양자 컴퓨팅에 대한 과대 광고가 많습니다. 즉, 양자 컴퓨팅이 흥미로운 분야이고 다양한 산업에서 복잡한 문제를 해결하는 방법을 혁신하는 방법에 대한 것입니다. 양자 컴퓨팅이 정보를 처리하는 새로운 방법을 나타내기 때문에 두 진술 모두 사실입니다.
전 세계 조직은 많은 가능성을 고려하고 복잡한 문제에 대한 잠재적 솔루션을 제공할 수 있는 능력 때문에 양자 컴퓨팅 기술 개발에 상당한 리소스를 투입하고 있습니다.
목차
양자 컴퓨팅이란 무엇입니까?
양자 컴퓨팅은 양자 물리학(원자 입자가 존재하고 서로 상호 작용하는 방법에 대한 연구)의 원리를 기반으로 하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 그것은 원자 및 아 원자 수준에서 물질과 에너지의 행동을 설명합니다.
양자 컴퓨터는 여러 상태에서 동시에 존재할 수 있는 양자 비트 또는 큐비트(큐비트로 발음)를 사용합니다. 이 속성을 통해 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로는 비현실적인 시간이나 계산 리소스가 필요한 문제를 해결할 수 있습니다.
양자 컴퓨팅은 어떻게 작동합니까?
양자 컴퓨팅은 큐비트를 사용하여 광자 및 전자와 같은 양자 시스템으로 구성된 양자 컴퓨터를 개발합니다. 일반적으로 기존 컴퓨터에서는 비실용적인 계산을 수행하는 데 자주 사용됩니다. 또한 양자 컴퓨팅은 양자 논리 게이트를 사용하여 큐비트를 조작하고 계산을 수행합니다.
양자 게이트는 고전 컴퓨터에서 사용되는 논리 게이트와 유사하지만 양자 비트에서 작동합니다. 연구원은 양자 비트를 사용하여 중첩 및 얽힌 큐비트를 만들고 조작합니다.
양자 컴퓨팅은 두 상태를 동시에 가정할 수 있는 반면 컴퓨팅 기능을 개선하고 이진법 접근 방식과 두 가지 상태(0과 1)의 제한된 존재로 인해 오늘날의 기존 컴퓨터가 해결할 수 없는 복잡한 문제를 해결하기 위해 노력합니다.
양자 컴퓨팅과 클래식 컴퓨팅의 차이점
양자 컴퓨팅과 기존 컴퓨팅의 차이점은 컴퓨팅 기능과 작동 방식에 있습니다. 양자 컴퓨팅은 양자 이론을 기반으로 합니다.
고전적인 컴퓨팅은 0 또는 1의 값을 가질 수 있는 이진수 또는 비트를 기반으로 합니다. 양자 컴퓨터는 큐비트를 데이터 단위로 사용합니다. 양자 컴퓨팅은 두 값(0과 1)을 동시에 취할 수 있습니다. 이 작업을 중첩이라고 합니다. 양자 컴퓨터가 한 번에 두 가지 상태를 가정할 수 있도록 하는 속성입니다.
고전 컴퓨팅은 사용 가능한 트랜지스터와 1:1 관계를 기반으로 전력이 증가하기 때문에 전력에 관해서는 양자 컴퓨팅보다 컴퓨팅 전력이 적습니다. 양자 컴퓨팅의 경우 큐비트 수에 따라 전력이 크게 증가합니다.
Java, SQL, PHP, C#, C++ 및 Python과 같은 프로그래밍 언어로 작성된 코드로 구현될 수 있는 기존 컴퓨팅과 달리 양자 컴퓨팅은 코드, 수학, 물리학 및 알고리즘을 결합하여 특정 목적을 수행합니다.
복잡한 아키텍처, 취약성, 높은 개발 및 구현 비용으로 인해 양자 컴퓨팅은 공용 사용을 위한 범용 시스템으로 생성되지 않고 특정 목적 및 사용 사례에 맞게 설계되었습니다. 반면에 고전적인 컴퓨터는 널리 보급되어 있고 쉽게 접근할 수 있습니다.
양자 컴퓨터는 기존 컴퓨팅보다 오류율이 높으며 열을 조절하기 위해 초저온실에 보관하는 것과 같은 추가 주의가 필요합니다. 반대로 기존 컴퓨터는 실온에서 작동할 수 있습니다.
사용성 측면에서 양자 컴퓨팅은 시뮬레이션, 최적화, 기계 학습 및 기타 리소스 집약적인 작업과 같은 복잡한 작업에 적합합니다. 클래식 컴퓨팅은 워드 프로세싱, 스프레드시트 계산 및 기타 리소스를 많이 사용하지 않는 작업과 같은 작업에 적합합니다.
양자 컴퓨팅의 이점
양자 컴퓨팅의 이점은 올바르게 사용될 때 막대합니다. 아래의 주요 장점을 분석했습니다.
- 속도: 기존 컴퓨터보다 천 배 빠르게 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 보안: 알고리즘을 사용하여 디지털 암호화를 개선하고 조직의 IT 인프라를 보호할 수 있습니다.
- 복잡한 문제 해결 능력: 2019년 Google은 54큐비트 프로세서인 Sycamore가 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 200초 만에 완료하는 데 10,000년이 걸리는 계산을 수행했다고 주장했습니다.
- 사기 탐지 개선: 금융 기관은 양자 컴퓨팅을 사용하여 더 나은 거래 시뮬레이터를 만들고 효율적인 투자 포트폴리오를 설계하고 사기 탐지를 개선할 수 있습니다.
- 연구: 과학자들이 의료 분야의 약물 연구 및 제조 분야의 화학적 발견과 같은 다양한 산업에서 문제를 해결하기 위한 더 나은 모델과 접근 방식을 개발하도록 돕습니다.
양자 컴퓨팅의 특징
다음은 양자 컴퓨팅의 주요 기능입니다.
위에 놓기
여러 상태에서 동시에 존재할 수 있는 양자 시스템의 능력을 중첩이라고 합니다. 기존 컴퓨터는 한 번에 하나의 상태(0 또는 1)로만 존재할 수 있으므로 중첩 기능이 부족합니다.
녹채
얽힘은 두 개의 큐비트가 함께 연결될 때 발생하며 한 입자의 상태가 다른 입자에 영향을 미칩니다. 양자 컴퓨터가 정보를 공유할 수 있도록 양자 네트워크를 만드는 데 자주 사용됩니다.
간섭 양자 시스템에서 간섭은 중첩의 부산물입니다. 아원자 입자가 상호 작용하고 영향을 미칠 때 발생하는 파동 현상입니다.
건설적(파동이 서로를 강화하거나 정답을 증폭할 때)이거나 파괴적(서로 상쇄할 때)일 수 있습니다.
결 어긋남
양자 시스템은 깨지기 쉽고 주변 환경에 민감합니다. 환경의 간섭으로 인해 큐비트의 양자 동작이 붕괴되어 양자 기능을 상실할 수 있습니다.
예를 들어 잡음으로 인해 큐비트가 중첩에서 벗어날 수 있습니다. 뿐만 아니라 온도 변화도 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 이를 고도로 규제되고 통제된 환경에 보관해야 합니다.
양자 컴퓨팅의 한계와 과제
양자 컴퓨팅은 많은 이점을 제공하지만 언급할 가치가 있는 몇 가지 단점도 있습니다.
- 디코히어런스: 기존 컴퓨터와 달리 양자 컴퓨터는 잡음에 민감합니다. 교란으로 인해 작업을 완료하기 전에 중첩이 해제될 수 있습니다.
- 전문가 필요: 복잡성으로 인해 다양한 양자 전문가 풀이 필요합니다.
- 양자 오류 수정: 컴퓨팅 작업 중에 오류가 발생하여 의심스러운 결과가 나올 수 있습니다. 주변 환경의 간섭을 견디려면 내결함성 양자 시스템이 필요합니다.
양자 컴퓨팅의 실생활 응용 및 사용
#1. 재무 모델링
금융 시장은 변동성이 크고 예측하기 어렵습니다. 양자 컴퓨팅을 통해 금융 기관은 금융 시스템을 시뮬레이션하고 이 기술을 사용하여 예상 수익을 기반으로 투자를 모델링할 수 있습니다.
또한 포트폴리오 최적화, 위험 감소 및 관리 측면과 옵션 가격 책정 측면에서도 사용할 수 있습니다. 대량 거래를 수행하는 사람들은 양자 컴퓨팅을 활용하여 시장을 예측하고 글로벌 금융 경제를 분석할 수 있습니다.
#2. 물류 최적화
양자 컴퓨터는 공급망 물류, 재고 및 운송을 최적화하기 위해 실시간 데이터를 수집하는 데 탁월합니다. 조직은 교통 관리, 항공기 운영, 항공 교통 관제, 화물 및 유통의 최적 경로를 지속적으로 계산하고 재계산해야 합니다. 이는 기존 컴퓨팅으로 가능합니다.
그러나 복잡한 공급망 요구 사항이 있는 대규모 조직의 경우 이 프로세스가 리소스 집약적이 될 수 있으며 양자 컴퓨팅이 상황을 구제할 수 있습니다.
#삼. 더 나은 배터리
전기 자동차(EV)가 우리 사회에서 보편화됨에 따라 제조업체는 배터리 수명을 최적화하기 위해 양자 컴퓨팅 기능을 사용하여 분자 및 재료의 동작을 시뮬레이션하고 리튬 화합물 및 배터리 화학을 이해하고 있습니다.
EV 외에도 양자 컴퓨팅은 재생 가능 에너지 저장 및 모바일 장치에도 적용됩니다.
#4. 조작
양자 컴퓨팅은 제조의 여러 측면을 개선하는 데 사용됩니다. IBM 기업가치연구소에서 발표한 전문가 통찰력은 제조 분야의 양자 컴퓨팅 사용 사례를 네 가지 범주로 나누었습니다.
발견하다
- 화학
- 재료 과학
- 응집물질물리학
설계
- 유한 차분 분석
- 구조해석 유체/공기역학
제어
- 최적화
- 기계 학습
- 분류
공급
- 공급망
- 최적화
- 위험 모델링
이러한 핵심 영역에서 양자 컴퓨팅을 채택하는 사람들은 제조 비용을 줄이고 생산 속도를 높이는 데 도움이 되므로 결정적인 이점을 얻게 될 것입니다.
#5. 기후 모델 개발
양자 컴퓨팅은 기후 변화와 같은 지속적인 지속 가능성 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC) 보고서에 따르면 중대한 기후 재앙을 피하기 위해서는 2025년 이전에 온실가스 배출량을 크게 줄여야 한다. 양자 컴퓨팅을 사용하여 기후 영향을 줄일 수 있습니다.
암모니아 제조는 전 세계 이산화탄소 배출량의 1~2%를 차지합니다. 양자 컴퓨팅은 지구 탈탄소화 과정을 촉진하기 위해 전기 자동차용 더 나은 배터리, 태양 에너지 등과 같은 대체 청정 에너지를 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 기후 및 일기 예보와 그리드 관리에서 모델 개선을 용이하게 할 수 있습니다.
#6. 자동차 산업
자동차 산업은 양자 컴퓨팅 기술을 빠르게 채택하고 있으며, 이는 D-Wave Systems 및 Volkswagen을 포함한 자동차 제조업체와 양자 컴퓨팅 회사 간의 파트너십에서 분명합니다. Zapata Computing 및 Bosch; 심지어 IBM Quantum과 Mercedes-Benz도 있습니다.
OEM(주문자 상표 부착 방식)은 경로 최적화 및 재료 내구성 향상을 위해 양자 컴퓨팅을 활용하려고 합니다.
#7. 항공기 개발
항공우주 회사는 비행 계획 최적화에서 항공기 모델링 및 디지털화에 이르기까지 다양한 프로세스에 양자 컴퓨팅을 활용할 수 있습니다. 상업용 항공기를 설계, 제조 및 판매하는 항공우주 기업인 Airbus는 복잡한 항공기 모델 개발에 양자 기술을 활용하기 위해 IonQ, Q-CTRL 및 QC Ware에 투자했습니다.
#8. 약물 개발
기존 컴퓨터는 현재 수억 개의 분자 시뮬레이션을 실행하는 데 사용되지만 계산할 수 있는 분자 크기에는 한계가 있습니다. 양자 컴퓨팅은 연구 개발이 크고 복잡한 분자를 시뮬레이션하여 CADD(Computer-assisted Drug Discovery)를 개선할 수 있도록 합니다.
McKinsey & Company는 2021년 제약회사가 R&D에 매출의 약 15%를 지출한다고 보고했으며, 이는 전 세계 모든 산업에서 총 R&D 지출의 20% 이상을 차지합니다.
이 투자는 부분적으로 제약 산업이 질병과 질병을 치료하는 데 도움이 되는 소분자 및 거대분자를 개발하는 효율적인 방법을 찾는 데 도움이 됩니다. 양자 컴퓨팅을 통해 연구자들은 빠르게 실패하고 더 높은 성공 가능성으로 약물 개발을 가속화할 수 있습니다.
#9. 기계 학습
양자 컴퓨터는 크고 복잡한 데이터를 처리할 수 있기 때문에 기계 학습에 적합합니다. 양자 기계 학습은 양자 알고리즘과 기계 학습 프로그램을 통합하는 연구 분야입니다.
양자 알고리즘은 계산 속도를 향상시키는 다항식 또는 초다항식(지수) 속도 향상을 가질 수 있습니다. 양자 기계 학습을 통해 데이터 실무자는 더 빠르고 고급 알고리즘을 개발하고 복잡한 데이터 패턴을 해결하며 컴퓨터 비전 애플리케이션 및 강화 학습 개발을 발전시킬 수 있습니다.
학습 리소스: 양자 컴퓨팅
추가 학습을 위해 다음 리소스를 권장합니다.
#1. 큐비트와 함께 춤을
Robert S. Sutor가 저술한 이 책은 양자 컴퓨팅이 작동하는 방식과 과학 컴퓨팅 및 AI에 적용되는 방식을 설명합니다. Dancing with Qubits는 고전 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅의 차이점을 다루고 다양한 산업에서의 사용 사례를 설명합니다.
독자는 중첩, 얽힘 및 간섭과 같은 개념과 회로 및 알고리즘도 배웁니다. 이 리소스는 양자 컴퓨팅의 기본 사항과 필수 사항에 대해 알려줍니다.
#2. 양자 컴퓨팅: 응용 접근법
양자 기술 회사인 SandboxAQ(Jack D. Hidary)의 CEO가 작성한 이 자료는 실습 코드를 포함하여 양자 컴퓨팅의 이론과 실용성을 결합합니다.
이 책은 세 부분으로 구성되어 있습니다. 첫 번째 부분은 양자 컴퓨팅 및 양자 회로 기본 사항을 다루고 두 번째 부분은 양자 컴퓨팅 알고리즘을 설명하고 현재 양자 컴퓨팅 방법에 대한 코드를 제공하며 세 번째 부분은 양자 컴퓨팅의 수학적 측면을 다룹니다.
#삼. 모두를 위한 양자 컴퓨팅
포괄적인 자료를 찾는 초보자는 이 리소스가 유용하다는 것을 알게 될 것입니다. 양자 컴퓨팅의 기본 사항을 다루고 큐비트, 얽힘 및 양자 순간이동과 같은 핵심 구성 요소를 설명합니다.
이 책의 저자인 크리스 베른하르트는 양자컴퓨팅 이면의 수학을 단순화하고 양자컴퓨터가 어떻게 만들어지는지도 설명하여 양자컴퓨터를 처음 접하는 사람들도 시스템 개발 과정을 쉽게 이해할 수 있도록 한다.
결론
Google, IBM 및 Microsoft와 같은 회사는 양자 컴퓨팅 솔루션의 혁신을 주도하고 있으며 대학도 뒤처지지 않습니다. 양자 컴퓨팅 전문가의 부족으로 인해 진행 속도가 느려지고 양자 컴퓨터를 구축하는 데 드는 비용이 높으며 이를 만드는 데 필요한 리소스를 보유한 조직이 많지 않습니다.
양자 컴퓨팅에는 많은 가능성이 있지만 아직은 그렇지 않습니다. 잠재력을 완전히 실현하고 고전 컴퓨터처럼 보편화되려면 몇 년이 걸릴 것입니다.
Fog Computing에 대해서도 읽을 수 있습니다.