놀라운 영어로 양자 컴퓨팅의 무한한 잠재력 설명(수학 없음)

양자는 깊고 어둡고 신비한 것입니다… 농담입니다. 어벤져스 엔드게임 이후 유명해졌습니다. 이봐 그거 운율이 맞는데!

약속해요. 공식은 없어요! 숫자 몇 개만요.

콘텐츠 개요

• 양자 세계
• 양자 역학은 정말 양자 매니아입니다 - 공격하지 마세요, 마블!
• 직면한 과제
• 양자 컴퓨팅 접근 방식
• 초전도 큐비트
• 트랩된 이온 양자 컴퓨터
• 광자 양자 컴퓨터
• 양자 어닐러
• 미래의 미리보기
• 미래의 100,000 큐비트 컴퓨터는 무엇을 할 수 있을까요?
• 결론

양자 세계

플랑크 한계.

1.616255×10^(−35)m.

고전 물리학이 양자 물리학으로 변하는 기간.

우리의 모든 일반적인 직관이 무너지는 곳.

선구적인 양자 물리학자인 닐스 보어(Niels Bohr)는 다음과 같이 말했습니다.

양자역학이 당신을 크게 놀라게 하지 않는다면 당신은 그것을 올바르게 이해하지 못한 것입니다.

그는 옳았다! (농담이 아닙니다. 진지하게 저는 결코 믿지 않았을 것입니다. 모두가 양자 영역이 단순한 것이라는 것을 알고 있다는 뜻입니다. Tony Stark가 그것을 알아냈습니다. 그리고 그는 배우입니다. 그냥 배우입니다!)

무한히 작은 플랑크 규모의 양자물리학 영역에서 우리는 기존의 이해에 도전하는 매혹적이고 놀라운 현실을 마주하게 됩니다.

이 규모의 몇 가지 주요 측면을 살펴보겠습니다. 처리하고 다루어야 할 개념이 너무 많아서 하나씩 살펴보겠습니다.

양자 역학은 정말 양자 매니아입니다 - 공격하지 마세요, 마블!

플랑크 한계에서는 다음과 같은 문제가 있습니다.

통일

일관성은 양자 상태의 안정성과 무결성을 나타내는 플랑크 척도에서 중요한 역할을 합니다. 양자 현상이 얼마나 오래 지속되는지를 결정합니다. 상태가 유지되는 시간이 10^(-25)초(0.000000000000000000000000001초) 미만인 경우 어떻게 상태를 안정적으로 유지하고 작업할 수 있나요? (^는 지수 기호입니다. 예: 10^5 = 100,000 및 10^(-5) = 0.00001)

녹채

주목할만한 현상인 얽힘은 입자의 물리적 분리와 상관없이 입자의 양자 상태가 복잡하게 연결될 때 발생합니다. 이것은 아인슈타인과 같은 으스스하고 당혹스러운 위대한 마음입니다. 플랑크 규모에서 얽힘은 초석 역할을 하여 비국소적 상관관계를 발생시키고 고전적인 의사소통 없이도 얽힌 입자 간의 즉각적인 정보 전송을 촉진합니다. 즉, 정보는 우주의 한 부분에서 다른 부분으로 순간적으로 이동합니다! (빛보다 빠르다!) 그러나 그것은 설명할 수 없는 현상인 것은 사실이다. (다음 글에서 좀 더 자세한 내용을 알려드릴 것을 약속드립니다.)

위에 놓기

중첩은 입자가 여러 상태에 동시에 존재할 수 있도록 하는 양자 시스템의 매력적인 기능입니다. 플랑크 규모에서 입자는 다양한 상태의 중첩을 가정할 수 있으며 이는 위치, 운동량 또는 스핀과 같은 속성이 측정될 때까지 잘 정의되지 않음을 나타냅니다. 이 원리는 양자 계산과 양자 알고리즘 개발의 기초가 됩니다. 나는 이 사실을 이보다 더 강력하게 강조할 수 없습니다.

불확정성 원리

Werner Heisenberg가 공식화한 불확정성 원리는 위치 및 운동량과 같은 특정 물리적 특성 쌍을 무한한 정확도로 동시에 정확하게 측정할 수 없다고 주장합니다. 플랑크 척도에서 불확정성 원리는 양자 시스템의 고유한 불확정성과 확률적 특성을 강조하면서 중요한 역할을 합니다. 간단하게 말하면, 자동차의 속도나 자동차의 현재 위치 중 하나를 알 수 있지만, 양자 수준에서 관찰하면 둘 다 알 수 없습니다(매우 대략적이고 조잡한 비유).

입자-파동 이중성

입자-파동 이중성은 양자 물리학의 기본 개념입니다. 플랑크 척도에서 입자는 파동과 같은 행동을 보이는 반면 파동은 입자와 같은 특성을 나타낼 수 있습니다. 입자가 간섭 패턴, 회절 및 파동 전파를 보여주기 때문에 이러한 이중성은 우리의 고전적 직관에 도전합니다. 이것은 모든 논리를 무시합니다. 그렇다면 물질은 에너지인가? 아니면 에너지, 물질인가요? 질량 자체의 개념은 무엇입니까? 이는 아인슈타인의 질량-에너지 등가성에 직접적으로 연결됩니다.

원거리에서의 행동

원거리에서의 작용은 얽힌 입자 사이에서 관찰되는 현저한 비국소적 영향을 나타냅니다. 하나의 입자에 대해 수행된 측정이나 조작은 입자 사이의 공간적 분리에 관계없이 얽힌 파트너에 즉시 영향을 미칩니다. 이 현상은 정보 전송이 빛의 속도에 의해 제한된다는 고전적인 개념을 무시합니다. 이것이 제가 양자역학 때문에 아인슈타인을 괴롭혔다고 말한 것입니다. 가능한 설명으로는 '숨겨진 변수' 이론이 있습니다. 이에 대해서는 나중에 자세히 설명하겠습니다.

확률물리학

양자 물리학은 다양한 결과의 가능성을 설명하기 위해 확률 진폭을 사용하여 고유한 확률적 요소를 수용합니다. 플랑크 척도에서는 측정이 결정론적 결과보다는 확률을 산출하므로 양자역학의 확률론적 특성이 두드러집니다. 파동함수 및 행렬과 같은 수학적 도구는 이러한 확률적 프레임워크를 포착합니다. 그리고 그것은 매우 양자적인 현상입니다. 어떻게 그 위치에 43%의 확률로 입자가 존재합니까? 아니면 파도인가? 말이 되나요?

슈뢰딩거 방정식

슈뢰딩거 방정식은 양자 역학의 중심 방정식으로, 양자 시스템의 시간 진화를 나타냅니다. 이는 시스템의 파동 함수, 에너지 및 연산자 간의 관계를 설정합니다. 플랑크 규모에서 슈뢰딩거 방정식은 양자 시스템의 동작과 역학을 이해하기 위한 수학적 프레임워크를 제공합니다.

나는 공식이 없다고 말했고 약속을 지켰습니다. 관심이 있다면 Google 슈뢰딩거 방정식을 살펴보세요 .

따라서 기본적으로 양자 수준의 사물은 일반적인 논리와 실제 직관으로는 설명할 수 없습니다. 그러나 사람들은 양자 컴퓨터에서 양자/고전 프로그램을 설계하고 실행하기도 했습니다. 그들이 직면한 몇 가지 장애물을 살펴보겠습니다.

직면한 과제

양자 비트(Qubit) 품질 및 안정성

양자 컴퓨팅 의 기초는 기존 비트의 양자 대응물인 큐비트에 있습니다. 큐비트의 품질과 안정성을 보장하는 것은 안정적인 양자 계산을 위해 가장 중요합니다. 모든 원자에는 에너지가 있습니다. 온도가 있기 때문입니다. 온도는 원자의 진동 에너지입니다. 그리고 그것은 진동합니다. 한 곳에 머물게 하려면 어떻게 해야 할까요? 섭씨 -273도(절대 영도)로 얼려 모든 움직임을 멈춥니다. 불행하게도 큐비트는 온도 변동 및 전자기 잡음과 같은 외부 교란에 매우 취약하여 오류 및 결맞음이 발생합니다. 장기간에 걸쳐 큐비트 일관성과 안정성을 유지하는 것은 연구자들이 적극적으로 해결하고 있는 중요한 과제입니다.

결맞음 및 오류 수정

결맞음(Decoherence)은 양자 시스템에서 중요한 장애물이 됩니다. 이는 큐비트가 주변 환경과 상호 작용하여 양자 상태를 잃고 고전적으로 동작할 때 발생합니다. 이러한 제한으로 인해 양자 작업을 안정적으로 수행할 수 있는 시간이 제한됩니다. 오류와 결맞음 현상을 완화하기 위한 강력한 오류 수정 기술을 개발하는 것은 중요한 과제입니다. 연구원들은 큐비트를 보호하고 신뢰할 수 있는 계산을 보장하기 위해 양자 오류 수정 코드와 같은 오류 수정 코드를 탐색하고 있습니다. 이것이 제가 10^(-25)초 동안 존재한다는 의미입니다.

확장성

양자 컴퓨터는 복잡한 문제를 해결하기 위해 많은 수의 큐비트가 필요합니다. 그러나 양자 시스템을 확장하는 것은 상당한 과제를 안겨줍니다. 큐비트 수가 증가함에 따라 일관성을 유지하고 오류를 최소화하는 것이 기하급수적으로 더 어려워집니다. 또한, 큐비트를 정확하게 상호 연결하고 대량의 큐비트 간의 상호 작용을 제어하는 것은 상당한 엔지니어링 및 기술적 어려움을 초래합니다. 실질적일 뿐만 아니라 불가능에 가깝습니다. 완전히 다른 것에 연결되었을 때 변화하는 것들을 어떻게 연결합니까? 우리는 고전적인 비트를 조작하는 방식으로 양자 비트를 조작할 수 없습니다. 그리고 양자 인터넷은 아마도 그들 모두의 가장 큰 도전일 것입니다. ( 변화를 위해 실제로 지능적인 POTUS 후보자를 얻는 것 외에는.)

제조 및 제어

탁월한 제어로 양자소자를 정밀하게 제조하는 것은 중요한 과제입니다. 양자 하드웨어는 초전도 회로나 이온 트랩과 같은 특수 제조 기술과 재료에 의존하는 경우가 많습니다. 신뢰할 수 있고 확장 가능한 양자 시스템을 구축하려면 제조 공정에서 필요한 정밀도와 재현성을 달성하는 것이 필수적입니다. 그리고 그러한 종류의 정확성이 달성된다면 엔지니어링의 새로운 분수령이 될 것입니다. 여기서는 10^(-35)의 정확도로 동일한 복사본을 생성해야 합니다. 낙천적인 사람들이라도 이 문제에 관해 논의하는 것은 어렵다고 생각합니다!

또한 양자 시스템에 대한 정밀한 제어를 달성하는 것이 무엇보다 중요합니다. 정확한 양자 계산을 위해서는 큐비트 상태, 게이트 작동 및 측정을 높은 충실도로 제어하는 기능이 필요합니다. 양자 작업에 필요한 복잡성과 속도를 처리할 수 있는 제어 시스템을 개발하는 것은 엄청난 엔지니어링 과제입니다. 양자 컴퓨팅의 최초 개척자인 IBM 외에는 아직 400큐비트 이상의 범용 양자 컴퓨터를 만든 사람이 없을 정도로 강력합니다. (D-Wave는 범용이 아니기 때문에 카운트되지 않으며, 단 하나의 고정된 기능인 어닐링만 가지고 있습니다. 설명이 올라옵니다!)

양자 상호 연결 및 통신

양자 컴퓨팅에는 물리적 시스템에 분산된 여러 큐비트가 포함되는 경우가 많습니다. 이러한 큐비트 간의 안정적이고 효율적인 양자 상호 연결과 통신을 설정하는 것이 중요합니다. 양자 통신은 환경 소음에 매우 민감하고 상당한 거리에 대한 얽힘 분포 및 보존이 필요한 얽힘에 의존합니다. 큐비트 간의 얽힘 기반 통신을 촉진할 수 있는 양자 상호 연결 기술을 개발하는 것은 지속적인 과제입니다. 많은 사람들은 불가능하다고 말합니다. 그리고 그것은 확실히 이렇게 보입니다. 하지만 우리는 언제나 희망을 가질 수 있습니다…

사람의 마음으로 생각할 수 있는 것을 하나님의 손이 성취하실 수 있습니다.

토마스 체리칼

( 봐봐, 그게 나야, 현명한 사람. 흠 - 내 말은 현명한 사람을 의미한 것 같아. 어쨌든 두 경우 모두 틀렸어!)

극저온 환경

초전도 큐비트와 같은 많은 양자 컴퓨팅 플랫폼은 절대 영도에 가까운 극도로 낮은 온도에서 작동합니다. 이러한 극저온(극저온 - 고전 물리학에서 절대 영도에 가까운 온도를 의미 - Google it) 환경을 만들고 유지하는 것은 엄청난 엔지니어링 작업을 의미합니다. 냉각 시스템은 큐비트 일관성을 방해할 수 있는 소음과 열 변동을 최소화하도록 꼼꼼하게 설계해야 합니다(기본적으로 온도가 상승하여 다시 움직이기 시작할 수 있음). 극저온 시스템의 신뢰성과 효율성을 보장하는 것은 양자 하드웨어 개발의 중요한 측면입니다. 이것이 제가 말한 절대 영도(섭씨 -273도)의 의미입니다.

통합 및 하이브리드 시스템

양자 컴퓨팅 하드웨어는 제어, 판독 및 오류 수정 목적을 위해 기존 컴퓨팅 시스템과 통합되어야 하는 경우가 많습니다. 기존 시스템과 양자 시스템 간의 격차를 해소하고 두 기술의 장점을 활용하는 하이브리드 접근 방식을 개발하는 것은 상당한 과제를 안겨줍니다. 또한 통합은 제어 전자 장치와 같은 하드웨어 구성 요소를 일관된 양자 컴퓨팅 플랫폼에 통합하는 것까지 확장됩니다. Microsoft는 이와 관련하여 몇 가지 좋은 작업을 수행했습니다. 이들은 풍부한 .NET Core 생태계의 방대한 스택에 양자 소프트웨어를 통합하고 이를 오픈 소스로 제공했습니다. 더 이상 양자 코드의 상호 운용성 문제가 없습니다!

비용 및 자원

양자 하드웨어를 개발하려면 상당한 재정적, 기술적 자원이 필요합니다. 양자 시스템을 구축하고 운영하려면 전문 제조 시설, 극저온 장비, 정밀 제어 시스템 등 값비싼 인프라가 필요한 경우가 많습니다. 양자 하드웨어에 투자하는 연구 기관과 기업은 기술 발전의 한계를 뛰어넘는 동시에 비용과 리소스 할당의 균형을 맞춰야 하는 과제에 직면해 있습니다. 비용이 너무 많아요! 바로 이것이 중국이 실제로 우위를 점하고 있는 부분이다. 중국 정부는 양자 컴퓨팅 부서에 수십억 달러를 쏟아 붓고 있으며, 우리는 지금도 그 결과를 보고 있습니다. 그들은 지구에서 위성으로 순간이동을 달성했습니다. 즉각적인 여행. ( 하지만 아직도 코로나 루머는 사라지지 않네요. 슬프네요!)

근본적인 물리적, 이론적 한계

양자 컴퓨팅 하드웨어는 물리적 법칙과 양자역학 원리에 의해 부과되는 근본적인 한계를 따릅니다. 특히 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 장치라고 불리는 현재 우리가 보유하고 있는 양자 컴퓨터는 큐비트 일관성, 게이트 충실도 및 오류율과 관련된 한계에 직면해 있습니다. 이러한 한계를 극복하려면 재료 과학, 물리학, 컴퓨터 과학과 같은 분야의 혁신적인 접근 방식과 혁신이 필요합니다.

그럼에도 불구하고 많은 회사가 양자 컴퓨터를 만들기 시작했습니다.

그 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.

양자 컴퓨팅 접근 방식

초전도 큐비트

초전도 큐비트는 초전도 재료로 만들어진 작은 회로를 사용하여 구현됩니다. 이러한 회로는 전기 저항이 사라지는 초전도 현상을 이용하기 위해 극저온으로 냉각됩니다. IBM과 Google은 초전도 큐비트를 다루는 두 저명한 회사입니다. IBM의 IBM Q 시스템은 IBM Quantum Experience를 통해 액세스할 수 있으므로 사용자는 양자 실험을 실행하고 최첨단 하드웨어에 액세스할 수 있습니다. 이는 초보자와 아마추어가 클라우드를 통해 SOTA IBM 양자 컴퓨팅 하드웨어에 액세스하고 클라우드의 시스템에서 실험과 프로그램을 실행할 수 있다는 점에서 독특한 성과입니다.

Google Quantum AI는 연구 및 개발 활동을 위해 초전도 큐비트를 사용합니다. 두 가지 주요 이니셔티브는 OpenFermion과 TensorFlow Quantum이라고 하며 둘 다 양자 컴퓨팅 SDK Google Cirq에서 실행됩니다. OpenFermion은 양자 화학 시뮬레이션에 사용되는 반면, TensorFlow Quantum은 고전 머신러닝과 양자 머신러닝의 양자 하이브리드로 엔지니어에게 많은 유연성을 제공합니다. 현재 이 두 회사는 양자 우월성을 향한 경쟁에서 선두를 달리고 있습니다. 즉, 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터가 할 수 없는 일을 수행하는 지점이자 견고한 사용 사례를 갖춘 효과적인 응용 프로그램이기도 합니다. 두 회사 모두 이미 이를 달성했다고 주장했지만 IBM의 애플리케이션은 Google의 애플리케이션보다 훨씬 인상적입니다.

트랩된 이온 양자 컴퓨터

트랩드 이온 양자 컴퓨터는 전자기장을 사용하여 트랩된 개별 이온을 활용하여 양자 정보를 저장하고 조작합니다. 이러한 이온은 일반적으로 일관성 시간이 길고 충실도가 높은 작업을 수행하는 큐비트입니다. IonQ는 클라우드 플랫폼을 통해 이온 트랩 양자 컴퓨터에 대한 액세스를 제공하는 이 분야의 선두 기업입니다. Honeywell Quantum Solutions는 트랩 이온 시스템의 기능을 향상시키는 것을 목표로 자체 트랩 이온 기반 양자 하드웨어를 개발한 또 다른 회사입니다. 둘 다 초전도 큐비트 시스템에 비해 유망하고 서로 다른 장점을 가지고 있는데, 그 중 가장 중요한 것은 극저온이 필요하지 않다는 것입니다.

토폴로지 양자 컴퓨터

토폴로지 양자 컴퓨터는 이국적인 특성을 나타내는 애니온이라는 입자를 기반으로 하며, 주요 특징은 자체 반입자라는 것입니다(설명을 기억하세요. 나중에 설명하겠습니다). Microsoft의 양자 컴퓨팅 부서는 토폴로지 양자 하드웨어 개발의 최전선에 있습니다. 그들은 마요라나 페르미온(Majorana Fermion)으로 알려진 입자를 기반으로 한 위상학적 큐비트를 적극적으로 연구하고 있습니다. Majorana 기반 큐비트는 향상된 오류 저항을 제공하여 내결함성 양자 계산을 위한 유망한 후보가 될 것으로 예상됩니다. 이는 매우 새로운 접근 방식이며 Microsoft는 양자 프로그래밍 언어(Q#.NET)를 클래식 컴퓨팅 라이브러리 및 기능으로 구성된 풍부한 .NET 에코시스템에 통합하기 위한 현명한 조치도 취했습니다. 따라서 Q#은 상호 운용성에 대한 걱정 없이 광범위한 기존 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 수 있으며 이는 확실히 중요한 성과입니다.

광자 양자 컴퓨터

광자 양자 컴퓨터는 광자, 즉 빛의 입자를 사용하여 양자 정보를 인코딩하고 처리합니다. Xanadu, PsiQuantum 및 LightMatter는 광자 양자 하드웨어를 연구하는 유명한 회사입니다. Xanadu는 Xanadu Quantum Cloud라는 클라우드 플랫폼을 통해 광자 양자 컴퓨터에 대한 액세스를 제공합니다. PsiQuantum은 실용적인 응용 프로그램을 구현하는 것을 목표로 내결함성이 있는 백만 큐비트 광자 양자 컴퓨터를 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. LightMatter는 다양한 응용 분야를 위한 광 프로세서 개발을 전문으로 합니다. 광자 컴퓨터는 많은 가능성을 보여주는 또 다른 접근 방식입니다. 그들은 양자 기계 학습 라이브러리 PennyLane과 광자 양자 라이브러리 StrawberryFields 덕분에 양자 기계 학습 분야의 현재 리더 중 하나입니다.

양자 어닐러

양자 어닐러는 최적화 문제를 해결하도록 설계된 특수 양자 하드웨어입니다. D-Wave Systems는 이 분야에서 저명한 회사입니다. '2,000큐비트'를 갖춘 최초의 소위 양자 컴퓨터는 D-Wave에서 제작했습니다. 그러나 그들의 시스템은 양자 어닐링이라는 프로세스를 통해 최적화 문제를 해결하도록 특별히 설계되었습니다. 따라서 대부분의 양자 연구자는 자신의 시스템을 이 목록의 다른 아키텍처와 같은 범용 양자 컴퓨터가 아닌 맞춤형 기반 단일 목적 시스템으로 생각합니다. 그들의 양자 어닐링 기술은 초전도 큐비트 네트워크를 활용하여 최적의 솔루션에 해당하는 저에너지 상태를 찾습니다. 그럼에도 불구하고 D-Wave의 시스템은 다양한 조직 및 연구 기관에서 산업 전반에 걸쳐 복잡한 최적화 문제를 해결하는 데 사용되었습니다.

미래의 미리보기

이는 하드웨어 애플리케이션에 관한 한 현재의 SOTA(State-Of-The-Art)입니다. 하지만 우리는 그들과 함께 무엇을 하기를 희망합니까? 다음에 이를 분석해 보겠습니다.

미래의 100,000 큐비트 컴퓨터는 무엇을 할 수 있을까요?

양자 컴퓨터는 독특하고 고성능 애플리케이션에 대한 높은 가능성을 제공하는 두 가지 특성을 가지고 있습니다. 그들은:

위에 놓기

기존 컴퓨터는 한 번에 하나의 값만 사용할 수 있습니다. 대조적으로, 중첩 양자 슈퍼컴퓨터는 한 순간에 2^N 표현의 가능한 모든 구성을 수행할 수 있으므로 대규모 병렬 처리가 가능합니다. 전문가들은 적절하게 설계되면 양자 컴퓨터가 모든 2^N 구성을 동시에 평가할 수 있을 것이라고 믿습니다.

이제 2^100은 우주에 있는 것보다 더 많은 원자입니다. 2^(100,000) 양자 컴퓨터는 무엇을 달성할까요? 빨리 알아보고 싶어요!

녹채

얽힘을 사용하면 얼마나 멀리 떨어져 있는지에 관계없이 두 큐비트 간에 즉시 통신할 수 있습니다. 이 현상은 우주의 대부분의 힘에 대한 빛의 속도 제한을 무시합니다. 무한한 잠재력을 지닌 숨겨진 보물입니다. 우리는 빛의 속도 제한 요소가 적용되지 않는 방식으로 통신을 수행할 수 있으며 언젠가는 물질의 순간 이동도 가능합니다.

양자컴퓨팅이 10만 큐비트 규모로 발전한 미래를 내다보면, 획기적인 발전 가능성이 더욱 궁금해진다. 이러한 강력한 양자 컴퓨터가 혁신적인 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 잠재적인 영역을 살펴보겠습니다.

1. 대규모 양자 시뮬레이션

양자 시뮬레이션은 기존 컴퓨터로는 분석하기 어려운 복잡한 양자 시스템을 시뮬레이션하고 연구하는 것을 목표로 하는 양자 컴퓨터를 응용한 것입니다. 분자, 물질, 심지어 전체 물리적 프로세스와 같은 양자 시스템은 양자역학 법칙에 따라 복잡한 동작을 나타냅니다. 이러한 시스템의 동작을 이해하고 정확하게 예측하는 것은 화학, 물리학, 재료 과학, 신약 발견을 포함한 다양한 분야에서 중요한 의미를 가질 수 있습니다.

기존 컴퓨터는 간단한 양자 시스템을 시뮬레이션할 수 있지만 양자 시스템의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 계산 능력은 급격히 감소합니다. 이는 양자 시스템의 상태를 정확하게 표현하는 데 필요한 계산 리소스가 기하급수적으로 증가하기 때문입니다. 대조적으로, 양자 컴퓨터는 양자 역학의 원리를 활용하여 이러한 복잡한 양자 시스템을 효율적으로 시뮬레이션하고 탐색합니다.

양자 시뮬레이션은 중첩 및 얽힘과 같은 작업을 통해 큐비트와 같은 양자 상태를 조작하고 제어하는 양자 컴퓨터의 기능을 활용합니다. 연구자들은 큐비트를 사용하여 관심 있는 양자 시스템을 표현함으로써 양자 컴퓨터의 계산 능력을 활용하여 기존 컴퓨터에서는 실행 불가능한 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.

양자 시뮬레이션을 수행하려면 일반적으로 여러 단계가 필요합니다.

1. 시스템 인코딩: 첫 번째 단계는 시뮬레이션되는 양자 시스템의 속성을 양자 컴퓨터의 큐비트에 매핑하는 것입니다. 이 인코딩을 통해 양자 컴퓨터는 시뮬레이션과 관련된 양자 상태를 정확하게 표현하고 조작할 수 있습니다.

   
   

2. 시뮬레이션 알고리즘 구현: 시뮬레이션 알고리즘은 대상 양자 시스템의 동작을 모방하도록 설계되었습니다. 이는 양자 역학의 법칙에 따라 큐비트의 상태를 발전시키는 일련의 양자 게이트와 작업으로 구성됩니다. 이러한 게이트는 회전 및 얽힘 작업과 같은 큐비트 변환을 수행하여 대상 시스템의 원하는 상호 작용 및 역학을 시뮬레이션합니다.

   
   

3. 시뮬레이션 실행: 시뮬레이션 알고리즘은 큐비트에서 필요한 양자 연산을 수행하는 양자 컴퓨터에서 실행됩니다. 양자 컴퓨터의 양자 게이트는 큐비트의 상태를 조작하여 시뮬레이션된 양자 시스템 내에서 관심 있는 다양한 시나리오와 측정값을 탐색할 수 있습니다.

   
   

4. 결과 추출: 시뮬레이션이 완료된 후 양자 컴퓨터는 양자 시스템의 시뮬레이션 상태를 나타내는 큐비트의 최종 상태를 제공합니다. 큐비트에서 측정을 수행하여 시뮬레이션된 시스템 내에서 관심 있는 특정 관찰 항목 또는 속성에 대한 정보를 추출할 수 있습니다. 이러한 측정을 사용하여 양자 시스템의 동작에 대한 통찰력을 얻거나 이론적 모델을 검증할 수 있습니다.

   
   

양자 시뮬레이션은 특히 신소재 이해 및 설계, 화학 반응 최적화, 복잡한 양자 문제 해결 등 다양한 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

2. 최적화와 글로벌 과제

최적화는 물류, 금융부터 머신러닝, 암호화까지 다양한 분야의 근본적인 문제입니다. 최적화의 목표는 특정 목표를 최적화하거나 일련의 제약 조건을 충족하는 광범위한 옵션 중에서 최상의 솔루션을 찾는 것입니다. 기존 컴퓨터는 최적화 문제를 해결하기 위해 다양한 알고리즘을 사용하지만 문제의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 최적의 솔루션을 찾는 것이 점점 더 어렵고 시간이 많이 소요됩니다.

양자 컴퓨터는 최적화 문제를 위해 특별히 설계된 양자 알고리즘을 사용하여 최적화 작업 속도를 크게 높일 수 있는 잠재력을 제공합니다. 이러한 알고리즘은 중첩 및 양자 병렬성과 같은 양자 역학의 원리를 활용하여 여러 잠재적 솔루션을 동시에 탐색하므로 기존 접근 방식에 비해 잠재적으로 기하급수적인 속도 향상이 가능합니다.

1. 대표적인 양자 최적화 알고리즘 중 하나는 QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)입니다. QAOA는 고전적인 최적화 기술과 양자 컴퓨팅을 결합하여 조합 최적화 문제에 대한 최적에 가까운 솔루션을 찾습니다. 여기에는 일련의 양자 게이트와 큐비트에 적용되는 작업으로 구성된 양자 회로로 최적화 문제를 인코딩한 다음 이러한 게이트의 매개 변수를 반복적으로 조정하여 솔루션 품질을 향상시키는 작업이 포함됩니다. 알고리즘은 회로 끝의 큐비트에 대한 측정을 수행하여 각 반복마다 최적의 솔루션에 접근하는 후보 솔루션을 제공합니다.

2. 또 다른 중요한 양자 최적화 알고리즘은 D-Wave 시스템과 같은 양자 어닐러에서 사용하는 양자 어닐링 알고리즘입니다. 양자 어닐링은 Ising 모델 이나 QUBO(Quadratic Unconstrained Binary Optimization) 문제 에 매핑될 수 있는 최적화 문제를 해결하는 데 특히 유용합니다. 이는 양자 터널링과 열 변동을 활용하여 시스템을 좋은 솔루션에 해당하는 저에너지 상태로 안내합니다.
3. 양자 컴퓨터는 잠재적으로 포트폴리오 최적화, 물류 계획, 단백질 접기 및 그래프 색상 지정과 같은 광범위한 최적화 문제에 적용될 수 있습니다. 이는 이미 AlphaFold(Google DeepMind의 파생물)에 의해 적용되어 난치병에 대한 새로운 치료법을 만들고 새로운 유형의 단백질 생성을 모델링했습니다.

이러한 문제에는 종종 목표를 최적화하거나 특정 제약 조건을 충족하는 최상의 구성을 찾기 위해 대규모 솔루션 공간을 검색하는 작업이 포함됩니다. 양자 병렬성의 힘을 활용하고 여러 후보 솔루션을 동시에 탐색함으로써 양자 컴퓨터는 최적의 솔루션 검색을 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

3. 암호화 및 보안 통신

양자 컴퓨팅은 기존 암호화 체계를 깨고 새로운 양자 저항 암호화 알고리즘을 개발한다는 측면에서 암호화 분야에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 암호화 분야에서 양자 컴퓨팅을 적용하는 두 가지 주요 응용 분야는 다음과 같습니다.

1. 암호화 체계 깨기: 양자 컴퓨터는 특정 수학적 문제의 난이도에 의존하는 널리 사용되는 특정 암호화 알고리즘을 잠재적으로 깨뜨릴 수 있습니다. 예를 들어 Shor의 알고리즘은 큰 숫자를 효율적으로 인수분해하고 이산 로그 문제를 해결하는 능력을 보여주었습니다. 이러한 문제는 RSA 및 Diffie-Hellman과 같은 많은 공개 키 암호화 시스템의 기초를 형성합니다. 양자 컴퓨터는 이러한 수학적 문제를 효율적으로 해결함으로써 이론적으로 이러한 시스템의 보안을 무너뜨리고 암호화된 통신이나 데이터를 손상시킬 수 있습니다.

   
   

2. 양자 저항 암호화: 대규모 양자 컴퓨터 개발이 진행됨에 따라 양자 컴퓨터의 공격에 저항하는 암호화 알고리즘의 필요성이 필수적으로 대두되고 있습니다. PQC(포스트 양자 암호화)는 클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터 모두의 공격으로부터 안전한 암호화, 서명 및 키 교환 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다. PQC 알고리즘은 일반적으로 격자 기반 암호화, 코드 기반 암호화, 다변량 다항식 암호화 및 해시 기반 암호화와 같이 고전 컴퓨터와 양자 컴퓨터 모두에서 어렵다고 여겨지는 다양한 수학적 문제에 의존합니다. 포스트퀀텀 시대에 민감한 정보의 보안을 보장하기 위해 양자 저항성 암호화 알고리즘을 식별하고 표준화하기 위한 연구가 진행 중입니다.

4. 기계학습과 인공지능

양자 기계 학습 알고리즘은 100,000큐비트로 전례 없는 수준의 정교함에 도달할 것입니다. 양자 컴퓨팅은 기계 학습의 다양한 측면에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 갖고 있어 특정 계산 문제를 보다 효율적으로 해결하고 다음과 같은 새로운 알고리즘을 개발할 수 있는 가능성을 제공합니다.

1. 양자 기계 학습 알고리즘: 연구원들은 양자 컴퓨터의 성능을 활용하여 특정 기계 학습 작업을 보다 효율적으로 해결할 수 있는 양자 기계 학습 알고리즘 개발을 탐구해 왔습니다. 분류, 클러스터링 및 패턴 인식과 같은 문제를 해결하기 위해 QSVM(양자 지원 벡터 머신), 양자 클러스터링 알고리즘 및 양자 신경망과 같은 양자 알고리즘이 제안되었습니다. 이러한 알고리즘은 양자 병렬성 및 간섭과 같은 양자 컴퓨팅의 고유한 속성을 활용하여 잠재적으로 기존 기계 학습 접근 방식에 비해 속도 향상 또는 향상된 성능을 제공하는 것을 목표로 합니다.

   
   

2. 양자 데이터 처리 및 분석: 양자 컴퓨터를 활용하면 대규모 데이터 세트를 보다 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 양자 푸리에 변환 및 양자 주성분 분석과 같은 양자 알고리즘은 데이터 전처리, 차원 축소 및 특징 추출 작업에 이점을 제공할 수 있습니다. 이러한 기술은 후속 클래식 기계 학습 알고리즘을 위한 데이터를 준비하거나 고차원 데이터에서 의미 있는 패턴을 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

   
   

3. 기계 학습을 위한 Quantum Enhanced Optimization : 최적화는 신경망 훈련이나 하이퍼파라미터 최적화와 같은 많은 기계 학습 작업에서 중요한 구성 요소입니다. QAOA(양자 근사 최적화 알고리즘) 및 양자 어닐링과 같은 양자 최적화 알고리즘은 잠재적으로 기존 최적화 기술에 비해 향상된 최적화 기능을 제공할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 기계 학습에서 발생하는 복잡한 최적화 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

   
   

4. 양자 데이터 개인 정보 보호 및 보안 학습: 양자 컴퓨팅은 데이터 개인 정보 보호 및 보안 학습 강화에도 기여할 수 있습니다. 암호화된 데이터에 대한 계산을 가능하게 하는 기술인 동형암호는 양자 계산의 이점을 잠재적으로 활용하여 보다 효율적인 보안 계산을 가능하게 할 수 있습니다. QKD(양자 키 배포) 프로토콜은 암호화 키를 생성하고 교환하는 안전한 방법을 제공하여 보안 통신을 보장하고 민감한 기계 학습 모델과 데이터를 보호합니다.

   
   

5. 양자화학과 약물설계

양자 컴퓨팅은 프로세스를 크게 가속화하고 보다 정확한 예측을 가능하게 함으로써 신약 발견에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 양자 컴퓨팅이 약물 발견에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 몇 가지 주요 측면은 다음과 같습니다.

1. 계산 능력 : 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 복잡한 계산을 수행할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 속도 이점은 분자 모델링, 가상 스크리닝 및 분자 역학 시뮬레이션과 같은 약물 발견의 다양한 계산 작업에 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

   
   

2. 분자 모델링 : 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터가 효율적으로 처리할 수 없는 양자 효과를 고려하여 분자 상호 작용을 보다 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 약물-표적 상호 작용, 단백질 접힘 및 기타 중요한 분자 과정을 보다 정확하게 모델링할 수 있습니다. (앞서 AlphaFold를 언급했습니다)

   
   

3. 가상 스크리닝 : 양자 컴퓨팅은 잠재적인 약물 후보를 식별하기 위해 대규모 화합물 데이터베이스를 평가하는 프로세스인 가상 스크리닝을 향상시킬 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 양자 알고리즘을 활용하여 더 넓은 화학적 공간을 탐색하고 잠재적인 약물 분자의 결합 친화도와 활성에 대해 보다 정확한 예측을 제공할 수 있습니다.

   
   

4. 양자 기계 학습 : 양자 기계 학습 알고리즘은 양자 컴퓨팅의 성능을 활용하여 대규모 생물학적 데이터 세트에서 통찰력을 분석하고 추출할 수 있습니다. 이는 패턴을 식별하고, 약물 효능을 예측하고, 약물 제제를 최적화하고, 치료 계획을 개인화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

   
   

5. 약물 후보 최적화 : 양자 컴퓨팅을 사용하면 복잡한 최적화 문제를 해결하여 약물 후보를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 약물 분자의 최적 구조를 결정하거나 가장 효율적인 합성 경로를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

   
   

6. 양자 시뮬레이션 : 양자 컴퓨터는 복잡한 생물학적 분자나 단백질 구조와 같은 양자 시스템의 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 약물이 표적과 어떻게 상호 작용하는지에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있으므로 연구자는 보다 효과적이고 표적화된 치료법을 설계할 수 있습니다.

   
   

6. 양자 인공생명과 복잡계

양자 컴퓨팅은 여러 가지 방법으로 인공 생명체와 복잡한 시스템 연구에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 양자 컴퓨팅이 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 주요 측면은 다음과 같습니다.

1. 복잡한 시스템 시뮬레이션 : 양자 컴퓨터는 복잡한 시스템을 기존 컴퓨터보다 더 효율적으로 시뮬레이션할 수 있으므로 연구자는 인공 생명과 복잡한 시스템의 동작과 역학에 대해 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 양자 효과 및 상호 작용을 모델링함으로써 양자 시뮬레이션은 이러한 시스템의 기본 물리 및 화학을 보다 정확하게 표현할 수 있습니다.

   
   

2. 양자 기계 학습 : 양자 기계 학습 알고리즘을 적용하여 복잡한 시스템을 분석하고 이해할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 대규모 데이터 세트를 보다 효율적으로 처리하고 분석할 수 있으며, 이는 인공 생명체와 복잡한 시스템의 복잡한 패턴과 새로운 행동을 연구하는 데 특히 유용합니다. 양자 기계 학습 기술은 숨겨진 상관관계를 찾아내고, 시스템 매개변수를 최적화하고, 시스템 동작을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

   
   

3. 최적화 및 검색 : 복잡한 시스템에는 최적의 구성을 찾거나 방대한 매개변수 공간 내에서 패턴을 검색하는 등의 최적화 및 검색 문제가 수반되는 경우가 많습니다. 양자 컴퓨팅은 이러한 문제를 해결하는 데 있어 잠재적으로 기존 알고리즘을 능가하여 더 빠르고 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 양자 어닐링이나 양자 영감을 받은 최적화 알고리즘과 같은 양자 알고리즘을 적용하여 이러한 최적화 및 검색 문제를 해결할 수 있습니다.

   
   

4. 양자 영감 모델 탐색 : 양자 컴퓨팅은 인공 생명체와 복잡한 시스템을 위한 새로운 계산 모델 개발에 영감을 줄 수 있습니다. 양자 영감 모델은 양자 현상과 원리에서 영감을 얻어 복잡한 시스템을 모델링하기 위한 새로운 접근 방식을 개발합니다. 이러한 모델은 양자 시스템에서 발견되는 비선형성, 얽힘 및 중첩 효과를 포착하여 복잡한 시스템의 역학 및 동작에 대한 보다 미묘한 이해를 가능하게 합니다.

   
   

5. 네트워크 분석 : 양자 알고리즘은 네트워크 분석을 향상시킬 수 있으며, 이는 상호 연결된 엔터티로 특징지어지는 복잡한 시스템을 이해하는 데 중요합니다. 양자 컴퓨터는 복잡한 시스템의 구조와 역학을 풀어내는 데 기본이 되는 중심성 분석, 클러스터링, 커뮤니티 탐지 등 그래프 기반 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다.

   
   

7. 고에너지물리학과 기초연구

양자 컴퓨팅은 특히 다음과 같은 양자 장 이론, 입자 물리학 및 우주론 분야에서 고에너지 및 기초 연구에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

1. 입자 상호 작용의 양자 시뮬레이션 : 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터에 비해 양자 장 이론의 동작을 더 정확하고 효율적으로 시뮬레이션할 수 있습니다. 양자장 이론은 입자의 기본적인 상호 작용을 설명하고 이러한 상호 작용을 시뮬레이션하면 아원자 입자의 동작과 고에너지에서의 상호 작용에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 양자 시뮬레이션은 입자 산란, 입자 붕괴, 입자 충돌 역학과 같은 현상을 연구하는 데 도움이 될 수 있습니다.

   
   

2. 격자 양자 색역학(QCD) : 양자 색역학은 쿼크와 글루온을 결합하여 양성자, 중성자 및 기타 강입자를 형성하는 강한 힘을 설명하는 이론입니다. 격자 QCD는 이산 시공간 격자에서 QCD를 연구하는 데 사용되는 수치 기법입니다. 양자 컴퓨터는 양자 알고리즘과 양자 시뮬레이션을 활용하여 격자 QCD 계산을 잠재적으로 향상시켜 강입자 특성과 상호 작용을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.

   
   

3. 실험 설계의 최적화 문제 : 고에너지 및 기초 연구에는 검출기 설계 최적화, 데이터 분석 알고리즘 또는 새로운 입자 또는 현상에 대한 검색 전략과 같은 복잡한 최적화 문제가 포함되는 경우가 많습니다. 양자 컴퓨팅은 양자 어닐링이나 변형 양자 알고리즘과 같은 양자 영감을 받은 최적화 알고리즘을 통해 이러한 최적화 문제에 대한 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

   
   

4. 양자 정보 및 얽힘 : 양자 컴퓨팅은 고에너지 및 기초 연구에서 얽힘 및 양자 정보 연구에 기여할 수 있습니다. 얽힘은 양자 역학의 기본 개념이며, 이에 대한 이해는 양자 시스템을 연구하는 데 중요합니다. 양자 컴퓨터는 얽힌 상태, 양자 상관 관계 및 양자 순간 이동이나 양자 오류 수정과 같은 입자 물리학과 관련된 양자 정보 처리 작업을 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

   
   

5. 양자 중력 및 우주론 : 양자 컴퓨팅은 양자 중력 및 초기 우주 연구에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 양자역학과 일반상대성이론의 통합은 이론물리학의 큰 과제 중 하나입니다. 양자 컴퓨터는 잠재적으로 양자 중력 모델을 탐색하고, 블랙홀 물리학을 시뮬레이션하고, 초기 우주의 양자 특성을 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다.

   
   

8. 재무모델링과 경제예측

양자 컴퓨팅은 여러 가지 방식으로 경제 모델링과 재무 예측에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 양자 컴퓨터는 아직 복잡한 실제 경제 및 금융 문제를 해결할 수는 없지만 해당 분야에서 진행 중인 연구 및 개발에서는 다음과 같은 잠재적인 이점을 모색하고 있습니다.

1. 포트폴리오 최적화 및 자산 배분 : Quantum 알고리즘은 잠재적으로 포트폴리오 최적화 문제에 대한 보다 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 더 큰 솔루션 공간을 탐색하고 자산 간의 보다 복잡한 상호 작용을 고려하여 자산 배분 전략을 향상시킬 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 많은 자산을 포함하는 대규모 포트폴리오의 최적화를 가능하게 하여 보다 다양하고 위험을 인식하는 투자 전략으로 이어질 수 있습니다.

   
   

2. 옵션 가격 책정 및 위험 분석 : 옵션과 같은 금융 파생상품에는 특히 여러 요소와 위험 매개변수를 고려할 때 계산 집약적인 계산이 포함될 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 기본 자산의 가격 변동에 대한 보다 빠르고 정확한 시뮬레이션을 제공하여 보다 정확한 옵션 가격 책정 모델과 위험 분석을 가능하게 합니다. 이는 금융 기관과 투자자가 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

   
   

3. 몬테카를로 시뮬레이션 : 양자 컴퓨팅은 금융 모델링에 널리 사용되는 몬테카를로 시뮬레이션을 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 몬테카를로 시뮬레이션에는 잠재적인 결과를 분석하기 위해 여러 무작위 시나리오를 생성하는 작업이 포함됩니다. 양자 컴퓨터는 잠재적으로 이러한 시뮬레이션 속도를 높여 보다 정확한 위험 평가, 파생 상품 가격 책정 및 기타 재무 계산을 가능하게 합니다.

   
   

4. 신용 위험 평가 및 사기 탐지 : 양자 기계 학습 알고리즘을 사용하여 신용 위험 평가 및 사기 탐지를 위해 대량의 금융 데이터를 분석할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 분석하여 금융 거래의 신용 위험, 사기 패턴 및 이상 현상을 보다 빠르고 정확하게 식별할 수 있습니다.

   
   

5. 양자 암호화 및 보안 거래 : 양자 컴퓨팅은 금융 사이버 보안 분야에서도 잠재적인 이점을 제공합니다. 양자암호화는 양자역학 원리를 기반으로 더욱 강력한 암호화 방식을 제공하여 금융 거래 및 통신에 대한 보안을 강화합니다. 양자 저항 암호화 알고리즘은 미래 양자 컴퓨터의 잠재적인 공격으로부터 민감한 금융 데이터를 보호할 수 있습니다.

결론

그렇다면 양자컴퓨팅이란 무엇인가?

새로운 시대.

과학의 새로운 개척지.

잠재적으로 무한한 잠재력을 지닌 분야.

그것들을 존재하게 만들 만큼 충분히 창의적이고 상상력이 풍부한 정신을 위한 놀라운 보물과 지적 재산의 분야입니다.

그리고 아니요, 양자 컴퓨터를 프로그래밍하기 위해 양자 역학이나 양자 물리학을 알 필요는 없습니다. 선형 대수학, 복소수, 벡터 미적분학 및 최적화 - 충분한 지식.

하지만 연구에 들어가고 싶다면 양자역학도 배우는 것이 좋습니다. 누군가가 파동함수라고 말할 때 에테르 속에서 길을 잃은 느낌을 받지 않도록 말이죠.

어떤 도전이 기다리고 있나요?

양자 컴퓨팅의 아인슈타인은 누구일까요?

양자 컴퓨팅의 놀라운 잠재력을 성공적으로 완전히 활용할 수 있을까요?

그렇게 한다면 우리는 놀라운 일을 이룰 것입니다.

사랑하는 여러분, 친구 여러분:

미래는 퀀텀입니다.

그리고 그것은 당신의 손에 있습니다.

양자 연구는 관심이 있는 누구에게나 열려 있습니다!

자신에게 알림 - 향후 기사에 유머를 추가하세요. 사람들은 실제로 그 내용을 읽을 수도 있습니다. 이 경우에는 시작과 끝만 가지고 초고속 스크롤다운을 하는 것이 아닙니다!