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양자 컴퓨팅이란 무엇이며, 왜 중요한가

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AI를 새로운 차원으로 끌어 올릴 수 있는 엔터프라이즈 솔루션으로 양자 컴퓨팅이 부상하고 있다. 양자 컴퓨팅이란 무엇이며, 어떻게 작동하고, 누가 양자 컴퓨팅의 비즈니스 잠재력을 이미 시험하고 있는지 알아보자.

양자 컴퓨팅은 한때 그림의 떡처럼 여겨지던 기술이었다. 그러나 오늘날에는 기업에서 머신러닝, 최적화, 검색 등 전통적인 컴퓨팅 모델이 해결하지 못했던 과제들을 해결하는 수단의 하나로 떠오르고 있다. 가트너는 지금 양자 컴퓨팅 기술에 대한 탐색을 시작하지 않으면 경쟁사에 뒤처질 것이라고 경고한다.

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양자 시스템은 슈퍼컴퓨터로도 처리하는 데 몇 년씩 걸리는 데이터를 몇 초만에 처리할 수 있다. 가트너의 애널리스트 매튜 브라이스는 양자 컴퓨팅이 중요한 컴퓨팅 문제를 해결하고자 하는 기업에 중요한 전환점이 될 수 있다고 강조했다. 특히 양자 시스템이 머신러닝 알고리즘을 더 빨리 처리해 정보를 처리하고 통찰력을 얻는 과정에 가속도를 붙여줄 것으로 기대한다. 브라이스는 “양자 컴퓨팅으로 머신러닝의 속도를 높일 수 있다면, 인공지능 도입도 가속화되는 동시에 효율화될 것이다”라고 강조했다.

가트너는 포춘지 선정 500대 기업 가운데 약 20%가 2021년까지 양자 컴퓨터와 관련된 예산을 책정하리라고 추정했다. 브라이스 역시 CIO들로부터 양자 컴퓨팅에 관한 전화를 매달 20통 가까이 받고 있다. 주로 양자 컴퓨팅이 무엇인지, 어떤 일을 할 수 있는지, 그리고 이 기술을 다룰 수 있는 엔지니어를 어디에서 구할 수 있는지 등을 궁금해한다. 그리고 무엇보다 어떻게 하면 양자 컴퓨팅을 비즈니스에 적용하고, 혁신을 위한 기회로 삼을 수 있을지를 알고 싶어 한다.

브라이스는 이런 의문은 아주 바람직한 현상이라고 밝혔다. 왜냐하면 CIO들은 이미 머신러닝이나 인공지능 기술을 무시하는 실수를 저지른 바 있고, 그런 실수를 다시 반복해서는 안 될 것이기 때문이다. 머신러닝, AI가 주류 기술로 부상하면서 많은 CIO가 필요한 데이터 과학자나 엔지니어 인력을 구하는 데 어려움을 겪었다. 양자 물리학에서 안정성을 달성하기가 어렵다는 것을 고려했을 때, 기업이 양자 시스템을 도입하는 것은 생각보다 고된 과정이 될 수 있다. 양자 컴퓨팅에 대하여 CIO가 알아야 할 몇 가지 사실들을 살펴보자.

양자 컴퓨팅이란 무엇인가?
양자 컴퓨팅은 0, 1, 그리고 0과 1의 조합을 동시에 나타내고 저장할 수 있는 양자 비트(quantum bits), 또는 큐비트(qubits)를 이용하여 데이터를 처리한다. 이런 두 상태의 중첩이 가능해짐에 따라 양자 컴퓨터는 바이너리 비트를 이용하여 모든 정보를 0 아니면 1로만 저장할 수 있는 전통적인 컴퓨팅보다 훨씬 더 빨리 데이터를 처리할 수 있다.

양자 컴퓨팅의 작동 방식은?
큐비트로 정보를 처리하기 위해서는 모든 것이 상호의존적인 중첩 상태에 있어야 한다. 이러한 상태를 가리켜 양자 결집 상태(quantum-coherent state)라고도 하는데, 큐비트가 서로 결집되어 뒤얽혀 있는 상태를 가리킨다. 이 상태에서는 하나의 큐비트에 변화를 주면, 해당 큐비트가 나머지 큐비트에도 영향을 미친다. 그러나 큐비트는 아주 연약하기 때문에 약간의 온도 변화, 소음, 파동, 그리고 움직임만으로도 물리학자들이 결잃음(decoherence)이라 부르는 상태가 될 수 있다. 결잃음이란 에너지가 새어 나가 계산에 실패하는 상태를 가리킨다. IBM 연구원들에 따르면, 오늘날 큐비트는 결잃음이 발생하기 전까지 양자 상태를 고작 100마이크로초 동안만 유지할 수 있다.

양자 컴퓨팅은 아주 극단적이다. 쿨링에는 약 0.015 켈빈도의 온도가 필요한데, 이는 항성간 우주의 온도보다 180배나 더 차가워야 함을 의미한다. 또한 이들은 지구의 자기장보다 50배 약한 강도로 보호해야 하며, 대기 압력보다 100억 배 더 압력이 약한 고진공 상태에 두어야 하며, 저진동 표면에 위치시켜야 한다.

양자 컴퓨팅, 얼마나 빠른가?
양자 컴퓨팅은 오늘날 가장 빠른 수퍼컴퓨터보다도 훨씬 빠르게 데이터를 처리할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 일반적으로 50큐비트에서 이러한 속도가 가능해진다고 알려져 있다. 그러나 큐비트 수가 증가할수록 양자 결집 상태를 유지하는 것이 어려워진다는 문제가 있다. 브라이스는 결국 양자 컴퓨팅의 성능은 양자 에러를 최소화하는 데 달려 있다고 말했다.

브라이스는 “큐비트를 얼마나 오래 중첩된 상태, 결집된 상태로 묶어둘 수 있느냐가 핵심이다”고 강조했다. 브라이스는불과 1~2년 뒤면 이처럼 큐비트가 충분히 오랜 시간 결집 상태를 유지해 사람들이 기대하는 성능을 보장할 수 있을 것으로 보고 있다.

양자 컴퓨팅의 얼리 어댑터
양자 컴퓨팅의 잠재력에 관심이 있는 CIO들은 얼리 어댑터터의 사례가 궁금할 것이다. 2017년 3월 폭스바겐은 D-웨이브 시스템(D-Wave Systems)의 양자 시스템을 도입해 중국 베이징에서 운행 중인 1만여 대의 택시의 트래픽 흐름을 최적화하는 데 활용하기 시작했다. 폭스바겐 CIO 마틴 호프먼에 따르면, 칩의 모든 비트를 처리하도록 양자 칩을 프로그래밍해야 했다. 호프먼은 “앞으로 5년 이내에 양자 컴퓨팅은 지배적인 기술이 될 것이다”라고 말했다. 액센츄어와 원큐빗 (1Qubit) 역시 바이오젠(Biogen)과의 협업을 통해 신야 개발 속도를 높였다. 화학 반응과 분자 시뮬레이션의 속도를 가속화할 수 있기 때문이다. J.P. 모건체이스도 IBM과 협력하여 위험 분석, 트레이드 전략 등에 양자 컴퓨팅 기술을 활용하고 있다.

양자 컴퓨팅의 적용 사례
그렇다면 양자 컴퓨팅은 실제로 어떤 곳에 쓰일 수 있을까? 브라이스는 우선 큰 규모의 데이터 세트가 관련된 과제들, 그중에서도 특히 기존의 컴퓨터가 해결할 수 없었던 문제가 양자 컴퓨팅의 주요 타깃이 된다고 말한다. NP-하드 문제, ‘순회 세일즈맨 문제(travelling salesman optimization problem)’가 대표적이다. 보험사의 경우 사망률을 분석하고 채권의 리스크를 계산하는 것 역시 양자 컴퓨팅의 영역이 될 수 있다. 브라이스는 양자 컴퓨팅으로 어떤 문제를 해결할 것인가를 분명히 하고 난 후에 양자 컴퓨팅 기술을 제공해 줄 업체를 선택해야 한다고 조언했다.

양자 컴퓨팅 솔루션 업체 및 플랫폼
IBM과 인텔은 50큐빗과 49큐빗 양자 컴퓨터를 개발했으며, 구글 역시 비슷한 규모의 양자 컴퓨팅을 개발 중이다. 브라이수는 이 분야에서 약 50곳 정도의 업체를 관찰하고 있는데, IBM, 1큐빗, D-웨이브, 마이크로소프트, 리제티 컴퓨팅(Rigetti Computing) 등이 양자 시스템을 위한 프로그래밍 인터페이스 개발을 마친 업체라고 소개했다. CIO는 다양한 업체들에 대해 잘 알아보고, 이들이 제공하는 솔루션을 꼼꼼히 확인한 후 소프트웨어 개발 키트나 API와 같은 양자 컴퓨팅 프레임워크를 다운로드해야 할 것이다.

또한 브라이스는 양자 기계 구입에 있어서 서둘러서는 안 된다고 당부했다. 특히 양자 컴퓨팅 상에서 구동할 소프트웨어를 제작할 수 있는 인재와 코딩 역량이 갖춰지기 전에는 더욱 그렇다. 그보다는 클라우드 기반의 양자 컴퓨팅 서비스에서 교육, 추론, 최적화 등 연산 집약적인 머신러닝 워크플로우 스테이지를 먼저 테스트하라고 조언했다.

브라이스는 “가장 중요한 것은 절대 겁먹을 필요가 없다는 점이다. 시간은 우리 편이다. 하지만 머신러닝이나 인공지능 기술 도입 때처럼 망설이기만 하다가 뒤처지는 일은 없어야 할 것이다”고 덧붙였다. editor@itworld.co.kr

Clint Boulton editor@itworld.co.kr
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