양자 컴퓨팅이란 무엇인가?

Pt J·2020년 10월 25일
1

[斷] QISKit

목록 보기
2/11
post-thumbnail

이 포스트의 내용은 IBM | What is quantum computing?을 통해 공부한 흔적임을 밝힙니다.
또한 여기서 사용한 이미지의 출처는 전부 IBM Quantum임을 밝힙니다.

양자 컴퓨팅에 대해 공부하려면 일단 그것이 무엇인지 알아야 한다.
물론 그 외 사전지식도 많이(...) 필요하다.

IBM Quantum에서는 다음과 같이 말한다.

Quantum computers could spur the development of new breakthroughs in science, medications to save lives, machine learning methods to diagnose illnesses sooner, materials to make more efficient devices and structures, financial strategies to live well in retirement, and algorithms to quickly direct resources such as ambulances.

다양한 분야에서 우리 삶에 있어서 유용한 발전을 이룩할 수 있는 것들을 개발하는 데
새로운 방향성을 제시해준다는 정도로 이해하면 될 것 같다.

그리고 다음과 같은 영상을 소개한다.

영상에서는 아이, 청소년, 대학생, 대학원생, 전문가에게
각각이 이해하기 쉬운 방법으로 양자 컴퓨팅에 대해 설명한다.

새로운 방식의 컴퓨팅

0 또는 1을 나타내는 비트를 사용하는 기존의 고전적인 컴퓨터가 해결하지 못하는
크고 복잡한 문제를 해결하기 위해 새로운 컴퓨팅 방식의 필요성이 대두되고 있다.
그리고 그 '새로운 컴퓨팅 방식'으로 대두되고 있는 것이 양자 컴퓨팅이다.
양자 컴퓨팅 환경에서는 0 또는 1의 고전적인 비트 대신
Quantum Bit, 줄여서 큐비트(qubit)라고 불리는 기본 단위를 사용하며
중첩(superposition), 얽힘(entanglement) 등의 기계적 현상을 컴퓨팅에 활용한다.

양자 컴퓨팅의 유망한 응용 분야 중 하나가 화학 분야인데
간단한 분자조차 고전적인 컴퓨터로는 모델링하기 어렵지만
양자 컴퓨팅을 통해 이를 보다 수월하게 수행할 수 있다.

IBM Quantum은 이와 관련해서 다음과 같은 영상을 첨부하였다.

양자 컴퓨팅 기초

현재의 컴퓨터가 0 또는 1을 나타내는 비트를 통해 정보를 저장하고 조작하듯이
양자 컴퓨터는 양자 기계 현상을 나타내는 큐비트를 통해 정보를 저장하고 조작한다.
따라서 양자 컴퓨팅에 대해 이해하기 위해서는 큐비트를 이해할 필요가 있다.

양자 특성 Quantum Properties

큐비트의 상태를 조작하기 위해 중첩, 얽힘, 간섭의 세 가지 양자역학적 특징이 사용된다.
// 물리학 지식이 전무한 나에게는 여기서부터 난관이었다...ㅋ

중첩 Superposition

Superposition refers to a combination of states we would ordinarily describe independently. To make a classical analogy, if you play two musical notes at once, what you will hear is a superposition of the two notes.

'일반적으로 독립적으로 기술되는 상태'의 조합을 중첩이라고 부른다.
위 이미지를 통해 설명하자면,
분홍색 점과 연보라색 점의 상태는 일반적으로 독립적으로 기술되며 그들의 조합이 바로 중첩이다.

얽힘 Entanglement

Entanglement is a famously counter-intuitive quantum phenomenon describing behavior we never see in the classical world. Entangled particles behave together as a system in ways that cannot be explained using classical logic.

얽힘은 고전적인 세계에서는 볼 수 없는, 유명한 반(反)직관적인 양자현상이다.
얽혀 있는 입자들은 고전적인 논리로는 설명할 수 없는 방식으로 하나의 시스템처럼 함께 행동한다.

간섭 Interference

Finally, quantum states can undergo interference due to a phenomenon known as phase. Quantum interference can be understood similarly to wave interference; when two waves are in phase, their amplitudes add, and when they are out of phase, their amplitudes cancel.

양자 상태는 위상으로 알려진 현상으로 인해 간섭 받을 수 있다.
양자 간섭은 파동의 간섭과 유사하게 이해될 수 있는데,
위상이 같으면 더해지고 반대의 경우 상쇄된다.
위 이미지는 위상이 같은 분홍색과 보라색이 만나 더해지는 것을 묘사하고 있다.

IBM Quantum은 양자현상에 대해 더 알고 싶다면 IBM Research Blog의 포스트를 참고하라고 한다.
아쉽게도 IBM Research Blog는 번역본이 없다.
번역을 허가받을 수 있다면 번역 문서를 작성하고 싶은데 문의는 해보았으나 아직 허가받지 못했다.

양자 컴퓨테이션 Quantum Computation

Computation을 단순히 '계산'이라고 번역하는 게 맞나 잠시 고민했지만
이 단어는 이미 계산이라는 사전적 의미보다는 '컴퓨터가 하는 일'으로서의 의미를 담고 있다는
우리 wnam 교수님의 의견에 동의하여 컴퓨테이션이라고 표기한다.

양자 시스템에서는 몇 가지 방법을 통해 컴퓨테이션에 양자 특성을 이용한다.
가능한 여러 해결책 중 가장 좋은 해결책을 찾아내는 양자 컴퓨팅 알고리즘 하나를 알아보자.

이 알고리즘은 가장 낮은 에너지 상태의 분자를 시뮬레이션하는데 사용할 수 있다.
가능한 각각의 분자 결합 길이에 대하여 에너지 상태의 조각들이 양자 프로세서로 표현되며
주어진 전자 구성에 따라 양자 상태의 양상을 측정하고 그것은 다시 분자 에너지와 연관된다.
간격을 바꿔가며 이 과정을 반복하여 가장 낮은 에너지 상태의 결합 길이를 찾을 수 있다.

연구원들이 다양한 알고리즘을 설계한다고 하는데...
near-term 양자 컴퓨팅 시스템뿐만 아니라
fault-tolerant 양자 컴퓨터와 같은 미래 양자 시스템에 대한 알고리즘도 설계한다는데
사실 near-term, fault-tolerant 이런 건 잘 모르겠다.

양자 시스템 확장 Scaling Quantum Systems

양자 시스템은 두 가지 차원에서 개선할 수 있다.
하나는 큐비트의 개수로, 큐비트가 많을수록 더 많은 상태를 조작 및 저장할 수 있다.
그리고 다른 하나는 낮은 오류율로, 노이즈가 아닌 정확한 답을 도출하기 위해 필요하다.

양자 시스템의 능력을 이해하는 유용한 지표는 양자 볼륨으로,
위 이미지의 파란 색 큐브가 양자 볼륨을 시각화한 것이다.
이것은 큐비트의 개수와 품질, 회로 연결, 연산의 오류율간의 관계를 측정한다.
더 큰 양자 볼륨을 가진 시스템의 개발은
양자 컴퓨터가 실제 문제를 해결하는데 컴퓨테이션적인 이점을 제공하는 응용 프로그램의
첫 번째 사례를 발견하도록 이끌 것이다.

양자 컴퓨터 내부

큐비트를 생성하는 방법 중 하나로 초전도를 사용하는 방법이 있다.
이를 위해서는 매우 차가운 온도를 유지해야 하며, 열은 시스템에 오류를 유발할 수 있다.
따라서 양자 컴퓨터는 절대 영도에 가까운 낮은 온도를 유지하도록 설계된다.

양자 컴퓨터의 역사

IBM Quantum는 양자 컴퓨팅이 현재에 도달하기 까지의 과정을 요약하여 제공하고 있다.
이것에 대해서는 따로 정리하지 않겠다.


계정을 생성하면 IBM에서 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 환경을 사용할 수 있다.
관심 있다면 링크를 타고 들어가 계정을 생성하고 양자 컴퓨팅을 시작해보자.

양자 컴퓨팅이란 무엇인가, 에 대해 간단히 훑었다.
밀린 과제를 마저 처리한 후 다음 시간부터는 공식 문서인 텍스트북을 공부해보도록 하겠다.

profile
Peter J Online Space - since July 2020

0개의 댓글