관심을 두기 시작했다.
양자컴퓨팅은 양자역학의 기본 원리를 계산 프로세스의 성능 향상을 위해 새로운 패러다임의 컴퓨팅 방안을 제시한 것이다. 양자역학은 분자, 원자, 전자, 소립자 등 미시적인 계의 현상을 다루는 즉, 작은 크기를 갖는 계의 현상을 연구하는 물리학의 분야이다. 고전컴퓨터는 비트(Bit)를 기본단위로 가지며 고전컴퓨터의 하드웨어는 비트를 구현하도록 만들어져 있다. 비트는 0 혹은 1의 값을 가지는 수학적 단위이며, 고전컴퓨터에서는 마치 스위치와 같이 전기신호가 들어오면 1, 아니면 0으로 표현한다. 이를 논리 게이트라고 불리는 기본적인 연산자에 통과를 시키고 결과값을 확인함으로써 계산을 해내는 원리이다. 반면에 양자컴퓨터의 기반이 되는 단위는 큐비트 (Qubit, Quantum bit의 줄임말) 이다. 이 큐비트는 고전 컴퓨터의 비트에 대해 중첩 (Superposition), 측정 (Measurement), 얽힘 (Entanglement) 세가지 측면의 특징을 가지고 있고 이것이 바로 양자컴퓨터의 성능의 근간이 되는 부분이다. 양자 역학이란 “측정” 그 자체가 상태에 영향을 미치는 미시 세계를 다루는 것이며, 이때 측정되지 않은 양자 상태는 여러 상태가 “중첩”되어 있는 상태라고 해석하며, 이러한 양자세계에서는 하나의 양자 상태가 다른 양자상태와 연결이 될 수 있으며 이를 “얽힘” 상태라고 한다. 고전 컴퓨터에서는 비트를 1 아니면 0을 가지는 스위치로 표현했다면, 큐비트에서는 1에서 0 사이의 값을 가지는 Spin으로 표현된다. 고전컴퓨터의 비트와 다른 점은 이 큐비트는 0과 1의 중첩으로 이루어 질 수 있으며 중첩된 상태로 연산이 이루어질 수 있다. 또한, 큐비트는 관측할 때 그 상태가 0 또는 1 중에서 결정될 수 있다.
양자컴퓨터는 양자중첩이라는 개념을 사용하여 고전 슈퍼 컴퓨터가 천문학적인 시간이 걸려서 풀었던 문제들을 하루도 안 걸려서 풀 수 있다. 양자컴퓨터가 모든 분야의 계산 능력에서 고전 슈퍼컴퓨터를 능가한다고 장담할 순 없다. 하지만, 고전 슈퍼컴퓨터에서 천문학적 시간이 걸리는 문제로 해결하지 못한 아래와 같은 몇몇 사례에서 양자 컴퓨팅은 주목할만한 성능을 보여준다.
- 머신 러닝: 기계 학습(ML)은 방대한 양의 데이터를 분석하여 컴퓨터가 더 나은 예측과 결정을 내리는 과정이다. 양자 컴퓨터는 머신 러닝 모델의 학습 및 최적화에 대한 능력을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 금융 서비스 분야에서 시장 움직임 예측이나 제조업에서 운영을 개선하는 방안 등이 있다.
- 최적화: 양자 컴퓨팅은 연구 개발, 공급망 최적화 및 생산을 개선할 수 있다. 예를 들어 복잡한 공정에서 경로 계획과 같은 요소를 최적화하여 제조 공정 관련 비용을 절감하고 사이클 시간을 단축하기 위해 양자 컴퓨팅을 적용할 수 있다. 또 다른 응용 분야는 대출 기관이 자본을 확보하고 금리를 낮추며 상품을 개선할 수 있도록 대출 포트폴리오를 양자 최적화하는 것이다.
- 시뮬레이션: 시스템을 시뮬레이션 하는데 필요한 계산 작업은 약물 분자 및 물질의 복잡성에 따라 기하급수적으로 확장된다. 근사 방법을 사용하더라도 현재 슈퍼컴퓨터는 이러한 시뮬레이션이 요구하는 정확도 수준을 달성할 수 없다. 양자 계산은 화학에서 직면한 가장 어려운 계산 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 과학계가 오늘날 다루기 힘든 화학 시뮬레이션을 할 수 있게 한다.
현재 IBM을 비롯하여 구글, MS, 아마존과 같은 기업은 양자컴퓨팅에 많은 투자를 하고 있으며 자사의 클라우드 서비스를 이용하여 양자 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 2016년 IBM이 양자 프로세서의 프로토타입을 공개했으며, 2017년에 리게티(Rigetti)라는 스타트업은 구글이나 IBM과 경쟁할 수 있는 하드웨어를 소개했고, 2019년에 구글은 시커모어(Sycamore)라는 53큐빗을 가진 칩을 이용해 화학 반응 시뮬레이션에서 기존 슈퍼컴퓨터를 능가하는 양자 우월성을 달성했다는 논문을 발표했다.
시장 분석 회사인 트랙티카에 따르면 양자컴퓨팅에 투입하는 자금은 2020년 2억 6천만 달러에서 2030년에는 91억 달러로 급증하는 것으로 예상한다. 현재 가장 큰 단위의 큐비트를 만든 회사는 구글, IBM, 인텔 정도이며 50큐비트 수준이다. 또한, 양자컴퓨터는 운영하기가 어렵기 때문에 기업은 자체의 양자컴퓨터를 구매하 거나 구축하는 것보다는 클라우드 서비스를 통해서 접근하고 있다.
양자 컴퓨터와 클라우드 서비스의 융합은 아래와 같은 응용 분야에서 혁신을 이루게 할 것이다.
- 제약 산업: 양자역학과 클라우드 컴퓨팅을 결합하여 분자 동역학 및 바이오 인포매틱스 분야에서 새로운 의약품 개발 및 화학 반응 시뮬레이션을 가능하게 한다.
- 금융 분야: 금융 모델링, 포트폴리오 최적화 및 리스크 관리를 위한 고성능 컴퓨팅 리소스를 제공하여 금융 업계에 혁신을 가져올 수 있다.
- 자율 주행 자동차 및 로봇공학: 양자역학과 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 자율 주행 자동차 및 로봇 시스템의 성능과 안정성을 향상시킨다.
양자컴퓨터와 클라우드 서비스의 결합은 현대 기술 및 과학 분야에 혁신적인 가능성을 제공할 것으로 예측된다. 이 두 기술을 결합하면 빠른 연산 능력과 유연성을 갖춘 새로운 컴퓨팅 패러다임을 형성할 수 있다. 그 결과, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 문제 해결과 연구가 가능하게 된다. 양자 컴퓨터와 클라우드 서비스의 발전은 우리의 미래에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다.
