코스 소개

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이 과정에 관하여

오늘날의 양자 컴퓨터와 그 잠재력을 최대한 활용하는 방법에 초점을 맞춘 과정인 ' 실무에서의 양자 컴퓨팅 '에 오신 것을 환영합니다. 양자 컴퓨팅의 현실적인 잠재적 사용 사례와 100큐비트 이상의 양자 프로세서를 실행하고 실험하는 모범 사례를 다룹니다.

양자 유틸리티

지금은 양자 컴퓨팅의 흥미로운 시기입니다. 수년간의 이론적, 실험적 연구와 개발 끝에 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터와 경쟁하고 효용성을 입증할 수 있는 시점에 다다르고 있습니다.

유틸리티는 양자 컴퓨터가 의미 있는 작업에서 기존 컴퓨터보다 뛰어난 성능을 발휘하는 것을 의미하는 양자 우위와는 다른 개념입니다. 기존 컴퓨터는 놀라운 성능과 적응력을 가지고 있지만, 사실 양자 컴퓨터는 아직 이를 능가할 수 없습니다. 우리는 수십 년 동안 컴퓨팅 하드웨어뿐만 아니라 고전 컴퓨터의 알고리즘까지 고전 컴퓨팅의 발전을 지켜봐 왔으며, 전자 디지털 컴퓨팅 기술이 세상을 근본적으로 변화시켰다는 사실을 명확하게 관찰할 수 있습니다.

반면에 양자 컴퓨팅은 개발 단계가 다릅니다. 양자 컴퓨팅은 양자 기계 시스템에 대한 제어를 극도로 요구하며 오늘날 기술의 한계를 뛰어넘고 있지만, 현실적으로 이 새로운 기술을 마스터하고 시작부터 기존 컴퓨팅을 이길 수 있기를 기대하기는 어렵습니다. 그러나 양자 컴퓨터가 일부 작업에서 기존 컴퓨팅 방법과 경쟁하기 시작했다는 징후가 나타나고 있으며, 이는 양자 유틸리티로 알려진 양자 컴퓨팅의 기술 진화에서 자연스러운 단계입니다.

기술이 발전하고 양자 컴퓨팅을 위한 새로운 방법이 개발됨에 따라 양자 컴퓨팅의 장점이 점점 더 두드러질 것으로 예상할 수 있지만, 시간이 걸릴 것입니다. 이 과정에서 우리는 기존 컴퓨팅과 상호 작용을 주고받는 모습을 보게 될 것입니다: 양자 컴퓨팅 시연이 이루어지면 기존 컴퓨팅이 이에 대응하고, 양자 컴퓨팅이 또 다른 변화를 가져오고, 이러한 패턴이 반복될 것입니다. 언젠가 양자 컴퓨터의 성능을 고전적으로 따라잡을 수 없게 되면, 우리는 양자 우위를 확인했다고 가설을 세우겠지만, 그때도 확실하게 알 수는 없을 것입니다! 기존 컴퓨터에서 불가능한 결과를 증명하는 것 자체가 우리가 아는 한 불가능할 정도로 어려운 문제입니다.

자연 모방

고전적 시뮬레이터(물리 시스템을 시뮬레이션하는 고전적 컴퓨터에서 실행되는 컴퓨터 프로그램을 의미)는 양자 역학 시스템에 대한 예측을 할 수 있습니다. 하지만 기존 시뮬레이터는 양자 시스템이 아니므로 양자 시스템을 직접 에뮬레이션할 수 없습니다. 대신 수학적 계산을 사용하여 양자 동작의 근사치를 구합니다. 시뮬레이션 대상 시스템의 규모가 커짐에 따라 이를 수행하는 데 필요한 오버헤드가 급격히 증가하여 고전적으로 시뮬레이션할 수 있는 양자 시스템, 시뮬레이션에 필요한 시간 및 결과의 정확도에 제한이 생깁니다.

반면 양자 컴퓨터는 양자 시스템을 보다 직접적으로 에뮬레이션할 수 있으며, 그 결과 시스템 규모가 커짐에 따라 필요한 오버헤드도 훨씬 더 잘 확장됩니다. 사실 이것은 양자 컴퓨터의 잠재력에 대한 연구의 동기를 부여한 리처드 파인만의 아이디어( 1980s )입니다. 이에 대해서는 나중에 더 자세히 설명하겠습니다!

IBM® 연구진은 2023년에 발표한 논문을 통해, 특정 물리 모델을 시뮬레이션하는 데 있어 양자 컴퓨터가 최첨단 고전적 기법과 대등한 경쟁력을 갖출 수 있음을 최초로 입증했다. 이 모델의 결과는 여전히 기존 컴퓨터에서 실행되는 첨단 기법으로도 재현할 수 있지만, 무차별 대입 알고리즘보다 우수한 성능을 보였으며, 또한 정확하지 않고 예측 결과가 서로 일치하지 않는 다양한 시뮬레이션 방법들을 비교할 수 있는 새로운 기준점을 제시합니다.

더 큰 양자 프로세서에 대한 집중

IBM 양자 하드웨어를 사용해 본 적이 있는 분들은, 이전에 일반에 공개되었던 소형 프로세서들이 서비스에서 중단되고, 100큐비트 이상의 대형 프로세서들이 그 자리를 대신하고 있다는 사실을 눈치채셨을 것입니다. 이러한 소형 프로세서들은 고전적인 방식으로 쉽게 시뮬레이션할 수 있다. 따라서, 비록 이들이 발전하는 기술 분야에서 대중이 접할 수 있는 디딤돌 역할을 했음에도 불구하고, 양자 기술의 실용성을 입증할 수는 없었다. 이 기술로 할 수 있는 일은 고전적 시뮬레이션으로도 똑같이 쉽게 수행할 수 있었기 때문이다.

하지만 큐비트가 약 100개 정도가 되면 더 이상 그렇지 않습니다. 일반적으로 이 정도 규모의 양자 프로세서는 더 이상 고전적인 방법으로 시뮬레이션할 수 없다. 이는 일종의 전환점을 의미하며, 고전적 연산을 능가할 잠재력을 지닌 양자 컴퓨팅 기술의 새로운 시대로 접어드는 것을 뜻합니다. IBM 는 바로 이 분야에 주력하기로 결정했습니다. 양자 컴퓨팅 성능을 탐구하고, 궁극적으로 양자 우위를 달성하기 위해 노력하고 있습니다.

저희는 사용자들이 이러한 새로운 장치를 최대한 활용하여 실험하고 한계를 뛰어넘어 현재 개발 중인 차세대 양자 프로세서에서 얻은 교훈을 이어갈 것을 권장합니다. 이 과정의 목적은 이렇게 할 수 있도록 하는 것입니다!

청중 및 과정 목표

이 과정은 양자 컴퓨터용 새로운 애플리케이션을 개발하고자 하는 분, 현재 진행 중인 양자 컴퓨팅 작업을 확장하고자 하는 분, 또는 자신의 업무 흐름에 양자 프로세서를 활용하는 방법을 배우고자 하는 분이라면 누구나 수강할 수 있습니다. 여기에는 물리학자와 컴퓨터 과학자뿐만 아니라, 공학자, 화학자, 재료과학자, 그리고 양자 컴퓨팅 하드웨어를 숙달하는 데 관심이 있는 모든 사람이 포함됩니다.

이 과정은 실습 위주로 진행되며 양자 컴퓨터의 실제 사용에 초점을 맞춥니다. 다음 주제와 기술은 이 책에서 다루는 주제와 기술 중 하나입니다:

IBM Quantum 컴퓨팅 서비스를 통해 양자 프로세서에서 유틸리티급 작업을 실행하기
오류 완화 기술을 사용하여 하드웨어 결과 개선
단기 양자 컴퓨터의 잠재적 응용 분야

이 강좌에서는 양자 컴퓨팅의 입문 이론을 다루지 않으며 큐비트와 양자 회로에 대한 기본적인 지식이 있다고 가정합니다. 이 플랫폼의 양자 정보 기초 과정에서는 이 내용을 다루며, 양자 컴퓨팅을 처음 접하는 분들에게 먼저 추천합니다.

계산의 이야기

양자 컴퓨팅은 개발 초기 단계에 있는 흥미로운 신기술이지만, 수천 년 전으로 거슬러 올라가는 역사의 한 장에 불과합니다. 계산과 물리적 세계와의 다각적인 연결에 대한 이야기입니다.

고대부터의 컴퓨팅 장치

고대부터 인간은 커뮤니케이션, 건설, 상업, 과학 등 우리 삶의 여러 측면을 가능하게 하기 위해 계산, 즉 특정 규칙과 제약 조건에 따라 정보를 처리하는 작업을 수행해야 했습니다. 우리는 물리적 세계에 도움을 요청했고, 기발한 발견을 통해 계산에 도움이 되는 장치를 만들었습니다.

오래 전에는 나무, 뼈, 매듭을 묶은 밧줄로 만든 장치가 정보를 저장하고 계산을 용이하게 했습니다. 레버, 기어, 기타 기계로 만들어진 기계 장치는 초기 천문 시계에서 계산기, 바퀴와 회전 디스크를 사용하여 방정식을 푸는 미분 분석기와 같은 정교한 계산 장치로 발전했습니다. 글쓰기 기술도 이 이야기에서 중요한 역할을 했는데, 다른 방법으로는 할 수 없었던 계산을 수행할 수 있게 해줬기 때문입니다.

오늘날 컴퓨터라고 하면 전자식 디지털 컴퓨터를 떠올리는 경향이 있습니다. 전자 디지털 컴퓨터는 1940s 에서 처음 만들어졌지만, 사실 이것은 상당히 최근의 기술입니다. (이와 대조적으로 수메르 주판은 기원전 2700년에서 2300년 사이에 발명된 것으로 추정됩니다.) 그 이후로 기술이 비약적으로 발전하여 이제 컴퓨터는 어디에나 존재합니다. 집, 직장, 그리고 그 사이를 이동하는 차량에서 볼 수 있으며, 많은 사람이 어디를 가든지 휴대하고 다닙니다.

또한 강력한 클래식 프로세서를 병렬로 연결한 대규모 슈퍼컴퓨터도 보유하고 있습니다. 컴퓨터는 인류가 어려운 문제를 해결하기 위해 만든 최고의 도구 중 하나이며, 그 성능과 신뢰성은 계속 발전하고 있습니다. 그러나 여전히 이러한 문제에는 내재된 계산 난이도 때문에 이러한 거대 기업도 결코 해결할 수 없는 중요한 계산 문제가 있습니다.

물리적 세계와의 연결

컴퓨터는 다양한 용도로 사용됩니다. 컴퓨터의 중요한 용도 중 하나는 물리적 세계에 대해 학습하고 그 패턴을 더 잘 이해하는 것입니다. 이 범주의 역사적 용도로는 일식 및 조수 예측, 천체의 움직임 이해, (다소 최근의) 폭발 모델링 등이 있습니다. 오늘날 전 세계에서 컴퓨터가 없는 물리학 실험실은 거의 없습니다.

더 일반적으로 물리학과 계산은 항상 서로 얽혀 있습니다. 계산은 진공 상태에서 존재할 수 없습니다. 정보에는 매체가 필요하고, 계산을 하려면 어느 정도는 물리적 세계를 활용해야 합니다. 컴퓨터 과학자이자 IBM 직원인 롤프 론더는 수십 년 전에 정보가 물리적인 것이며, 물리적 표현을 통해서만 존재한다는 사실을 깨달았습니다. 란다우어의 원리는 정보와 열역학 법칙 사이의 연결을 설정하지만 실제로는 많은 연관성이 있습니다.

물리적 세계를 이해하는 것이 학문으로서의 물리학의 목표이지만, 사실 물리학은 양방향성을 가지고 있습니다. 물리적 세계에 대한 이해를 통해 새로운 기술을 활용하여 계산을 돕고, 이를 통해 물리학과 계산 기술을 부트스트랩으로 끌어올리는 등 물리적 세계에 대한 학습을 계속할 수 있습니다.

무어의 법칙

무어의 법칙은 집적 회로의 최대 트랜지스터 수가 약 2년마다 두 배로 증가한다는 관측입니다. 지난 50여 년 동안 우리는 이러한 추세를 관찰했을 뿐만 아니라 그에 따른 보상도 거두었습니다. 칩에 더 많은 트랜지스터를 탑재하면 더 복잡한 연산을 수행할 수 있고 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 이것이 바로 컴퓨터가 시간이 지남에 따라 점점 더 강력해진 이유입니다.

하지만 무어의 '법칙'은 이제 막을 내릴 수밖에 없습니다. 전문가들은 이런 일이 언제 일어날지에 대해 의견이 분분하며, 일부는 이미 일어났다고 주장합니다. 하지만 컴퓨팅 구성 요소의 소형화에는 이론적 한계가 있기 때문에 필연적으로 끝날 수밖에 없다는 것을 우리는 확실히 알고 있습니다. 트랜지스터를 원자보다 작게 만들 수는 없습니다! 과장되게 들릴지 모르지만, 이것이 바로 우리가 다가서고 있는 벽입니다.

해결책은 포기하고 “뭐, 이 정도면 됐지”라고 말하는 것이 아닙니다 이는 인간의 본성에 어긋나는 일입니다. 대신 우리는 새로운 계산 도구를 찾기 위해 물리적 세계를 살펴봐야 하며, 바로 여기서 양자 컴퓨팅이 주목받게 됩니다.

양자 컴퓨팅

양자역학과 계산

양자역학은 20세기 초에 발견되었으며, 이미 계산에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 실제로 양자역학에 대한 우리의 이해는 부분적으로는 현대의 컴퓨터를 가능하게 만들었습니다. 예를 들어 양자역학이 없었다면 솔리드 스테이트 하드 드라이브가 발명되었다고 상상하기 어렵습니다.

이론적 양자 컴퓨팅

1982년 리처드 파인만이 양자 컴퓨터의 개념을 처음 제안했을 때, 그는 양자 역학 시스템을 시뮬레이션하는 데 중점을 두었습니다. 이 작업을 수행하는 데 필요한 계산은 일반 컴퓨터로는 너무 어려워 보였지만, 양자역학적 세계 설명에 따라 작동하는 컴퓨터를 사용하면 시스템을 직접 에뮬레이션할 수 있을 것입니다.

오늘날 이것은 양자 컴퓨팅의 가장 유망한 방법 중 하나입니다. 우리가 이해하는 한, 자연은 고전적인 것이 아니라 퀀텀입니다. 따라서 양자 컴퓨터는 이를 이해하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다. 반면에 기존 컴퓨터는 자연에서 실제로 일어나는 일의 근사치만 계산할 수 있으며, 경우에 따라서는 그 근사치가 근사치는 매우 제한적입니다.

이를 이해하는 한 가지 방법은 풍동과 비교해 보는 것입니다. 유체 역학은 수학적으로 시뮬레이션하고 예측하기가 매우 어렵기로 악명 높다. 예를 들어, 바람을 뚫고 달리는 자동차를 시뮬레이션하는 것은 비용이 너무 많이 들고 비현실적이기 때문에, 자동차 제조사들은 대신 바람이 불어오는 풍동을 직접 건설하여 자동차를 주행시켜 성능을 테스트합니다. 즉, 그들은 바람을 시뮬레이션하는 것이 아니라 직접 만들어 낸다는 뜻이다. 물리 세계를 연구하기 위해 양자 컴퓨터를 만드는 것은, 바람이 자동차에 어떤 영향을 미치는지 연구하기 위해 풍동을 만드는 것과 비슷하다. 양자 컴퓨터는 자연의 법칙에 따라 작동하기 때문에 분자 수준에서 그 법칙을 직접 재현할 수 있으며, 즉, 공식과 계산을 통해 자연을 시뮬레이션하는 것이 아니라 자연 그 자체를 재현하는 셈이다.

파인만의 아이디어를 이어받은 다른 사람들은 이러한 아이디어를 이미 개발 중이던 양자 정보 이론과 연결하여 이미 개발이 진행 중이었습니다. 양자 정보 및 계산 분야가 탄생했습니다. 이후 양자는 풍부한 다학제적 연구 분야로 발전했으며, 통신, 계산, 암호화와 관련된 다양한 이론적 환경에서 고전적 정보 및 계산에 비해 양자가 가진 수많은 장점이 확인되었습니다.

실제 양자 컴퓨팅

실제로 이러한 이론적 이점을 실제 이점으로 전환하려면 두 가지, 즉 디바이스 자체와 디바이스의 잠재력을 발휘할 수 있는 방법론이 필요합니다.

기존 컴퓨터와 달리 양자 컴퓨터는 아무도 뒷주머니에 숨겨두지 않습니다. 최근까지만 해도 양자 컴퓨터를 실험하려면 직접 양자 컴퓨터를 구축하고 유지해야 했습니다 (보통 대학이나 연구 시설의 음침한 지하 실험실에서) 기껏해야 몇 개의 매우 시끄러운 큐비트만 사용할 수 있었습니다. 더 이상 그렇지 않습니다. 2016년, IBM Quantum®은 클라우드에 최초의 양자 프로세서를 탑재했습니다. 5큐비트에 불과했고 오류율도 상당히 높았지만, 그 이후로 많은 발전을 이루었습니다. 아래 섹션에서 현재 기술 현황을 요약해 보겠습니다.

양자 컴퓨터를 구축하는 것뿐만 아니라 이를 효과적으로 사용하기 위한 방법론도 개발해야 합니다. 양자 알고리즘과 프로토콜의 이론적 발전은 강력한 잠재력을 시사하지만, 양자 컴퓨팅의 실제 사용처를 찾아야 하는 과제는 여전히 우리 앞에 놓여 있습니다. 오늘날의 양자 컴퓨터는 알려진 이론적 이점을 실제 이점으로 전환하는 데 필요한 내결함성 계산을 아직 수행하지 못합니다. 그러나 이는 기존 컴퓨터 시뮬레이션의 범위를 넘어서는 것으로, 우리는 이 사실을 계산 능력에 활용하는 것을 목표로 할 수 있습니다.

이러한 발전으로 우리는 계산을 위한 새로운 도구를 갖게 되었으며, 이를 통해 무엇을 할 수 있는지는 우리에게 달려 있습니다.

다른 애플리케이션

양자 컴퓨팅은 자동차가 바람 속에서 어떻게 작동하는지 연구하는 데 유용할 것으로 예상됩니다. 그러나 배터리 설계나 특정 화학 반응과 같은 다른 물리적 과정에서도 자연을 모방하는 양자 컴퓨터의 능력이 양자 우위로 이어질 수 있습니다. 일반적으로 우리 사회와 밀접한 관련이 있는 문제를 포함해 최첨단 슈퍼컴퓨터로도 해결하기 어렵거나 비용이 많이 드는 문제들이 많이 있습니다. 양자 컴퓨팅은 모든 문제에 대한 해결책을 제공하지는 못하지만, 일부 문제에 대한 해결책을 제공할 수 있습니다.

다음 세 가지 애플리케이션 영역은 양자 오류 수정 및 내결함성을 구현하기 전, 잡음이 많은 양자 컴퓨팅 영역의 대상을 나타냅니다.

최적화
자연 시뮬레이션
데이터에서 구조 찾기(머신 러닝 포함)

이러한 주제에 대해서는 이 과정의 뒷부분에서 더 자세히 설명하겠습니다.

기술 현황

양자 컴퓨터를 구축하는 것은 어려운 기술적 과제이며, 소형 양자 컴퓨터가 대중에게 공개된 것은 불과 8년밖에 되지 않았습니다. 그 8년 동안 우리는 여러 방면에서 많은 진전을 이루었습니다.

이제 클라우드를 통해 100큐비트가 넘는 수많은 IBM 양자 프로세서에 액세스할 수 있습니다. 하지만 프로세서의 크기만이 중요한 것이 아니라, 이는 우리가 중요하게 생각하는 하나의 지표일 뿐입니다. 게이트 품질도 획기적으로 개선되었으며, 내결함성 시스템 개발을 추진하면서 양자 시스템에 내재된 오류를 줄이고 완화하는 방법도 도입했습니다. 성능 개선을 추적하려면 규모, 품질, 속도라는 세 가지 기본 메트릭이 필수적입니다.

크기. 퀀텀 비트가 많을수록 당연히 더 좋지만, 그 수가 늘어나도 성능이 저하되지 않는 경우에만 해당됩니다 (실제로 그런 경우가 있을 수 있습니다). 사실 우리는 원치 않는 순간에 크로스톡으로 인해 서로 간섭을 일으키지 않는, 더 많은 고품질 큐비트를 원합니다. 큐비트들이 서로 어떻게 연결되는지도 중요하며, 이를 가장 효과적으로 구현하는 방법을 찾는 것은 초전도 큐비트 회로 분야에서 해결해야 할 과제입니다.
품질. 시간 경과에 따른 성능 개선을 추적하기 위해 관찰하는 또 다른 중요한 지표는 2쿼비트 게이트 충실도입니다. 단일 큐비트에서 실행되는 게이트는 2큐비트 게이트에 비해 오류가 발생하기 쉽지 않으므로 더 큰 문제가 됩니다. (2큐비트 게이트는 또한 큐비트 사이의 얽힘을 생성하는 역할을 하기 때문에 매우 중요합니다 양자 컴퓨팅에 힘을 부여하는 물리학 현상 중 하나로 가설화되어 있습니다)
속도. 마지막으로 속도와 효율성입니다. 요컨대, 프로그램을 실행하는 데 소요되는 시간(퀀텀 부분과 클래식 부분 모두 포함)을 실행하는 데 걸리는 시간은 가능한 한 짧아야 합니다.

결론

양자 컴퓨팅 분야에서 일한다는 것은 정말 흥미로운 일입니다. 역사상 처음으로 고전적인 계산을 넘어서는 컴퓨팅 영역을 탐구할 수 있게 되었기 때문입니다.

T.J. Watson 는 한때 세계 컴퓨터 시장이 단 몇 대에 불과할 것이라고 예측한 것으로 유명합니다. 지금 우리는 그가 얼마나 멀리 떨어져 있었는지 비웃을지 모르지만, 이 일을 하면서 우리는 뒤늦은 후회의 이점이 있다는 것을 인식해야 합니다. 또한 인간은 일반적으로 미래 기술의 잠재력을 과소평가하는 경향이 있다는 점도 인정해야 합니다. 이제 우리 차례가 되어 양자 컴퓨팅의 초기 개척자로서의 역할을 맡게 되었으니 이 점을 명심해야 합니다.

양자 컴퓨팅은 종종 고전 컴퓨팅과 대조되며, 고전 컴퓨팅과는 확연히 다르며 경쟁 관계에 있는 것으로 여겨진다. 하지만 더 넓은 관점에서 보면, 양자 컴퓨팅은 긴 이야기의 또 하나의 장에 불과하다고 볼 수 있다. 인간으로서 새로운 계산 방식을 모색하고, 이를 위해 자연이 우리에게 제공하는 힘을 활용하는 것은 우리의 본성입니다. 우리는 수세기 동안 이 일을 해왔습니다. 양자 컴퓨팅은 이러한 노력에 새로운 도구를 제공하며, 그 힘을 어떻게 활용할지 찾아내는 것은 우리에게 달려 있습니다.

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