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양자 컴퓨팅이란 무엇인가? – Part 2: 양자 컴퓨터가 적합한 문제들, 활약이 기대되는 분야, 양자 컴퓨터 생태계

앞선 블로그에서 양자 컴퓨터의 개념과 등장 배경, 분류 체계, 접근 방법 등 다양한 관점에서 양자 컴퓨터에 대해 살펴보았습니다.

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이번 두 번째 블로그에서는 양자 컴퓨터가 실제로 강점을 보이는 문제 유형과, 금융, 헬스케어, 물류 등 다양한 산업에서의 활용 사례, 그리고 양자 컴퓨팅 생태계의 주요 기업과 기술 동향을 구체적으로 소개합니다. 이를 통해 양자 컴퓨팅이 현실 세계에 어떻게 적용되고 있는지 이해할 수 있을 것입니다.

양자 컴퓨터가 적합한 문제들

우선 본격적인 소개에 앞서, 우리 주변에 존재하는 여러 문제들의 복잡도(complexity)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 우리 주변의 많은 문제 또는 컴퓨터 알고리즘은 다항식 시간(polynomial time)에 해결될 수 있는 문제들입니다. 다항식 시간에 해결될 수 있는 문제들이란, 문제의 입력 크기 ‘n’에 대해 문제의 복잡도가 nc(정수)가 되는 문제들을 의미합니다. 예를 들어, 두 번 반복되는 for 문으로 구현된 알고리즘의 경우, 문제의 복잡도는 빅오 개념(big O notation)을 사용한다면 O(n2) 이 될 것입니다. 문제의 복잡도가 크지 않은 이러한 다항식 문제는 고전 컴퓨터로도 쉽게 해결할 수 있습니다.

<그림 1. 입력 사이즈 ‘n’에 따른 출력 시간 복잡도 비교>

그러나 우리 주변의 일부 문제들은 다항식 시간 내에 해결할 수 있는 알고리즘이 아직 발견되지 않았습니다. 예를 들어, 지수함수(cn)나 팩토리얼(n!) 문제는 그림1과 같이 입력이 증가할 수록 계산의 복잡도는 기하급수적으로 증가합니다. 이러한 문제들은 슈퍼컴퓨터와 같은 고전 컴퓨터로도 현실적으로 해결이 불가능합니다.

고전 컴퓨터로 해결하기 어려운 대표적인 문제 중에 하나가 바로 소인수분해 문제입니다. 소인수분해 문제는 여러분도 잘 아시는 것처럼 자연수를 소수들의 곱으로 나타내는 수학적인 문제입니다. 현존하는 대부분의 암호체계는 ‘매우 큰 수의 소인수분해가 어렵다’는 사실에 기반하고 있습니다. 즉, 거대한 소수 두 개를 곱해서 만든 수를 소인수분해하여 원래의 소수를 되찾는 것은 극히 어렵습니다. 대부분의 암호화 방식에 사용되는 공개키 방식의 RSA 알고리즘은 고전 컴퓨터로 해독이 현실적으로 불가능하다고 알려져 있습니다. 이 소인수분해 문제가 얼마나 복잡하냐면, 만약 2천 자리 숫자를 소인수분해하기 위해서는 추정에 따르면 슈퍼컴퓨터가 우주의 모든 원자 개수만큼 있어도 138억 년이 걸린다고 합니다. 만약 이러한 소인수분해 문제에 양자 알고리즘인 쇼어의 알고리즘(Shor’s algorithm)을 적용한다면 다항식 시간 안에 소인수분해가 가능하다고 알려져 있습니다. 물론 쇼어의 알고리즘은 최소 수천 개 이상의 오류가 없는 완벽한 큐비트(qubit, 양자 비트)를 요구하기 때문에, 오늘날의 양자 하드웨어 기술에 쇼어의 알고리즘을 적용하는 것은 현실적으로 매우 어렵습니다. 따라서 당분간은 기존 암호체계가 안전하다고 볼 수 있지만, 미래에 완전한 양자 컴퓨터가 등장할 경우 현행 암호체계가 위협받을 수 있습니다. 양자 기술을 둘러싼 미/중간 양자 패권 문제가 등장하게 된 것도 이러한 이유에서 기인한다고 할 수 있겠습니다.

고전 컴퓨터가 해결하기 어려운 또 다른 대표적인 문제는, 바로 TSP(Traveling Salesman Problem) 문제입니다. TSP 문제란 그림2와 같이 도시들의 목록과 각 도시 사이를 이동하는 비용이 주어져 있을 때, 모든 도시를 한 번씩 돌고 원래의 도시로 돌아오기 위한 최소 비용이 얼마인지를 구하는 문제입니다. 자동차나 항공기 그리고 선박 운영 회사 등에서 관심있는 대표적인 최적화 문제 중에 하나입니다. 이 문제는 겉보기에는 고전 컴퓨터로 금방 해결될 것 같아 보이지만, 실제로는 문제의 복잡도가 O(n!)이 될 만큼 매우 복잡한 문제입니다. 예를 들어, 도시의 개수 ‘n’이 20개라면 20!(= 2,432,902,008,176,640,000), 즉 243경만큼의 경우의 수가 존재합니다. 만약 n=26라면 엑사스케일급 슈퍼컴퓨터로도 10년이 소요되며 n=30이 되면 해결이 불가능하다고 합니다. 즉, ‘n’이 커질수록 문제의 복잡도는 상상을 초월할 정도로 증가하기 때문에 기존 고전 컴퓨터로는 해결이 불가능한 대표적인 NP-hard 문제입니다. 만약, TSP 문제를 해결할 수 있는 양자 알고리즘이 존재하고 오류 보정이 가능한 양자 컴퓨터가 존재한다면 효율적으로 이 문제를 해결하는 것이 가능합니다. 다만, 현재까지 양자컴퓨터로도 TSP와 같은 NP-hard 문제를 다항식 시간에 해결하는 양자 알고리즘은 존재하지 않습니다. 양자 어닐링(annealing)이나 하이브리드 방식으로 소규모 문제에 대해 근사해를 구하는 연구가 진행 중이지만, 대규모 문제에서는 고전적 근사 알고리즘과 비교해 실질적 우위가 입증되지 않았습니다.

<그림 2. Traveling Salesman Problem 문제 예시>

지금까지 고전 컴퓨터로 해결이 어려워, 양자 컴퓨터가 적용될 경우 큰 파급 효과를 가질 수 있는 대표적인 2가지 사례를 소개하였습니다. 그러나 어떤 종류의 문제가 양자 컴퓨터로 효율적으로 풀릴 수 있는지에 대한 명확한 일반론이나 분류 체계는 아직 확립되지 않았습니다. 즉 대부분의 경우, 매우 복잡한 문제에 대해 양자의 성질을 이용하여 계산 횟수를 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 알지 못합니다. 현재 쇼어의 알고리즘, 그로버 알고리즘(Grover’s algorithm)과 같이 이미 많이 알려진 양자 알고리즘을 포함하여 수십 개의 양자 알고리즘만이 존재합니다. 따라서 양자 중첩 및 얽힘과 같은 양자 역학을 이용하여 기존 컴퓨터 성능을 뛰어넘는 양자 알고리즘에 대한 연구도, 양자 컴퓨팅 분야의 매우 중요한 분야 중에 하나입니다.

양자 컴퓨터의 활약이 기대되는 분야

양자 컴퓨팅은 기존 컴퓨터로는 해결하기 어려웠던 복잡한 문제들에 대해 새로운 접근 방식을 제시하며, 다양한 산업 분야에서 활용 가능성이 점차 확대되고 있습니다. 금융, 헬스케어, 물류, 제조, 리테일 등 여러 분야에서 양자 컴퓨팅 기술의 적용 가능성을 검토하고 있습니다. 특히, 고전 컴퓨터로는 계산 시간이 기하급수적으로 증가하는 소인수분해, 최적화, 분자 시뮬레이션 등 일부 문제에서 양자 컴퓨팅의 강점이 두드러질 것으로 예상하고 있습니다. 다만, 현재까지 상용화된 대규모 적용 사례는 매우 제한적이며 대부분의 산업 응용은 개념 증명(Proof of Concept)이나 초기 실험 단계에 머물러 있지만, 앞으로의 기술 발전에 따라 양자 컴퓨팅이 각 산업의 고유한 난제를 해결하고 새로운 가치를 창출할 것으로 기대됩니다.

다음으로, 금융, 헬스케어, 물류, 제조, 리테일 등 주요 산업에서 양자 컴퓨팅 기술의 적용 가능 사례와 그 효과를 구체적으로 살펴보겠습니다.

금융 분야

  • 금융 산업에서는 복잡한 위험 분석, 포트폴리오 최적화, 가격 책정 모델에서 기존 컴퓨팅 방식의 한계에 직면해 왔습니다. 특히 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션은 방대한 변수를 다루기 위해 많은 시간과 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 양자 컴퓨터는 이러한 복잡한 계산을 고전 방식보다 효율적으로 수행할 수 있는 능력을 통해 금융 예측의 정확성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.
  • 양자 알고리즘은 다양한 금융 상품의 최적 조합을 찾아내어 투자 포트폴리오의 위험을 최소화하고 수익을 극대화할 수 있습니다. 또한 대규모 금융 데이터를 분석하여 잠재적 위험을 식별하고 이를 완화하기 위한 방안을 제시합니다. 골드만삭스, HSBC, JPMorgan과 같은 주요 금융 기관들은 이미 파생상품 가격 책정, 포트폴리오 최적화, 위험 관리 분야에서 양자 컴퓨팅 솔루션의 잠재력을 실험하고 있습니다.
  • 양자 컴퓨팅은 또한 금융 사기 탐지 능력을 향상시켜 은행들이 매년 100억~400억 달러에 달하는 손실을 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 나아가 금융 위기 예측, 자금 세탁 방지, 신용 평가 개선 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

헬스케어 및 바이오 분야

  • 헬스케어 분야는 양자 컴퓨팅 상용화로 가장 큰 혜택을 받을 수 있는 산업 중 하나로 평가받고 있습니다. 관련 기업들이 신약 개발, 유전체 분석, 개인 맞춤형 의료, 의료 영상 분야에서 기존 컴퓨팅 기술의 한계를 극복할 수 있는 양자 컴퓨팅의 가능성을 검증하고 있습니다.
  • 양자 컴퓨팅 기술은 신약 개발 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 최근 연구에서는 양자 알고리즘을 활용해 단백질 구조 분석과 분자 스크리닝 등 복잡한 계산을 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주고 있습니다. 이를 통해 신약 후보물질의 발굴 정확도가 높아지고, 연구 기간도 크게 단축될 수 있습니다. 실제로 양자 시뮬레이션을 활용하면 약물의 표적 분자와의 상호작용을 더 정밀하게 예측할 수 있어, 신약 개발 과정의 시간과 비용을 줄이고 성공 가능성을 높일 수 있습니다.
  • 개인 맞춤형 의료에서는 양자 컴퓨팅의 강력한 데이터 처리 능력을 활용해 환자의 유전 정보와 건강 데이터를 분석하고, 각 개인에게 최적화된 치료법을 제안할 수 있습니다. 이로 인해 치료 효과가 높아지고, 부작용 위험도 줄일 수 있습니다.
  • 의료 영상 분야에서도 양자 기술의 활용이 확대되고 있습니다. 양자 컴퓨팅은 MRI나 CT와 같은 의료 영상의 재구성 속도를 크게 높이고, 이미지의 해상도와 품질을 개선할 수 있습니다.
  • 이처럼 양자 컴퓨팅은 헬스케어 분야에서 신약 개발 시간과 비용 절감, 개인맞춤형 치료 활성화, 의료 영상 정밀도 향상 등 다양한 혁신을 이끌어낼 것으로 예상됩니다.

물류 및 공급망 분야

  • 기존의 물류 및 공급망 관리에서는 배송 경로 최적화, 자원 할당, 재고 관리 등 다양한 문제들이 복잡하게 얽혀 있어, 최적의 해결책을 찾기가 어려웠습니다. 특히, 여러 제약 조건을 동시에 고려해야 하는 복잡한 라우팅 문제는 기존의 고전적인 알고리즘으로는 효율적으로 해결하기 힘들었습니다. 하지만 양자 컴퓨팅은 이러한 복잡한 최적화 문제들을 더욱 빠르고 효율적으로 해결할 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다.
  • 몇몇 기업들은 양자 알고리즘을 항공기 설계 및 비행 경로 최적화에 적용하고 있습니다. 항공기 적재 최적화 프로젝트에서는 화물의 무게 중심을 효율적으로 배치하여 연료 소비를 줄이고 안전성을 강화하고 있으며, 비행 경로 최적화 프로젝트에서는 여러 조건들을 동시에 고려한 최적 경로를 계산하여 탄소 배출량을 감소시키고 지속 가능한 항공 운송을 실현하고자 합니다.
  • 또한, 물류 회사들을 위해 개발된 시스템은 배송 우선순위, 다양한 차량 유형, 패키지의 특성 등 실제 물류 문제를 모델링하여 해결 방안을 탐색하고 있습니다. 이러한 시스템은 양자 컴퓨팅과 고전적 컴퓨팅을 결합한 하이브리드 방식을 활용하여, 산업 현장의 복잡한 제약 조건을 효과적으로 반영한 시뮬레이션 및 개념 증명(Proof of Concept) 연구에서 긍정적인 결과를 보여주고 있습니다. 다만, 현재까지 주로 제한된 규모의 문제나 시범 적용 단계에서 검증이 이루어지고 있으며, 대규모 실무 현장에서의 완전한 상용화는 앞으로의 발전이 기대되는 단계입니다

제조 분야

  • 제조 산업은 복잡한 공정 최적화, 신소재 개발, 에너지 효율 관리 등 다양한 문제에 직면해 있으며, 기존 컴퓨팅 기술로는 이러한 문제들을 해결하는 데 한계가 있습니다. 이에 양자 컴퓨팅은 근본적인 해결책을 제시하며 제조 효율성과 지속 가능성을 획기적으로 개선할 수 있는 기술로 주목받고 있습니다.
  • 특히 차세대 배터리 개발 분야에서 양자 컴퓨팅은 분자 수준의 정밀한 시뮬레이션을 가능하게 하여 배터리 성능 향상에 기여할 수 있습니다. 이미 현대차, 다임러-벤츠(Daimler-Benz), 포드(Ford) 등의 글로벌 자동차 기업에서는 양자 하드웨어 업체와 함께 차세대 배터리 연구 프로젝트를 진행하고 있습니다.
  • 또한 공장 최적화 측면에서 양자 컴퓨팅은 도장 공정 순서 최적화, 항공기 부품 배치 최적화 등을 통해 생산 시간 단축, 비용 절감, 공간 활용도 개선 등의 효과를 가져올 수 있습니다.
  • 양자 컴퓨팅은 예측 유지 보수에도 활용 가능성이 연구되고 있는데, 설비 데이터를 분석하여 고장을 사전에 예측함으로써 가동 중단 시간을 줄이고 유지보수 비용을 절감하는 데 기여할 것으로 예상됩니다.

리테일 분야

  • 리테일 산업은 복잡한 물류 문제, 고객 데이터 분석, 재고 관리 등에서 어려움을 겪고 있습니다. 고전 컴퓨터는 데이터 처리 방식에 제한이 있어, 증가하는 데이터 양과 예측할 수 없는 혼란 속에서 새로운 기술이 필요했습니다.
  • 양자 컴퓨팅은 리테일의 복잡한 물류 문제에 대한 고품질 솔루션을 식별하는 유망한 도구로 부상했습니다. 예를 들어, 소매 유통 분야에서는 양자 머신 러닝을 활용해 과거 판매 데이터와 외부 요인을 분석함으로써 수요 예측의 정확도를 높이고, 재고 과잉과 판매 기회 손실을 줄이는 데 도움을 주고 있습니다. 또한, 공급망 최적화에 양자 알고리즘을 적용하면 창고 공간 활용도를 개선하고 물류 효율성을 높일 수 있습니다.
  • 고객 경험 측면에서도 양자 컴퓨팅 기반 데이터 분석을 통해 더욱 정교한 맞춤형 추천 시스템을 구현할 수 있으며, 이를 통해 고객 전환율과 평균 구매 금액이 향상되는 효과를 기대할 수 있습니다. 아울러, 에너지 관리 분야에서는 양자 알고리즘을 활용해 물류 센터와 같은 대규모 시설의 전력 사용 패턴을 최적화하고, 이로 인해 에너지 효율을 높이고 탄소 배출량을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

이처럼 양자 컴퓨팅은 다양한 산업 분야에서 기존의 컴퓨팅 방식으로는 해결하기 어려웠던 복잡한 문제들을 효율적으로 해결할 수 있는 잠재력을 보여주고 있습니다.

양자 컴퓨터의 생태계

양자 컴퓨팅 생태계는 다양한 전문 분야로 구성된 복합적인 산업 구조를 형성하고 있습니다. 이 생태계는 하드웨어부터 소프트웨어, 응용 프로그램에 이르기까지 여러 계층의 기술과 서비스를 포괄하며, 각 영역에서 특화된 기업들이 혁신을 주도하고 있습니다. 아래 그림3에서 볼 수 있듯이, 양자 컴퓨팅 생태계는 크게 6개의 주요 영역으로 나눌 수 있습니다:

풀 스택(End-to-End)

  • 가장 포괄적인 영역인 전체 스택 분야에서는 Google, IBM, Microsoft, Amazon, Quantinnum(구, Honeywell), Rigetti, D-Wave, XANADU 등의 기업들이 활동하고 있습니다. 이들 기업은 양자 컴퓨팅의 하드웨어 개발부터 소프트웨어, 클라우드 서비스에 이르는 전과정을 아우르는 종합 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, AWS는 자체 양자 하드웨어를 개발하고 있으며 Amazon Braket이라고 불리는 양자 컴퓨팅 클라우드 서비스를 제공하고 있습니다.

소프트웨어 응용 프로그램

  • 소프트웨어 응용 프로그램 분야에서는 Riverlane, Menten AI, QC Ware, Quantum Machines, Artiste, ORITHM, QULAB 등 다양한 기업들이 양자 알고리즘 및 응용 소프트웨어 개발에 주력하고 있습니다. 이들 기업은 양자 컴퓨터의 효율성을 높이고, 화학, 신약 개발, 최적화, 머신 러닝 등 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 확장하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, Riverlane은 양자 오류 정정 소프트웨어와 시뮬레이션 엔진을 개발하고 있으며, Menten AI는 양자 기반 신약 설계 알고리즘을 연구하고 있습니다. QC Ware는 금융, 화학, 물류 등 다양한 산업을 위한 양자 알고리즘과 소프트웨어 툴킷을 제공하며, Quantum Machines는 양자 하드웨어 제어 및 운영 소프트웨어를 개발하고 있습니다.

클라우드 컴퓨팅

  • QC Ware, 1QBit, BraneCell, Aliro, Strangeworks 등은 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 분야에서 활발히 활동하는 기업들입니다. 이들 기업은 양자 컴퓨팅 리소스를 클라우드 환경을 통해 제공함으로써, 사용자가 물리적 하드웨어를 직접 소유하거나 관리하지 않아도 원격으로 양자 컴퓨팅의 강력한 연산 능력을 활용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 서비스는 사용자가 AWS와 같은 클라우드 플랫폼에서 고성능 컴퓨팅 자원을 임대해 사용하는 방식과 유사합니다.

양자 암호화 및 인공지능

  • 양자 암호화와 인공지능 분야에서는 ISARA, agnostiq, Qnu Labs, SHIELD, ID Quantique(IDQ), ZY4 등 다양한 기업들이 활발하게 활동하고 있습니다. 이들 기업은 양자 컴퓨팅 기술을 바탕으로, 기존 방식보다 훨씬 안전한 통신을 가능하게 하는 양자 암호화 솔루션을 개발하고 있으며, 일부 기업은 양자 기술을 인공지능과 데이터 분석 분야에도 적용하고 있습니다. 예를 들어, ISARA와 ID Quantique, Qnu Labs 등은 양자 키 분배와 양자 난수 생성 등 양자 암호화 기술의 상용화에 앞장서고 있습니다. 또한, agnostiq는 양자 및 고전 하이브리드 컴퓨팅을 활용한 데이터 분석과 인공지능 솔루션 개발에 주력하고 있으며, SHIELD와 ZY4 역시 양자 보안과 통신 관련 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 양자 암호화 기술은 기존 암호화 방식에 비해 훨씬 강력한 보안성을 제공하며, 양자 컴퓨팅을 활용한 인공지능은 복잡한 패턴 인식이나 최적화 문제를 더욱 효율적으로 해결할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다.

시스템 및 펌웨어

  • 시스템 및 펌웨어 분야에서는 Q-CTRL, Quantum Machines, Alice & Bob, QCI, KIUTRA, QUNDOM, Strangeworks, Quantum Benchmark, QILIMANJARO 등 다양한 기업들이 양자 컴퓨터의 제어 소프트웨어, 실험 자동화, 오류 보정, 그리고 하드웨어 제어 플랫폼 개발에 주력하고 있습니다. 이들 기업의 기술은 양자 컴퓨터의 성능과 안정성을 높이는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, Q-CTRL은 양자 시스템의 오류를 줄이고 안정성을 높이는 제어 소프트웨어(양자 펌웨어)를 개발하고 있으며, Quantum Machines는 실시간 양자 하드웨어 제어와 복잡한 연산 실행을 지원하는 플랫폼을 제공합니다. Alice & Bob은 논리 큐비트 에뮬레이터와 오류 보정 소프트웨어를 통해 내결함성(fault-tolerance) 양자 컴퓨팅 구현에 기여하고 있습니다.

양자 하드웨어

  • 양자 하드웨어 분야에서는 ColdQuanta, IonQ, PsiQuantum, IQM, Quantum Microwave 등 다양한 기업들이 큐비트를 생성하고 조작하기 위한 물리적 장치와 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 이들 기업은 양자 컴퓨팅의 물리적 기반을 구축하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, IonQ는 이온트랩 방식을 활용한 양자 컴퓨터를 개발하고 있으며, PsiQuantum은 광자 기반 양자 컴퓨터 연구에 집중하고 있습니다. ColdQuanta는 초저온 원자 기술을, IQM은 초전도 큐비트 기술을 바탕으로 양자 하드웨어를 개발하고 있으며, Quantum Microwave는 초전도 양자 컴퓨터에 필요한 고성능 마이크로웨이브 부품을 공급하고 있습니다. 이처럼 다양한 기업들이 각기 다른 물리적 원리를 바탕으로 양자 컴퓨팅 하드웨어의 발전을 이끌고 있습니다.

<그림 3. 양자 컴퓨터 생태계>

위에 언급한 것 이외에도 양자 컴퓨팅은 다양한 기반 기술에 의존하고 있으며, 이러한 기술들이 양자 컴퓨팅의 성능과 가능성을 결정합니다.

마이크로웨이브 기술(Microwave tech): 마이크로웨이브 기술은 특히 초전도 큐비트 기반 양자 컴퓨터에서 중요합니다. 이 기술은 큐비트의 상태를 제어하고 조작하는 데 사용됩니다. 초전도체 양자 컴퓨터에서는 마이크로웨이브 펄스를 사용하여 큐비트의 양자 상태를 조작합니다.

레이저 기술(Laser tech): 레이저 기술은 특히 이온트랩과 중성원자 기반 양자 컴퓨터에서 중요한 역할을 합니다. 레이저는 이온이나 원자를 포획하고 그들의 양자 상태를 제어하는 데 사용됩니다. IonQ와 같은 회사들은 레이저를 사용하여 큐비트를 조작하고 양자 게이트를 구현합니다.

광학 기술(Optical tech): 광학 기술은 광자 기반 양자 컴퓨터에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 기술은 빔 스플리터, 위상 변환기 등을 사용하여 광자의 양자 상태를 조작하고 양자 게이트를 구현합니다. Xanadu, PsiQuantum과 같은 기업들이 이 분야를 선도하고 있습니다.

진공 기술(Vacuum tech): 진공 기술은 양자 상태의 안정성을 유지하기 위해 필수적입니다. 특히 이온트랩이나 중성원자 기반 양자 컴퓨터에서는 고진공 환경이 필요합니다. 이는 외부 간섭을 최소화하고 큐비트의 양자 상태를 보존하는 데 도움이 됩니다.

저온 기술(Low temperature tech): 저온 기술은 초전도 큐비트와 양자 점 기반 양자 컴퓨터에서 중요합니다. 이러한 시스템은 열에너지로 인한 간섭을 최소화하기 위해 절대영도에 가까운 온도에서 작동해야 합니다. 희석 냉동기와 같은 극저온 냉각 시스템이 이러한 환경을 제공합니다.

고전적 계산(Classical Computations): 양자 컴퓨터는 고전적 컴퓨터와 함께 작동합니다. 고전적 컴퓨터는 양자 시스템을 제어하고, 양자 알고리즘을 실행하며, 결과를 처리하는 데 사용됩니다. 하이브리드 양자-고전 시스템은 현재 양자 컴퓨팅의 실용적인 응용을 가능하게 하는 중요한 접근 방식입니다. 하이브리드 접근 방식에 대해서는 이 시리즈의 다른 블로그에서 더 상세히 다룰 예정입니다.

맺음말

이번 블로그에서는 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터로는 풀기 어려운 복잡한 문제에 어떻게 접근하는지, 그리고 실제로 어떤 산업 분야에서 적용되고 있는지 살펴보았습니다. 소인수분해, 최적화, 분자 시뮬레이션 등 고전 컴퓨터로는 계산 시간이 기하급수적으로 증가하는 일부 문제에 대해, 양자 컴퓨팅은 큐비트의 중첩과 얽힘 등 양자역학적 원리를 활용한 고유한 알고리즘을 통해 고전 컴퓨터보다 효율적인 해법을 제시할 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.

최근 금융, 헬스케어, 물류, 제조, 리테일 등 다양한 산업에서 양자 컴퓨팅이 실제로 시범 적용되거나 개념 증명 단계에서 활용되고 있으며, 일부 기업들은 최적화, 데이터 분석, 신약 개발 등에서 비록 제한된 PoC 수준이기는 하나, 의미 있는 성과를 내고 있습니다. 아직은 대부분의 응용이 초기 단계에 머물러 있지만, 전 세계적으로 많은 기업과 연구 기관이 양자 컴퓨터 생태계 구축과 완전한 양자 컴퓨터 구현을 위해 활발히 연구 개발에 참여하고 있습니다. 양자 컴퓨팅은 앞으로 기존 컴퓨팅으로는 한계가 있었던 복잡한 문제 해결에 새로운 가능성을 열어 줄 것으로 기대됩니다.

다음 블로그에서는 이 블로그 시리즈의 핵심이라 할 수 있는 큐비트의 개념과, 큐비트를 구동하는 핵심 요소이자 양자 역학의 가장 큰 특징인 양자 중첩과 양자 얽힘에 대해 설명할 예정입니다.

Sangman Cho

Sangman Cho

조상만 Solutions Architect는 AWS 입사 이후, Automotive 및 Manufacturing 고객의 클라우드 기반의 디지털 전환 업무를 지원하였으며, 현재는 AWS 코리아 전체의 고성능 컴퓨팅(HPC)과 양자 컴퓨팅 등 계산 과학 영역의 디지털 전환 업무를 지원하고 있습니다.