양자 컴퓨팅, 구글 vs IBM 경쟁 구도인 줄 알았더니 조용히 기술을 연구해오던 회사가 있었음.
하니웰 퀀텀 컴퓨터
"세 달 안에 현재 유통되고 있는 양자컴퓨팅의 두 배 이상의 성능을 내는 제품을 출시하겠다"
- 3월 4일, 양자 컴퓨팅 상용화 실험에 조만간 착수한다고 발표
- 하니웰은 10년간 양자 컴퓨터의 기초 기술을 개발해왔고, 자사의 항공우주 및 재료 개발 사업에 양자 컴퓨팅 솔루션을 적용 중이라고 말함
- 최소 64 양자 용량을 갖는 컴퓨터 출시 예고 (IBM 최신 양자 컴퓨터는 32 양자 용량)
- JP 모건 체이스와 파트너 계약을 체결하여 금융 산업을 위한 새로운 알고리즘을 개발할 것 예고
- 구글, IBM이 사용하는 '초전도 큐비트'가 아닌 '갇힌 이온 큐비트'를 사용하고 있다고 전함
- 뿐만 아니라 양자 컴퓨팅의 소프트웨어적인 측면에 집중하는 CQC와 Zapata computing에도 전략적 투자를 진행
하니웰은 세계의 가장 큰 산업군들에 대해 복잡한 제어 시스템을 구축하는 데에 잔뼈가 굵은 회사임. 이런 경험을 바탕으로 양자 컴퓨팅에 핵심이 되는 진보된 이온 트랩을 구축할 수가 있었음. 허니웰에 따르면, 이 이온 트랩이 경쟁사 대비 계산이 실패하게 되는 결잃음 상태에 도달하는 데에 걸리는 시간을 크게 늦출 수 있는 핵심 기술이었다고 함.
"우리 회사가 다루고 있는 산업은 항공이나 오일, 가스와 같이 복잡한 제어 시스템을 요구한다. 우리는 고전적인 컴퓨터와는 놀라울 만큼 다른 양자 컴퓨팅에 기반이 되는 기술들을 갖추고 있었다. 극도로 높은 진공을 유지하며 정확도를 유지하고, 레이저와 광자를 다루며 진동, 자기적인 안정성을 유지하는 기술들 말이다. 우리 회사는 자체적인 파운드리를 가지고 있고, 따라서 이온 트랩 구조를 설계하는 것부터 스스로 해낼 수 있었다."
- Tony Uttley, 허니웰의 회장
양자 컴퓨팅에 필요한 소프트웨어 툴을 공급하는 회사인 칸(Khan)에서도 하니웰의 이온 트랩은 양자 계산에서 이점이 있을 수 있다고 제시함. 이 접근법은 큐비트의 개수보다는 큐비트의 품질에 집중하였기 때문. (최근까지도 큐비트의 수는 양자 컴퓨팅의 성능인 것처럼 취급되어 옴)
눈으로 보지 않으면 이해가 안 돼서 찾아본, 이온 트랩으로 양자를 중첩 상태로 묶어두기
출처: https://www2.physics.ox.ac.uk/research/ion-trap-quantum-computing-group/intro-to-ion-trap-qc
이온 트랩
물질의 원자를 전기적인 성질을 지닌 이온으로 만든 뒤 빛과 자기장으로 조절하여 큐비트를 구현하는 방법
- 이온이란, 전자를 하나 잃거나 더 얻게 되어 전기적인 충전이 필요한 원자를 의미
- 이온 트랩에서 이온은 칼슘에서 전자 하나를 제거한 것으로, 이 원자들은 양극 충전(positive charge)이 필요
- 이 상태를 유지하기 위해서 소량의 칼슘 금속을 높은 진공상태에서 섭씨 800도까지 가열
- 이 온도에서는 금속이 증발하여 작은 칼슘 증기를 생성하는데, 이 상태에서 빠르게 움직이는 전자 빔을 쏘면 증기에 있는 원자에서 전자가 제거되고, 우연히 몇몇 케이스는 이온 트랩 안에 잡히게 됨 (SF영화냐....)
한 때는 이 방식이 가장 앞서 개발되었으나, 최근에는 초전도 소자를 이용한 양자컴퓨터가 앞서 나가는 추세 (구글 등) 하지만 하니웰에서는 이온을 더 오래, 안정적으로 잡아둘 수 있는 이온 트랩을 설계함으로써 좋은 성능의 양자 컴퓨터를 출시한다고 주장하는 것.
항상 궁금했던 양자 컴퓨터, 이번 기회에 공부해 보자!
양자 컴퓨터 (Quantum computer)
- 얽힘, 중첩과 같은 양자역학적인 현상을 활용하여 자료를 처리하는 계산 기계를 의미
- 단순히 일반 컴퓨터보다 속도가 빠른 것을 의미하는 것은 아님
- 일반적인 컴퓨터로는 해결하는데 오래 걸리는 문제 중 일부를 빠르게 해결할 수 있는 기계
- 양자 컴퓨터가 해결할 수 있을 것이라고 기대되는 한 가지가 바로 NP 문제 중 일부임
NP 문제
NP 문제는 비결정론적인 튜링 머신이라는 장치로 합리적인 시간 내에 풀 수 있는 문제를 일컫는다. 비결정론적인 튜링 머신은 문제에 대한 여러 가지 답을 동시에 계산할 수 있는 장치를 뜻하는데, 다양한 원인과 요소를 고려해야 하면서 공식적인 해법이 존재하니 않는 문제, 즉 NP 문제들을 풀 수 있으리라 기대하고 있다.
예를 들어 교통 상황을 분석하기 위해서는 도로에 있는 모든 차량들을 고려해야 한다. 도로의 교통 상황은 개별 차량이 상호작용하여 만들어내는 현상으로, 모든 차량의 상태를 고려해 계산하는 데에는 너무 많은 시간이 걸리기 때문에 기존의 기계로 이를 분석하는 것은 불가능하다.
이런 예시를 비롯해 최적 경로를 찾는 순회 세일즈맨 문제, 암호 해독, 시장분석, 유체 등 복잡계 분석, 자연어 분석과 같은 문제를 비결정론적인 튜링 머신이 해결할 수 있다고 알려져 있다.
물론 양자 컴퓨팅이 NP 문제를 해결하기 위해 고안된 것도, 모든 NP 문제를 풀 수 있는 것도 아니나 소인수 분해나 이산 로그 등에서는 아주 강력한 것으로 알려져 있음. 이 두 과제는 현대 암호학의 공개키 알고리즘의 중요한 부분을 차지하기 때문에 양자 컴퓨팅 이야기를 할 때 암호학 이야기는 항상 따라 나옴. 예를 들어 공인인증서 암호화에 쓰이는 RSA 암호체계는 큰 수를 소인수 분해하기 어렵다는 점에 의존하는데, 고전 컴퓨터로 풀기 위해 300년이 걸리는 이 알고리즘을 양자 컴퓨터는 100초 만에 계산이 가능.
양자 컴퓨팅의 기본 원리
- 일반적인 컴퓨터는 모든 정보를 0과 1로 표현함 (바이너리 비트, binary bits)
- 양자 컴퓨팅에서는 0, 1, 그리고 0과 1의 조합을 동시에 나타내고 저장할 수 있는 큐비트 (qubits, quantum bits, 양자 비트)를 이용해 데이터를 처리함으로써 데이터 처리의 속도를 가속화
비결정론적인 튜링 머신
고전적인 컴퓨터에서는 하나의 입력에 대해 하나의 결과가 나온다.
반면 양자컴퓨터에서는 양자적 수준의 소립자를 사용하여 입자가 '여러 가지 상태로 동시에 존재하는' 성질을 이용한다. 즉, 입자의 '중첩' 상태를 활용하는데, 입자의 중첩이란 여러 가지의 상태가 하나의 입자에 나타나는 것을 의미한다. (양자의 불확정성)
예를 들어 전자의 스핀을 큐비트로 이용할 때, 연산을 시작하기 전에 전자는 양자 내에서 전자가 지닐 수 있는 스핀 값인 +1/2와 -1/2를 동시에 가진다. 양자적 수준에서는 관측 전까지 여러 상태가 확률적으로 중첩된 상태로 존재하다가 관측 혹은 조작의 순간에 하나의 상태로 고정되기 때문이다.
이러한 특성으로 인해 양자컴퓨터는 적은 큐비트로도 많은 경우의 수를 표현할 수 있다. 예를 들어 2019년에 발표된 구글의 시카모어는 53개의 소자만으로 슈퍼컴퓨터에서 1만 년 걸리는 계산을 200초 안에 실행하였다. 뿐만 아니라 큐비트의 행동 자체가 비결정론적이기 때문에 여러 가지 결괏값을 한 번에 낼 수 있다.
계산에 사용되는 큐비트가 확률적이라니.. 그럼 답도 정답일 수도, 오답일 수도 있는 거 아니야?라는 의문을 가질 수 있지만, 적당한 메커니즘을 지닌 문제는 양자 컴퓨터가 빠르게 해결할 수 있다고 한다. 양자를 확률 파동으로 표현했을 때 상반되는 상태가 상쇄되어 오답을 빠르게 제거할 수 있기 때문이다. 단, 이론적으로 오류를 수정하며 계산하는 방법을 알아도 실현은 기술적으로 매우 어렵기 때문에 연구자들은 향후 20년은 연구해야 할 것으로 예상하고 있다.
양자 컴퓨팅의 작동 방식
- 큐비트로 정보를 처리하기 위해서는 모든 것이 상호의존적인 중첩 상태에 있어야 함
- 이러한 상태를 양자 결집 상태(quantum-coherent state)라고도 함.
양자 결집 상태에서는 큐비트가 서로 결집되어 얽혀있는데, 이 상태에서는 하나의 큐비트에 에 대한 아주 작은 변화가 나머지 큐비트들에게도 영향을 미친다. 일반적으로 50 큐비트에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터보다도 데이터를 빠르게 데이터를 처리할 수 있다고 알려져 있다.
하지만 큐비트는 아주 연약하기 때문에, 아주 작은 환경(온도, 소음, 파동, 움직임 등)의 변화에도 에너지가 새어나가 계산에 실패하게 된다. (결잃음(decoherence) 상태) 특히 큐비트 수가 증가할수록 양자 결집 상태를 유지하는 것이 어려워지기 때문에, 양자 컴퓨팅의 퍼포먼스는 큐비트를 오랫동안 중첩된 상태로 묶어두어 양자 에러를 최소화하는 데에 달려 있다.
큐비트 (Qubits)
0 혹은 1, 두 가지 결과에 대한 확률 값의 합이 1인 모든 사건의 경우를 생각해보자. 위의 그래프에서 구의 표면은 이러한 조건을 만족하는 모든 경우를 확률적으로 표현한 것이다.
이때 고전적인 비트는 위 그림에서 북극과 남극에 해당한다고 볼 수 있다. 1의 값을 지니거나(0일 확률은 0%) 0의 값을 지닐 뿐(1일 확률은 0%)이기 때문이다. 그런데 이 두 점을 제외한 나머지 표면에서는 1과 0이라는 두 가지 사건에 대한 확률이 공존한다. 즉, 큐비트는 고전적인 비트의 양자역학 버전으로 생각하면 된다.
벤자민 슈하머는 이러한 양자 상태를 정보로 해석하는 방법을 발견하여 정보를 양자 상태 안에 압축하고, 정보를 더 적은 수의 상태 안에 저장하는 방법을 제시하였다고 한다. (슈하머 압축)
양자 컴퓨팅 성능 척도
- 일반적으로 양자 컴퓨터 성능으로 큐비트를 사용함
- 큐비트는 양자 컴퓨팅의 기본 정보 단위로, 이 수가 많아질수록 계산 속도가 매우 빨라짐
- 따라서 구글, IBM 등은 큐비트 수를 늘리는 것을 목표로 연구를 진행해온 것으로 알려짐
- 그러나 하니웰은 제품 성능을 표현할 때 이러한 큐비트 대신 "양자 용량" 단위를 사용함
- 양자 용량은 IBM이 만든 말로, 큐비트 수, 연결성, 측정 오류 등을 모두 고려한 것으로, 큐비트와 달리 양자 컴퓨터의 각 분야를 전체적으로 고려해 성능을 비교함
기대 활용 분야
- 금융: 보험사 사망률, 채권 리스크 계산 등
. JP 모건은 IBM과 협력해 리스크 분석, 트레이드 전략 수립 등에 양자 컴퓨팅 활용 중
. 몬테 카를로 시뮬레이션 결과를 예측하기 위해 고안된 수학적 모델 개선
- 화학, 제약: 분자 상호작용 모델링, 화학반응에 대한 양자역학적인 시뮬레이션, 단백질 구조 분석 등
. 제약, 치료 약물 발견, 암 진단 등에 활용 기대
- 최적화, 시뮬레이션
. 폭스바겐은 구글과의 공동 개발로 이동 서비스 최적화 알고리즘 개발
. 액센츄어와 1큐빗 (1Qubit), 바이오젠(Biogen)과의 협업을 통해 약품 딜리버리의 속도를 높인 사례
양자 컴퓨팅 기술을 통해 화학반응과 분자 시뮬레이션의 속도를 가속화하였기 때문
- 에너지: 관리 최적화, 기후 변화 대체 등
. 엑손 모빌은 IBM과 제휴해 예측 환경 모델링, 탄소 포집 등 다양한 기술을 탐구
. 메르세데스 벤츠는 전기차 개선을 위한 새로운 형태의 화학물질을 실험하는 데에 퀄컴 컴퓨팅 이용
. 두바이의 전기 수자원공사는 MS와 협력해 에너지망 관리 최적화에 활용
- IT : 데이터 처리 향상, 머신러닝 속도 향상, AI 도입 가속화
. 구글과 D-wave의 이미지 인식 정확도 향상 프로젝트 등
- 이 밖에 NP-하드 문제, 순회 세일즈맨 문제 등 기존 컴퓨터로는 불가능했던 문제를 해결 가능할 것으로 기대
구글의 시카모어와 양자 우월(Quantum supremacy)
- 2019년 10월, 구글은 슈퍼 컴퓨터로 1만 년 계산해야 풀 수 있는 수학 문제를 200초 만에 풀 수 있는 53 큐비트 양자 컴퓨터의 칩, 시카모어를 개발했다고 발표함.
- 양가 컴퓨터가 기존 슈퍼컴퓨터의 한계를 뛰어넘는 성능을 보이는 것을 양자 우월이라고 하는데, 구글이 이 단계에 도달한 것.
- 53개의 소자로 이루어진 이 칩에서는 양자 중첩을 통해 약 1경 가지의 데이터가 중첩되거나 그 정보량이 10 페타바이트를 넘음.
- 소자에 대해 연산을 실시하면 이렇게 중첩된 데이터가 동시에 연산되고, 결과가 각 데이터에 덮어씌워짐.
- 이러한 과정을 반복해 계산을 진행하는 것.
- 단, 소자의 값을 읽어내는 순간, 중첩은 사라지기 때문에, 극소량의 데이터만 남음. 따라서 정보의 일부만으로도 의미가 있는 암호학, 신재료 시뮬레이션 등 활용 분야를 잘 찾아내는 것도 양자 컴퓨팅의 숙제.
- 뿐만 아니라 현재 개발되어 있는 양자 소자는 매우 약해 연산을 반복하는 도중에 중첩이 깨지는 결잃음 상태가 되어 오류가 발생하기 쉬움. 이 실험에서는 최대 1600번의 계산을 했지만 정답을 얻은 확률은 0.2%였고, 같은 계산을 100만 번 반복(200초 소요) 해서 정답을 2000번 얻었다고 함. (슈퍼컴퓨터로 만년 계산해야 풀 수 있는 문제인데 정답은 어떻게 알고 있었지...?)
IBM, 양자 컴퓨터 상용화 비전
- 구글의 시카모어 개발에 대해 '아주 특수한 문제를 수행할 수 있는 특수한 컴퓨터일 것'이라고 말하던 IBM...(MIT 테크놀로지 리뷰)
- 2016년 6월, 일반 대중이 클라우드를 통해 IBM 양자 컴퓨터를 사용할 수 있는 세계 최초의 양자 컴퓨팅 서비스(QCaaS)인 IBM 퀀텀 익스피리언스 발표.
- 2018년 퀀텀 컴퓨테이션 센터 - 20 큐비트 시스템 5개, 14 큐비트 시스템 1개, 5 큐비트 시스템 7개로 이뤄져 있으며 IBM Q 네트워크 고객과 연구원만이 방문해 사용할 수 있다고 함
- 2019년 5월 IBM 씽크 서밋에서 3~5년 내로 양자 컴퓨터를 상용화할 예정이라고 발표함
양자 컴퓨팅에 대한 전망
- 가트너는 포춘지 선정 500대 기업 가운데 약 20%가 2021년까지 양자 컴퓨터와 관련된 예산을 책정할 것으로 추정.
- 그러나 2018년 10대 기술 전략을 발표하며 양자 컴퓨팅을 언급할 때, 대부분의 조직들은 2022년까지는 양자 컴퓨팅에 대해 학습하고 모니터링해야 하며, 2023년 혹은 2025년에 이르러야 이를 활용할 수 있을 것이라고 예측.
- 2020년 가트너 10대 트렌드 전망에서는 양자 컴퓨팅 키워드가 빠짐.
- 단, 클라우드 컴퓨팅에서 새로운 기술 영역 중 하나로 양자 컴퓨팅이 제시될 가능성이 나오고 있음. 양자 컴퓨팅이 구체적인 실체로 나타나기까지는 아직 시간이 필요하지만, 아마존과 MS(애저 퀀텀) 같은 퍼블릭 클라우드 기업에서는 주도권 경쟁에서 밀리지 않기 위해 시뮬레이션 수준의 퀀텀 컴퓨팅 서비스를 제공하고 있음.
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