[강의]초보자들을 위한 양자컴퓨터 원리와 종류 설명_채은미 교수

(출처: freemalaysiatoday.com)

구글, IBM에서 양자컴퓨터를 발표하며 세간의 관심이 커졌다.
현재 사용하고 암호체계를 쉽게 뚫을 수 있다는 뉴스도 있었다. 
멀지 않은 시기에 기존의 1과 0으로 만들어진 컴퓨터 체계를 대체할 것으로 보인다. 

하지만 양자나 양자컴퓨터에 대해 잘 모른다.
자주 사용되는 용어가 있지만 이해조차 어렵다. 

회사의 조조강연에 양자컴퓨터 관련 콘텐츠로 유명한 고려대 물리학과 채은미 교수가 강사로 왔다.
양자컴퓨터 초보자들에게 꼭 맞는 강의였다. 
아주 유익한 시간이었다.

강의 내용을 정리해서 포스팅했다. 
나와 같은 초보자들이 양자컴퓨터를 이해하는데 도움이 되겠다.

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2022년 노벨물리학상이 양자분야에서 나왔다. 세 명의 교수가 Pioneering Quantum Information Science 분야에서 중요한 실험을 했다.  연구 결과가 사회에 미치는 영향을 노벨 커미티가 인정했다. 최근에는 노벨 커미티가 사회에 임팩트가 있는 중요한 기술에 상을 수여하는 추세다.

양자 기술은 양자 통신, 양자 암호, 양자 센싱, 양자 컴퓨터 분야로 나눌 수 있다.

2019년 구글이 발표한 양자컴퓨터로 슈퍼컴퓨터가 1만 년이 걸릴 것을 3분 만에 끝냈다는 기사가 났다. 이를 계기로 양자컴퓨터가 존재한다는 것을 많은 사람이 알게 되었다. 중국은 2020년에 25억 년 걸릴 계산을 자신들의 양자컴퓨터가 200초에 해냈다고 발표했다. 2024년 12월 구글이 10자 년(10의 25승) 걸리는 문제를 단 5분 만에 해결하는 양자컴퓨터를 발표했다. 이번에는 슈퍼컴에 유리한 환경을 가정했음에도 10의 25 걸리는 문제였다고 한다.

 

양자 역학 개요

2025년은 UN이 정한 The Year of Quantum이다. 양자 발견 이후 100년이 된 것을 기념하기 위해서다.

양자 역학 Quantum Mechanics는 고전역학에서 셀 수 없었던 것을 셀 수 있게 되었다. 빛을 예로 들 수 있다. 고전역학에서는 빛을 파동 wave라고 본다. 사인 함수의 높이가 빛의 세기를 나타낸다. 빛의 세기는 연속적으로 변하는 양이다. 점점 줄이면 기울기를 가지고 영에 수렴한다고 봤다.

광전효과 (출처: Wikimedia Commons)

그러나 설명할 수 없는 현상이 있다. 대표적인 게 광전효과다. 빛을 쏘면 전자가 튀어나오는 현상이다. 빛의 색깔이 빨강이건 파랑이건 금속에 비추면 전자가 튀어나와야 한다. 하지만 빨강은 전자가 안나오지만 파랑은 작은 빛으로도 전자가 튀어나온다.

다른 예로는 적외선 카메라다. 온도를 측정하는 원리는 내뿜는 적외선의 양, 파장을 측정해서 온도를 측정한다. 온도에 따른 적외선의 파장을 식으로 만들수 있지만 현실과 맞지 않았다. 뭔가가 필요하다.

아인슈타인이 빛이 입자, 알갱이, 광자가 있다고 가정했다. 그랬더니 이런 현상이 잘 설명되었다. 빛의 단위가 생겼다. 빛의 세기를 광자 1개, 100만 개로 표현할 수 있게 되었다. 그래서 양자 역학이라는 이름이 붙게 되었다. 양자 계단형식으로 되어 있다.

그전에 입자라고 생각했던 전자도 파동의 성질을 가지고 있지 않나 확인해 보니 파동특성을 가진다. 모든 물질이 파동이면서 동시에 입자라는 사실을 발견했다.

 

양자 혁명

이미 주변에 양자역할을 적용한 기술이 널려있다. 1차 양자 혁명이다. 1960년대, 1970년대다. Quantization이라고 한다. 에너지가 띄엄띄엄 존재한다는 특성을 이용한 것이다.

Bohr Atom을 보면 원자핵을 주변으로 전자가 정해진 에너지 위치에서만 돌 수 있다는 것을 양자역학에서 발견했다. 내뿜는 빛을 조사해보면 모든 색깔이 아닌 특정 색깔을 빛만 내뿜는 걸 실험으로 발견했다. 전자에 빛을 쏘면 특정 색깔의 빛만 흡수한다는 걸 발견했다.

원자의 경우 가질 수 있는 에너지가 특정되었다. 이걸 quantization이라고 한다. 이 성질을 이요한 기술로 대표적인 게 레이저다. 빛을 증폭시킨 장치다. 반도체도 있다. 반도체는 도체와 부도체의 중간 물질이다. 조건에 따라 전기가 흐를 수도 안 흐를 수도 있는 물질이다. 요즘 칩회로를 그릴 때도 양자역학이 적용된다. GPS, 광통신에도 fiber가 빛을 손실없이 보내야 하지만 손실이 있기 때문에 증폭한다. 증폭할 때 input과 동일하게 증폭하기 위해 양자역학이 적용된다. 많은 기술에 양자역학에 이미 녹아있다.

2차 양자 혁명 - Coherence라는 성질을 이용한다. 양자중첩, 양자얽힘이라는 특성을 적극적으로 기술에 접목하겠다는 추세다.

양자중첩(superposition)은 0이면서 동시에 1인 상태다.

양자 비트, 퀀텀 비트를 줄여서 큐비트라고 한다. 0이면서 동시에 1인 상태도 존재한다. 동전을 예로 들자. 큐비트는 앞 뒤면이 가능하다. 빙글빙글 도는 상태는 앞면이면서 뒷면이라고 할 수 있다. 이것이 중첩이다. 중첩인 상태를 측정하면 손바닥으로 치는 것이다. 0아니면 1이 랜덤하게 나온다. 랜덤으로 어떻게 컴퓨터를 만드냐? 동전을 100번 돌리면 50퍼센트의 확률로 0 또는 1이 나온다. 파동함수라는 식으로 나타낼 수 있는데 여러 번 동일하게 측정했을 때도 식으로 나타낼 수 있다.

양자얽힘(entanglement) 여러 개의 입자의 상태가 모두 얽혀 있는 상태다. 동전 두 개를 던진다고 하면 한 동전을 칠 때 앞면이 나오는 순간 다른 동전이 혼자 넘어지면서 앞면이 나오는 것이다. 양자 얽힘이기 때문이다. 동전 하나가 지구에 있는 쳐서 앞면이 나올 때 달에 있는 다른 동전도 앞면이 나온다가 양자 얽힘이다.

물리학은 수학과 달리 현실과 관련되어 있다. 실험으로 증명되지 않으면 가설에 불과하다. 실험적으로 양자얽힘이 증명되었다. 아인슈타인이 틀린 드문 사례다. 이제는 물질을 잘 제어할 수 있는 환경이 되어 중첩과 얽힘을 이용한 기술을 개발할 수 있게 되었다.

양자컴퓨터의 강점

양자중첩의 활약은 여러 경우의 수를 한 번에 할 수 있다. 고전컴퓨터에서 3개의 비트가 있을 때 8개의 경우의 수를 양자컴퓨터는 하나의 상태로 모든 경우를 표현할 수 있다. 양자중첩이다.  

잘 측정했을 경우다. 악마는 디테일에 있다고 한다. 그런데 여러 번 측정해야 한다. 많이 측정할수록 에러가 줄어든다. 10번을 측정해야 한다면 고전컴퓨터 대비 장점이 없다. 비트가 10개가 있다고 하면 고전에서는 2의 10승이다. 그런데 양자컴퓨터에서는 동일하게 100번만 하면 된다. 이렇게 비트 갯수가 늘어날수록 고전컴퓨터와 양자컴퓨터 간에 급격히 차이가 난다.

양자얽힘은 여러 연산을 한 번에 할 수 있는 가능성을 준다. 고전에서 12개의 0을 1로 바꾸려면 12개의 전기 신호가 필요하다. 양자에서는 12개를 모두 양자 얽힘 상태로 만들면 1번만 뒤집어 주면 모두 뒤집힌다. 기존 컴퓨터에서 여러 스텝을 거쳐야 하는 연산을 한 번에 할 수 있는 특징이다.

이 두 가지를 합하면 뛰어난 연산활동을 할 수 있다. 가장 대표적인 알고리즘이 쇼어의 알고리즘이다. 소인수분해를 하는 알고리즘이다. 91이라는 숫자를 들으며 어렵다. 하지만 7 * 13하면 곱하기는 쉽다. 하지만 큰 숫자를 쪼개기는 상당히 어렵다. 소인수분해는 컴퓨터가 아주 어려운 일이다. 이를 이용한 게 암호다. RSA 공개키 암호라고 한다. 양자컴퓨터는 이를 기가 막히게 잘한다. 2048비트 RSA공개키 암호 해결기간을 슈퍼컴으로는 100만 년 이상 걸린다. 양자 컴퓨터는 1초에 할 수 있다.

양자컴퓨터를 개발되면 국방에서도 무시할 수 없다. 양자컴퓨터가 있는 국가, 기업과 그렇지 않은 곳과는 비교할 수 없는 격차가 발생한다.

양자 컴퓨터의 성능 지표

Scalability & High Controllablity

Scalability는 양자비트의 개수를 늘릴 수 있는 능력이다.

용도에 따라 필요한 양자비트의 갯수는 다음과 같다. 성능 검증에는 20개 미만, 슈퍼 컴퓨터급의 계산에는 50~100개, 양자 암호 해독에는 5000개 정도, 신약 개발 등의 고난이도 계산에는 10,000개 이상이 필요하다. 

참고로 2019년에 구글이 발견했던 양자컴퓨터는은 51개, 2024년 발표할 때는 100개의 큐비트를 가지고 있었다.

Controllability는 원하는 양자비트를 원하는 시각에 제어할 수 있는 능력이다.

양자비트의 제어 능력지표로 얼마나 정확한가다(fidelity). 전자신호나 레이저를 쏴서 상태를 변경한다. 얼마나 정확하게 내가 원하는 양자상태를 만들어 주는 가다. 4번 큐비트만 상태를 바꾸고 싶을 때 레이저로 4번만 쏴야 하는데 3번이나 5번을 건드리면 아웃이다.

큐비트의 갯수가 늘어나도 이렇게 제어능력을 얼마나 유지할 수 있는가가 관건이다. 10000개에서 4762번을 바꿔라 하면 디자인을 잘 해야 하고, 시스템을 잘 갖춰야 한다.

2018 IBM Q (출처: flickr)

양자 컴퓨팅 대표적 플랫폼들. 4가지 정도가 있다.

첫째, 초전도큐비트다.

빅테크들이 만드는 양자컴퓨터다. 구글과 IBM이다. 칩 위에다 초전도 물질로 큐비트 회로를 그린다. 기존의 반도체 기술을 이용해 큐비트를 만든다. 2019년에 구글에서 만들었던 칩이 있다. 칩은 스케일업 하기가 용이하다. 제어능력도 좋다.

단점은 상온에서 절대 동작하지 않는다. -273도까지 냉각해줘야 한다. 냉각기가 필요하다. 가격이 비싸다. 여기에 사용되는 냉각기 만드는 회사 하나가 독점이다. 그래서 비싸다. 냉각기 부피가 존재한다. 전기 용량도 있다. 큐비트 하나하나를 전기로 연결된다. 전기 신호를 전달하는 전선도 상온에서 -273도까지 냉각해야 한다. 그래서 하나의 냉각기에 넣을 수 있는 전선에 한계가 있다. 확장성에 취약한 편이다. 1000개까지는 가능하나 그 이상에서는 breakthrough기술이 필요하다. 사람이 집에서 그리는 큐비트일 경우 10,000개가 모두 다르다.

Google의 2019 Sycamore Chip (출처: Wikimedia Commons)

구글의 100개 큐비트짜리는 Fab을 별도로 세웠고, 하나하나를 Calibration을 해서 성능이 좋았다.

Ion Trapping (출처: itoldya420.getarchive)

둘째, 원자 이온이다.

원자 하나를 큐비트로 쓴다. 원자도 절대 0도에서 큐비트로 동작한다. 진공에 동동 떠 있다. 냉각기는 필요 없다. 전기장을 이용해서 전자를 정렬한다. 모든 큐빗이 동일하고, 뛰어난 제어능력을 보유한다. 하나하나 제어하는게 쉽지 않다. 원자이온도 확장성에 취약하다. 이온을 담을 그릇을 만들기가 어렵다. 원자이온을 담는 그릇이 포물선이다. 간격이 점점 벌어지면 어렵다. 어쩔 수 없이 포물선형이다. 전기장은 노이즈가 너무 많다. 온갖 전기신호가 날아다니고 있다. 그릇이 울퉁불퉁해지면 쓸 수가 없다. 허니웰의 자회사 Continuum과 IonQ라는 회사가 원자 이온 양자컴퓨터를 만든다.

셋째, 중성원자다.

레이저 하나하나로 광집게로 잡는다. 바이오에서도 많이 끄는 기술이다. 이 시스템은 확장성이 좋다고 한다. 광집게 100만개 만들어 포획하면 된다. 원자를 포획하는 모양도 자유자재로 만들 수 있다. 바둑판, 삼각형, 벌집형, 연산도중에 원자를 움직일 수도 있다. 양자 얽힘을 만들 때 옆에 있는 원자와 연결할 수 있다. Atom Computing이 1180큐비트를 발표했다. 소형화에는 적합하지 않은 시스템이다. 진공장치와 레이저를 위한 공간이 필요하다.

마지막으로 광자다.

빛으로 양자컴퓨터를 만들겠다는 것이다. 광자는 날아다닌다. 길을 잘 만들어준다. 길을 잘 디자인해 주고, 입구에 광자를 집어넣어 주면 사다리를 타고 가면서 연산당한다. 그 다음에 측정해서 통계적으로 연산결과를 아는 거다. 상당히 특이하다. 큐비트 개수를 세기가 어렵다.

Xanadu(캐나다) 등의 회사가 존재한다. 장점은 상온에서 동작한다. 상당히 주목받고 있다. 양자통신은 당연히 광자로 개발된다. 앞으로 양자통신과 결합이 용이할 것으로 생각된다. 단점도 명확하다. 빛은 상호작용하지 않기로 유명하다. 마이웨이다. 연산은 상호작용이 필요하다. 상호작용이 거의 없어 에러가 크다. 만들 수 있는 양자연산도 제한적이다.

 

(출처: XANADU 홈피)

양자 생태계

Software Application 개발업체들이 많이 있다. 더불어 다양한 기반 기술이 필요하다. 전기신호, 좋은 레이저, 진공기술, 광학기술, 냉각기술 등 모든 기술이 어우러져 양자컴퓨터가 개발되고 있다.

양자 컴퓨터의 활용

Big Data

양자 컴퓨터가 물질 및 분자 시뮬레이션을 잘 할 수 있다. 전자의 개수가 아주 많은데 전자들은 양자 역학적으로 움직이고 있다. 너무 복잡해서 기존 컴퓨터로 불가능하다. 계산을 단순화해서 계산한다. 양자컴퓨터는 근사를 할 필요가 없다. 원하는 물질을 만들기 위한 구조를 만들 수 있다. 분자구조를 계산해서 상당히 빠르게 결과를 낼 수 있다.

(출처: zmescience)

Security

Optimization Problems 최적화문제도 잘 한다. 지금 가지고 있는 양자 컴퓨터도 잘한다. 다양한 산업에서 최적화 문제를 풀 수 있다. 물류, 금융, 기상, 제약, 자동차 산업의 배터리 물질계산 등에 사용한다. 

Quantum + AI

AI가 가장 시간이 많이 걸리는 게 데이터를 학습하는 거라서 양자컴을 적용해서 시간을 줄일 수 있는지 연구하고 있다.

Bio

신약개발은 분자구조 개발과 관련되어 있다. 양자컴퓨터로 Trial & Error를 획기적으로 줄일 수 있다. Radiology 분야에서도 정확하게 영상자료를 분석할 수 있을까 하는 움직임이 있다. Neural Network Analysis 뉴럴 네트워크를 분석하고 인사이트를 얻어서 AI 이상의 기술을 개발하려는 노력도 있다. 의료 분야는 수많은 Resource를 최적화하는 기술이다. 

암호, 국방 등

양자통신은 빛보다 빠르지 않다. 해킹이 불가능한 게 양자 통신이다. 국방분야는 보안이 핵심이라서 양자 통신으로 바꾸려 진행 중이다. 잠수함은 자기의 위치를 정확히 파악하기 위해 떠올라서 GPS와 연결해 위치를 Calibration 해야 한다. 양자센싱으로 중력을 이용하면 잠수함은 한번 내려가면 올라오지 않아도 된다.

앞으로 가야 할 길

10년 전만 해도 양자 연구한다면 재미있겠다 정도였다. 하지만 요즘은 양자 합니다라고 하면 여러 분야에서 관심을 가진다. 기초 기술에서 양자 산업으로 가는 전환기다. 지금 어떤 연구를 어떻게 진행하느냐가 향후 10년, 30년을 결정하는 중요한 시기다.

양자 컴퓨팅의 당면 과제는 에러를 줄이고 큐비트를 늘여야 한다. 현재는 수백 개에서 1000개 큐비트에서의 에러가 0.1% 정도다. 지금 컴퓨터로 할 수 있는 것을 보여주는 것이 필요하다.

More qubits!

1000개에서 10000개를 향해 가고 있다. IBM은 26년에 4-5천 개 만들겠다고 로드맵 발표했다.

Reduce errors!

에러를 줄이는 것과 함께 에러를 보정하는 기술도 중요하다. 정보를 하나의 큐비트에 안 넣고 5개의 묶음에 정보를 넣어 에러가 생기면 다른 것들로 보정해 주는 것이다. 이 묶음들을 논리 큐비트라고 한다. 48개의 논리 큐비트가 보도되었다. 구글이 에러보정을 해왔는데 이론이 예상한 것처럼 에러보정을 했다. 3개, 5개, 7개 등으로 묶음의 개수를 늘렸더니 에러율이 줄더라는 것을 보여주었다.

새로운 시스템에 대한 연구도 지속되고 있다. 과정에서 새로운 인사이트를 얻어 기존의 시스템에 반영할 수 있다.

 

투자 동향

전 세계적으로 420억 달러가 투자되고 있다. 한국도 2022년에 국가 필수 전략기술로 선정되었다. 7000억 규모의 정부예산이 7-8년에 걸쳐서 풀릴 예정이다. 컴퓨팅에 1/3 이상의 소요예정이다. 1000 큐비트 양자컴퓨터 프로젝트가 곧 시작될 예정이다.

결국 사람이 중요하다. 학생을 양성하는 게 시간이 걸린다. 학생들의 동기부여를 위해서는 산업 생태계 조성이 중요하다.