양자 컴퓨터가 신기한 슈퍼 머신이라고 이야기를 들었을 것입니다. 이것은 서로 다른 평행 우주에서 가능한 모든 방법을 사용하여 암을 치료하고 기후 문제를 해결하기를 시도할 것입니다. 최근 몇 년 동안 전 세계 정부와 기업이 수십억 달러를 투자하고, 지금의 기술이 프로그래밍 가능한 50 큐비트 장치로까지 발전함에 따라서 양자 컴퓨터는 확실히 세계 최대 슈퍼 컴퓨터와 경쟁할 수 있을 것입니다. 향후 양자 컴퓨터에 대한 관심은 점점 더 증가할 것입니다. 암호 화폐와 기계 학습처럼 돈이 되면 파는 사람이 있습니다.
현실의 상황은 비록 불량한 동기와 탐욕을 모두 제거했다 할지라도 수학이 없으면 양자 컴퓨팅은 여전히 설명하기가 매우 어렵습니다. 양자 컴퓨팅의 선구자인 Richard Feynman은 다음과 같이 말을 한 적이 있습니다. 나에게 노벨상을 수상하게 한 양자 전기 역학 연구에 대하여 만약 몇 마디로 설명할 수 있다면 이는 노벨상을 받을 가치가 없을 것 입니다.
이는 사람들의 의욕을 꺾으려고 하는 말이 아닙니다. Peter Shor는 1994년 양자 컴퓨터가 인터넷 거래를 보호하는 대부분의 암호화 기술을 해독하고 보호할 수 있다는 사실을 발견 했습니다. 이후로 이 기술에 대해서 사람들이 흥분하는 것은 단지 지적 호기심 때문만은 아닙니다. 사실 이 분야 발전은 통상적으로 과학적인 이야기가 아닌 비즈니스 또는 기술적인 이야기로 보고됩니다.
만약 과학 기술 부문 기자가 독자들에게 솔직하게 알려준다면 “여기에는 매우 많은 심오한 양자 이론이 있지만 당신은 다만 가장 기본적인 점만 이해하면 됩니다. 물리학자들이 모든 것을 완전히 바꿀 더 빠른 컴퓨터를 만들려고 합니다.”라고 말을 할 것입니다.
문제는 양자 컴퓨터가 모든 것을 완전히 바꾸지는 못한다는 것입니다.
언젠가는 몇 분 안에 특정 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 이러한 문제를 클래식 컴퓨터에서는 우주의 나이 보다 더 많은 시간이 걸릴 것입니다. 그러나 만약 양자 컴퓨터가 기타 많은 중요한 문제를 해결할 수 있다면 이는 다만 제한된 일부분에서 역할을 하는 것이라고 대부분의 전문가들은 생각합니다. 이외에 Google과 다른 회사가 최근에 인공 양자 가속을 실현했다고 주장했지만 이는 일부 심오한 문제에만 해당됩니다. 양자 컴퓨터는 암호 해독과 모의 화학 등 실제 응용 분야에서 고전적인 컴퓨터를 능가하기까지 아직은 갈 길이 매우 멀 수 있습니다.
그러나 프로그래밍 가능한 컴퓨터가 특정 문제에서 어떻게 더 빠를 수가 있을까요? 이런 상황에서 “빠르고 안정적인” 양자 컴퓨터란 무엇을 의미할까요? 이러한 질문에 답하려면 깊이 있는 연구를 해야 합니다.
양자 역학부터 시작을 하겠습니다. 중첩의 개념은 통속적인 언어로 표현하기는 매우 어렵습니다. 따라서 많은 대중 과학 작가들은 단순화 한 중첩 개념을 선택했습니다. 그들이 말하는 중첩의 의미는 “동시 존재”를 말합니다. 따라서 큐비트는 “동시에 0과 1”이 될 수 있는 비트이며 클래식 비트는 오직 그중 하나만 될 수가 있습니다. 그들은 양자 컴퓨터가 큐비트를 사용하여 가능한 모든 중첩 (즉, 동시에 또는 병행)을 시도함으로써 속도를 높일 것이라고 말했습니다.
이것이 바로 양자 컴퓨팅의 보급 과정에서 가장 근본적인 실수라고 생각하며, 또한 다른 모든 실수의 원인이기도 합니다. 여기에서 양자 컴퓨터는 가능한 모든 답변을 한 번에 시도하여 여행 중인 세일즈맨과 같은 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 이것은 거의 모든 전문가들은 할 수 없다고 생각합니다.
문제는 컴퓨터가 작동하게 하려면 어느 시점에서는 컴퓨터를 보고 출력을 읽어야 한다는 것입니다. 그러나 만약 가능한 모든 답변의 동일한 중첩을 살펴보면 양자 역학의 규칙은 무작위 답변만 보고 읽을 수 있다고 말합니다. 만약 이것이 원하는 것이라면 스스로 선택할 수 있습니다.
중첩의 진정한 의미는 “복잡한 선형 조합” 입니다.
여기서 “중복”은 복소수(실수와 허수)를 의미하고 “선형 조합”은 여러 다른 상태의 배수를 더하는 것을 의미합니다. 하나의 큐비트는 진폭이라는 하나의 복소수를 가지며, 이는 0일 수 있습니다. 또 다른 진폭은 1일 수 있습니다. 이러한 진폭은 확률과 밀접한 관련이 있습니다. 일부 결과의 진폭이 0에서 멀어질 수록 그 결과를 볼 수 있는 가능성이 커지기 때문입니다. 더 정확하게 말하자면 확률은 거리의 제곱과 같습니다.
그러나 진폭은 확률이 아닙니다. 그들은 서로 다른 규칙을 따릅니다. 예를 들어, 한 진폭에 대한 일부 공헌하는 것이 있으면 양수이고 다른 것은 음수가 됩니다. 이러한 공헌이 서로 간섭하고 서로 상쇄되어 진폭이 0이 되게 만들고 해당 결과가 관찰되지 않게 할 수도 있습니다. 마찬가지로 그들은 건설적으로 개입할 수 있고 주어진 결과의 가능성을 높입니다.
양자 컴퓨터용 알고리즘 설계의 목표는 간섭과 파괴적 간섭을 구성하기 위한 패턴을 설계하는 것입니다. 각각의 오답이 진폭에 미치는 영향이 서로 상쇄되도록 하고 정답에 미치는 영향은 서로를 강화합니다. 만약에 그것을 배열을 잘 한 다음 그것을 볼 때는 정답을 볼 수 있을 것입니다. 까다로운 부분은 사전에 정답을 모르는 상황에서 이렇게 하는 것입니다. 그리고 기존 컴퓨터로 할 수 있는 것보다 더 빠릅니다.
27년 전, Shore는 정수 인수 분해 문제를 해결하기 위해 이 모든 것을 사용하는 방법을 보여주었습니다. 이것은 온라인 상거래에서 널리 사용되는 많은 암호를 해독했습니다. 이제 우리는 기타 문제를 해결하는 방법을 알고 있지만 이러한 문제에서 특수한 수학적 구조만 사용할 수 있습니다. 이는 가능한 모든 답변을 한꺼번에 시도하는 것만은 아닙니다.
더 복잡한 것은 만약 양자 컴퓨팅에 대해 솔직하게 이야기하려면 이론적인 컴퓨터 과학의 개념에 관한 어휘도 알고 있어야 합니다. 사람들은 종종 나에게 양자 컴퓨터는 지금의 컴퓨터보다 몇 배나 더 빠른지를 물어 옵니다. 백만 배? 십억 배?
사실 이 질문은 양자 컴퓨터의 핵심을 간과한 것입니다. 즉, 더 나은 “스케일링 행위” 또는 실행 시간을 입력 데이터 수 n의 함수로 달성하는 것입니다. 이것은 최고의 클래식 알고리즘을 선택하는 데 필요한 단계 수가 n과 함께 기하 급수적으로 증가한 다음 n ^ 2만큼만 증가하는 단계 수로 해결된다는 것을 의미할 수 있습니다. 이런 상항에서 작은 n의 경우 양자 컴퓨터로 문제를 푸는 것이 실제로는 고전적인 방법으로 문제를 푸는 것보다 더 느립니다. 오직 n이 커질 때만 양자 가속도가 비로소 먼저 나타납니다. 그런 다음 마지막으로 주도적인 지위를 점하게 됩니다.
그러나 우리는 지름길이 없다는 것을 어떻게 알 수 있을까요? 전통적인 알고리즘은 양자 알고리즘과 유사한 스케일링 동작을 가질 것입니다. 이 문제는 일반적으로 널리 사용되는 설명에서 무시되지만 양자 알고리즘 연구의 핵심 문제입니다. 양자 알고리즘 연구에서 어려움은 양자 컴퓨터가 특정한 작업을 빠르게 수행한다는 것을 증명하는 것이 아니고 클래식 컴퓨터가 할 수 없다는 것을 사람들이 믿을 수 있게 증명하는 것입니다. 마치 유명한 P Vs NP 문제의 증명이 매우 어려운 것처럼 사실은 문제를 증명하는 것은 매우 어렵습니다.
이 모든 것을 설명하고 나서 양자 컴퓨터를 구축하는 실제적인 어려움에 대해서는 언급조차 하지 않았음을 주의 해야합니다. 간단하게 말하면, 문제는 디코히어런스(decoherence)에 있는데, 이는 양자 컴퓨터와 주변 환경(주위의 전기장, 온기 및 큐비트 정보를 기록할 수 있는 것들)사이에 불필요한 상호 작용이 있음을 의미합니다.
이것은 큐비트의 너무 이른 “측정”으로 이어질 수 있습니다. 따라서 그것들을 고전적인 비트로 바꾸면 절대적인 0이거나 절대적인 1입니다. 이 문제에 대해 알려진 유일한 해결책은 “양자 오류 수정”입니다. 1990년대 중반에 제안된 방안은 양자 컴퓨팅의 각 큐비트를 수십 개 또는 수천 개의 물리적 큐비트의 집합 상태로 영리하게 인코딩했습니다. 그러나 연구원들은 이제 현실 세계에서 이러한 종류의 오류 수정 작업을 진행하기 시작했습니다. 그러나 실제적인 응용을 하려면 더 많은 시간이 걸릴 것입니다. 50개 또는 60개의 물리적 큐비트를 사용한 최신 실험에 대해 읽을 때, 중요한 것은 큐비트는 오류 수정이 되지 않는다는 것을 알아야 합니다. 그 전에는 수백 큐비트를 초과할 것으로 예상하지 못했습니다.
누군가 이러한 개념을 이해했다면 그들은 양자 컴퓨팅의 최신 개발에 대한 기사를 작성할 준비가 된 사람들이라고 감히 말할 수 있습니다. 이러한 것들을 이해하는 것은 정말 가능합니다. 결국 이것은 로켓 과학이 아니라 양자 컴퓨팅일 뿐입니다.
출처 : 노호설과학
발표 시간 : 06-09 02:11
