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계정을 잊어버리셨나요?

by 고려대학교 IT경영학회 ITS May 15. 2023

양자컴퓨터의 원리와 앞으로 미칠 거대한 영향

기술스크랩

양자컴퓨터

양자 컴퓨터는 양자역학에서 양자얽힘, 중첩, 텔레포테이션 등의 효과를 이용해 계산하는 컴퓨터를 말한다.

컴퓨터는 기본적으로 연산능력을 바탕으로 한다. 기존 컴퓨터는 이진법(Binary Bit)을 사용한다. 이진법은 0과 1의 오직 두 숫자만 사용하는 계산법이다. 10 대신 2를 기본단위로 하기 때문에 1010으로 표기한다. 양자컴퓨터는 기본적인 데이터 처리 방식인 0과 1이 만들어내는 세계를 뛰어넘어 0과 1을 공존시킨다.

일반 컴퓨터라면 데이터를 처리하는 데 관련한 지시가 ‘0’ 아니면 ‘1’의 두 숫자 중에 하나로 표시되며 이를 ‘비트(bit)’라고 한다. 이 두 포지션이 수많은 조합으로 이어지며 메시지가 되고 작동 방식이 선택된다.

이와 달리 양자컴퓨터는 특정 시점에서의 상태가 0일 수도, 1일 수도, 0과 1 모두일 수도 있다. 이럴 때 작용 단위는 ‘퀀텀 비트’, 줄여서 ‘큐비트(Qubit : Quantum Bit)’라고 하는데 큐비트는 0이기도 하고 1이기도 한 상태에 모두 해당한다. 일명 ‘슈퍼포지션(Superposition)’으로 존

재한다. 이를 통해 양자 세계에선 모든 데이터가 공존하는 구조를 한눈에 볼 수 있다.

양자컴퓨터는 큐비트를 사용하고 있다. 큐비트는 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있다. 따라서 00, 01, 10, 11 등 4가지 상태를 기본 단위로 하고 있다. 그런 만큼 2개의 큐비트라면 4가지 상태(00, 01, 10, 11)를 중첩시킨다.

또 n개의 큐비트라면 2의 n제곱만큼 중첩시키는 것이 가능하다.(50 큐비트면 2^50개 규모의 정보 처리가 가능하다) 이런 식으로 연산을 해나갈 경우 이진법과 비교가 안될 만큼 빠르게 일을 처리해나갈 수 있다. 이론적으로 현존 최고의 슈퍼 컴퓨터가 수백 년이 걸려도 풀기 힘든 문제도 단 몇 초 이내의 속도로 풀 수 있다. 과학자들은 양자컴퓨터가 양자역학적 특징을 살려 병렬처리가 가능해지면 지금으로서는 상상할 수 없는 능력을 선보일 것으로 보고 있다.

한 번에 한 정보만 전달할 때의 방식

정보를 받는 경로를 여러 개로 나누는 방식

하지만 기술적인 문제는 존재한다. 양자컴퓨터는 100~1000번의 연산당 1번의 오류를 내는 것으로 알려져 있다. 여기에 복잡한 계산을 위해 큐비트의 숫자를 늘릴수록 오류가 발생할 확률은 계속 높아진다. 현재 양자컴퓨터로 계산한 결과의 신뢰성이 떨어지는 만큼 양자 오류를 줄일 수 있는 기술 개발이 필요한 상황이다. 전문가들은 양자컴퓨터가 정확한 계산을 하기 위해서는 오류율을 수십억 분의 1 수준으로 낮춰야 할 것으로 보고 있다.

하지만 스웨덴 연구진은 이런 문제를 해결하기 위해 슈퍼 컴퓨터와 계산 결과를 비교해 오류를 보정하는 방식을 개발했다. ‘참조 오류 보정(REM)’이라고 부르는 이 방식은 슈퍼컴퓨터로도 계산할 수 있는 간단한 수준의 연산을 양자컴퓨터로 계산한 후 결과를 비교해 오류를 보정하는 과정을 거친다. 자체 개발한 양자컴퓨터 ‘세흐림니르(Särimner)’에 이 기술을 적용해 양자 오류를 개선했다. 그 결과 양자 오류는 절반 이하로 줄었고, 수소와 리튬화수소처럼 작은 분자의 고유 에너지를 정확히 계산하는 데 성공했다.

수소의 에너지를 컴퓨터로 계산한 그림. 검은 선 위에 있을수록 정확한데, 파란 점이 양자컴퓨터만 쓴 경우이고 초록 점이 보정을 활용한 경우이다.

결국 양자컴퓨터의 문제점들은 하나둘씩 해결되면서 상용화에 가까워져가고 있는 것이다.

활용 사례

양자컴퓨터는 4차 산업혁명의 끝이라고 할 수 있다. 4차 산업혁명은 인공지능(AI)과 ICBM(사물 인터넷•클라우드•빅 데이터•모바일)으로 전부 양자컴퓨터와 연관돼 있다. 4차 산업혁명 시대에는 소셜 네트워크 서비스(SNS)나 사물인터넷(IoT)이 매일 엄청난 양의 데이터를 생성, 축척하는데, 기존 컴퓨터로 처리하려면 많은 전력이 소모되고 처리 속도도 느리다.

이세돌 프로기사 9단과 세기의 대결을 가진 ‘알파고’의 딥러닝(Deep Learning 컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습하는 기술)은 수억 개의 기보를 암기하고 최적의 수를 찾아내는 정보검색을 해야 했다. 예를 들어 기보 10개를 순식간에 비교 분석한다. 기존 슈퍼컴퓨터가 10개 기보를 하나씩 비교했다면 양자컴퓨터는 ‘루트’ 10, 즉 10번 비교 분석할 양을 3.3번 비교 분석으로 끝난다. 데이터가 100만 개면 1000번 하면 된다.

AI가 그림을 판단하려면 그 그림의 특징을 찾아내 이를 비교해 보고 알아가게 된다. 털이 있고 둥근 얼굴에 수염이 있다면 고양이라고 인식하기 위해서는 이런 특징을 분류하고 연관성 있게 만든 데이터가 1억 개가 있어야 한다. 이런 상황에서 양자컴퓨터는 1억 개의 검색 수를 1만 번으로 줄여준다.

그렇다면 양자 컴퓨팅은 실제로 어떤 곳에 쓰일 수 있을까? 우선 큰 규모의 데이터 셋이 관련된 과제들, 그중에서도 기존의 컴퓨터가 해결할 수 없었던 문제들이 양자 컴퓨팅의 주요 타깃이 된다. AI 개발에 필수인 방대한 데이터처리, 가장 효율적으로 문제를 어떻게 처리하면 좋을지 계산하는 ‘최적화 문제’, 실시간으로 오르내리는 주식투자 예측, 신약 개발, 기상 예측, 상호작용 민감성을 이용한 자연계 센서 등 4차 산업혁명의 데이터처리 파트너가 될 수 있다.

실제로 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지에 따르면 양자컴퓨터 기술 발전으로 신약 개발 성공률은 5~10% 높아지고, 개발 시간은 15~20% 줄어들 전망이다. 또한 폭스바겐은 D-웨이브 시스템(D-Wave Systems)의 양자 기계를 도입해 중국 베이징에서 운행 중인 1만여 대의 택시의 트래픽 흐름을 최적화하는 데 활용하기도 하였다.

기술과 사례에 대한 인사이트

1. 응용학문의 발전 역사를 살펴보면 초기 연구는 물리나 화학 같은 기초과학에서 시작해 물성 연구, 원리에 대한 과학적인 체계가 잡히면 공학이란 바탕에서 독자적인 학문 분야로 분리돼 꾸준히 발전해 왔다. 현재 하드웨어와 소프트웨어를 포함한 양자컴퓨터의 개발도 새로운 전산학 분야를 탄생시킬 수 있는 물리학의 최첨단 분야로서의 가능성이 보인다. 현시점에서 양자컴퓨터가 언제 실용화가 될지는 아무도 모르지만 반도체 IC칩의 놀랄 만한 발전을 볼 때 양자컴퓨터도 미래에 우리가 일상 속에서 활용할 수 있는 기술로 만들어 나가게 될 것이다.

2. 양자컴퓨터 개발에서 가장 앞서나가고 있는 건 단연 미국이다. 그중에서도 IBM과 구글 같은 세계적인 IT 기업들이다. 반면 우리는 올해 처음으로 정부 차원에서 본격적인 개발에 착수했다. 4년 내 실용 가능한 수준의 양자컴퓨터를 개발하는 게 목표이다. 후발주자인 만큼 기술 수준이 아직은 최선도국의 70~80% 정도이다.

미국, 중국, 유럽의 공통점은 양자 컴퓨터의 인력이 아주 풍부한 반면 국내 관련 예산은 천억 여원으로 미국과 중국의 조 단위 예산에 비해 턱없이 적고 전문 인력도 부족하다. 투자와 인력, 두 가지 모두가 부족한 상황인 것이다. 기술 격차를 좁히기 위해선 정부의 지속적이고 과감한 투자가 필요하다는 생각이다.