기본 개념: 양자 컴퓨터의 작동 원리와 기술 발전 방향

양자 컴퓨팅의 이론적 토대는 20세기 내내 형성되었으며, 여기에는 플랑크의 양자 가설(1900), 불확정성 원리(1927), 벨의 부등식(1964) 등이 포함된다. 실용적 응용은 1980년대에 처음 등장했는데, 리처드 파인만이 양자 시스템을 이용해 다른 양자 시스템을 시뮬레이션하는 방안을 제안한 것이 계기가 되었다. 이는 고전적 컴퓨터로는 불가능한 작업이었다. 이 아이디어는 숄 알고리즘(1994)과 같은 양자 알고리즘 개발을 촉진했는데, 이는 양자 컴퓨터가 큰 수를 효율적으로 인수분해할 수 있음을 보여주었으며, 그로버 알고리즘(1996)은 양자 검색 알고리즘으로도 알려져 있다. 이와 함께 피터 숄과 그의 동료들이 개발한 양자 오류 정정 코드는 양자 컴퓨팅의 실현 가능성을 높이는 데 중요한 진전을 이루었다. 2000년 이후 실용적인 양자 컴퓨터 구축을 위한 치열한 경쟁이 이어졌으며, 기술 대기업과 스타트업들이 양자 우위 달성을 위한 진전을 발표해왔다. 집적 회로 용량과 유사하게, 양자 컴퓨팅 용량(예: 로즈의 법칙에 따라 칩당 큐비트 수가 약 18개월마다 두 배 증가)에서도 기하급수적 성장을 목격할 수 있을 것이다.

양자 컴퓨터 대 고전 컴퓨터

양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터는 근본적으로 다른 원리로 작동합니다. 고전 컴퓨터는 데이터를 이진 비트 단위로 저장하는 트랜지스터(또는 디지털 회로)를 사용하여 정보를 처리합니다. 이 비트는 0 또는 1이라는 두 가지 상태 중 하나만 가질 수 있으며, 이는 트랜지스터 게이트에 전압이 존재하는지 여부와 대응됩니다. 이 이진 상태 체계는 단순하고 견고하여 트랜지스터 상태를 측정할 때 반드시 0 또는 1 중 하나를 명확히 보여줍니다.

반면 양자 컴퓨터는 양자 비트(큐비트)를 사용하는데, 이는 두 상태(|0⟩과 |1⟩으로 지정됨)에 동시에 존재할 확률을 지닙니다. 큐비트는 0 또는 1로 설정될 수 있다는 점에서 이진법으로 작동할 수 있습니다. 그러나 양자 역학적 특성으로 인해 큐비트는 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 큐비트는 0과 1의 특성을 동시에 지닌 중첩 상태에 존재할 수 있습니다. 이 현상은 블로흐 구(Bloch Sphere)로 설명됩니다. 여기서 0 또는 1을 나타내는 북극 또는 남극에만 위치할 수 있는 고전적 비트와 달리, 큐비트는 극점을 포함해 구 표면의 어디든 위치할 수 있습니다:

또 다른 비유로, 고전적 비트는 엄지손가락을 위로 올리거나 아래로 내리는 시스템에 비유할 수 있습니다. 엄지손가락을 위로 올리면 1을, 아래로 내리면 0을 나타냅니다. 반면 큐비트는 엄지손가락이 완전히 위로 또는 아래로 향하지 않더라도 값을 나타낼 수 있게 합니다. 따라서 큐비트 상태를 나타내는 각도 |ψ>로 위치된 엄지손가락(예: 90도 또는 35도 각도, 모든 방향)도 정보를 인코딩할 수 있습니다. 수평으로 위치된 엄지손가락은 동시에 |0⟩과 |1⟩을 나타냅니다.

이 패러다임은 큐비트가 동시에 여러 상태를 표현할 수 있게 하여, 큐비트의 상태에 따라 0 또는 1을 측정할 확률이 달라지는 확률적 측정 결과를 초래합니다.

이점이 무엇인가요?

동시에 여러 상태에 존재할 수 있는 능력 덕분에 양자 컴퓨터는 고전 컴퓨터가 할 수 없는 방식으로 정보를 인코딩하고 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 3비트를 가진 고전 컴퓨터는 한 번에 8가지 가능한 상태 중 하나만을 표현할 수 있는 반면, 양자 컴퓨터는 중첩 상태에서 8가지 가능한 상태를 동시에 모두 표현할 수 있습니다. 이러한 개념(즉, 양자 병렬 처리)과 양자 간섭(즉, 중첩 상태 내 상태들 간의 상호작용)을 통해 양자 컴퓨터는 특정 계산을 고전 컴퓨터보다 훨씬 빠르게, 더 적은 하드웨어로 수행할 수 있습니다. 이러한 데이터 처리 방식의 극명한 차이는 양자 컴퓨터를 차별화하는 요소이며, 양자 컴퓨터가 효율적으로 수행할 수 있는 작업과 계산 유형에 중대한 함의를 지닙니다.

또한 양자 컴퓨터는 또 다른 중요한 개념인 '양자 얽힘'의 혜택을 받습니다. 양자 컴퓨팅에서의 얽힘은 큐비트들이 상호 연결되도록 하여, 고전 컴퓨터의 능력을 뛰어넘는 방식으로 정보를 처리하고 저장할 수 있게 합니다. 양자 얽힘은 여러 큐비트(‘얽힌 큐비트’라고 함)가 양자 상태를 공유하여 그 속성이 상관관계를 가지게 될 때 발생합니다. 두 개의 얽힌 큐비트가 있다고 가정해 보자. 양자 컴퓨터가 한 큐비트의 특성(예: 스핀, 위치, 편광)을 측정하거나 변경하면, 다른 큐비트의 특성도 즉시 변화한다. 이는 두 큐비트의 특성과 상태가 상관관계를 가지거나 얽혀 있기 때문이다. 양자 컴퓨터는 이러한 순간적 상관관계를 활용하여 처리 능력을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 상호 연결성은 병렬 처리를 가능하게 하여 양자 컴퓨터가 여러 계산을 동시에 수행함으로써 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있게 합니다. 또한 얽힘은 양자 알고리즘의 정밀도를 높여 암호화, 최적화, 재료 과학 같은 분야에서 더 빠르고 정확한 문제 해결에 기여합니다.

예시

얽힘이 어떻게 계산 능력을 향상시킬 수 있는지 설명하기 위해 다음 예를 살펴보자:

고전 컴퓨터에서는 비트 수를 두 배로 늘려도 처리 능력이 단지 두 배로 증가할 뿐이다. 즉, 계산 능력은 비트 수에 비례하여 선형적으로 증가한다. 그러나 양자 컴퓨팅에서는 이 관계가 지수적이다. 따라서 60큐비트 컴퓨터에 큐비트 하나를 추가하면 양자 컴퓨터가 2⁶⁰개의 큐비트 상태를 동시에 평가할 수 있게 된다.

고전 논리 게이트가 부울 논리에 따라 비트들을 명확히 정의된 방식으로 조작하듯이, 양자 게이트는 큐비트를 양자 게이트를 사용하여 조작함으로써 양자 알고리즘의 실행을 가능하게 합니다. 따라서 양자 게이트는 양자 컴퓨팅의 기본 구성 요소와 유사하며, 고전 컴퓨팅의 "논리 게이트"를 양자 버전으로 생각할 수 있습니다. 논리 게이트와 달리 양자 게이트는 더 복잡하고 미묘한 연산을 가능하게 합니다. 예를 들어, 고전 게이트가 입력에 결정론적 변환을 적용하는 반면, 양자 게이트는 얽힘과 중첩과 같은 연산을 도입하여 비고전적 행동을 통해 계산 잠재력을 향상시킵니다.

양자 게이트는 양자 알고리즘에서 큐비트를 이용해 복잡한 계산을 조율하고 수행하는 데 활용될 수 있습니다. 양자 알고리즘의 작동 방식을 이해하는 것은 양자 컴퓨팅의 힘을 흥미롭게 엿볼 수 있는 기회를 제공합니다. 일반적으로 양자 컴퓨터의 입력은 방대한 중첩 상태로 구성되며, 이는 시스템이 동시에 여러 잠재적 결과를 나타낸다는 것을 의미합니다. 양자 병렬 처리 특성 덕분에 다양한 양자 게이트가 이러한 모든 잠재적 상태와 동시에 상호작용할 수 있습니다. 이러한 동시 작업은 양자 간섭에 의해 보완되며, 이는 상태 계수를 조정하여 계산 과정을 더욱 구체화합니다.

다음 단계는 무엇인가요?

양자 컴퓨팅 기술은 연구실 단계에서 대중적 활용으로 전환될 수 있는 중대한 시점에 다다르고 있다. 지금까지의 진전은 빠르지만 대중적 소비 측면에서는 상대적으로 미미하다. 일부 기업과 연구 기관들은 점진적으로 발전된 양자 프로세서를 개발하여 전 세계 개발자들이 접근 가능한 클라우드 기반 플랫폼에 통합했습니다. 이러한 접근성은 양자 알고리즘 실험을 가능하게 하여 향후 응용 분야의 토대를 마련하고 있습니다. 또한, 이러한 프로세서의 큐비트 수와 안정성이 증가하고 오류 정정 기술이 개선됨에 따라, 우리는 양자 컴퓨팅이 암호화, 복잡한 분자 모델링, 최적화 문제와 같은 분야에 영향을 미치기 시작할 수 있는 문턱에 다가가고 있습니다.

양자 컴퓨팅은 엄청난 잠재력을 보이지만, 대중적 활용 가능성을 예측하는 것은 여전히 어려운 과제다. 이 분야는 아직 초기 단계에 머물러 있으며, 큐비트 간섭성, 오류율 및 오류 정정, 확장 가능한 시스템 설계와 같은 중대한 기술적 난제에 직면해 있습니다. 이러한 근본적인 과제들이 해결되어야만 일상 기술에 안정적이고 비용 효율적으로 통합될 수 있기 때문에, 광범위한 상용화 시기는 불확실합니다. 이러한 불확실성은 양자 컴퓨팅 기술이 실험적 설비에서 실용적인 대중 시장 응용으로 전환하려는 과정에서 지닌 실험적·진화적 특성을 부각시킵니다.

향후 기사에서는 양자 컴퓨팅 기술이 어떻게 반복적으로 진화하며 점차 일상생활에 스며들게 될지 살펴볼 것입니다.

이분법을 넘어 시리즈

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