과학자와 엔지니어는 어려운 문제에 부딪히면 슈퍼컴퓨터를 찾습니다. 이들은 매우 큰 규모의 클래식 컴퓨터로, 대개 수천 개의 클래식 CPU 및 GPU 코어를 갖추고 있어 매우 큰 규모의 계산과 고급 인공 지능을 실행할 수 있습니다. 그러나 슈퍼컴퓨터조차도 20세기 트랜지스터 기술에 의존하는 이진 코드 기반 기계입니다. 이들은 특정 종류의 문제를 해결하는 데 어려움을 겪습니다.

슈퍼컴퓨터가 난관에 부딪힌다면, 그것은 아마도 거대하고 고전적인 기계가 매우 복잡한 문제를 해결하도록 요청받았기 때문일 것입니다. 기존 컴퓨터에서 장애가 발생하는 경우는 복잡성 때문인 경우가 많습니다.

복잡한 문제는 많은 변수가 복잡한 방식으로 상호 작용하는 문제를 말합니다. 분자에서 개별 원자의 거동을 모델링하는 것은 서로 다른 모든 전자가 상호 작용하기 때문에 복잡한 문제입니다. 금융 거래에서 미묘한 사기 패턴을 식별하거나 슈퍼콜라이더에서 새로운 물리학을 식별하는 것도 복잡한 문제입니다. 기존 컴퓨터로는 어떤 규모에서도 해결할 수 없는 복잡한 문제가 몇 가지 있습니다.

현실 세계는 양자 물리학을 기반으로 합니다. 양자 비트의 양자 상태를 사용하여 계산을 수행하는 컴퓨터는 많은 상황에서 이를 이해하기 위한 최고의 도구가 되어야 합니다.

기존 컴퓨터가 실패하는 곳에서 양자 컴퓨터가 어떻게 성공할 수 있는지 보여주는 예를 살펴보겠습니다.

기존 컴퓨터는 대규모 분자 데이터베이스를 분류하는 것과 같은 어려운 작업에는 능숙할 수 있습니다. 하지만 분자가 어떻게 행동하는지 시뮬레이션하는 것과 같은 더 복잡한 문제를 해결하는 데는 어려움을 겪습니다.

오늘날 과학자들은 분자가 어떻게 행동하는지 알고 싶다면 분자를 합성하고 실제 세계에서 실험해야 합니다. 약간의 조정이 동작에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶다면 일반적으로 새 버전을 합성하고 실험을 처음부터 다시 실행해야 합니다. 이는 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리는 과정으로, 의학 및 반도체 설계와 같은 다양한 분야의 발전을 저해합니다.

기존의 슈퍼컴퓨터는 분자의 모든 부분이 동작할 수 있는 모든 가능한 방법을 탐색하기 위해 많은 프로세서를 사용하여 무차별 대입으로 분자 행동을 시뮬레이션하려고 할 수 있습니다. 그러나 가장 단순하고 직관적인 분자를 지나고 나면 슈퍼컴퓨터는 멈춰 섭니다. 어떤 컴퓨터도 알려진 방법을 사용하여 분자 행동의 모든 가능한 순열을 처리할 수 있는 작업 메모리를 가지고 있지 않습니다.

양자 알고리즘은 이러한 종류의 복잡한 문제에 대해 다차원 계산 공간을 만드는 새로운 접근 방식을 취합니다. 이는 화학 시뮬레이션과 같은 복잡한 문제를 해결하는 훨씬 더 효율적인 방법입니다.

기존 컴퓨터로는 이러한 계산 공간을 만들 수 있는 좋은 방법이 없기 때문에 양자 계산 없이는 그 유용성이 제한됩니다. 산업 화학자들은 이미 양자 방법을 연구에 통합하는 방법을 모색하고 있습니다. 이는 하나의 예일 뿐입니다. 엔지니어링 회사, 금융 기관, 글로벌 해운 회사 등은 양자 컴퓨터가 해당 분야의 중요한 문제를 해결할 수 있는 사용 사례를 모색하고 있습니다. 양자 연구 및 개발의 폭발적인 이점이 구체화되고 있습니다. 양자 하드웨어가 확장되고 양자 알고리즘이 발전함에 따라 분자 시뮬레이션과 같은 많은 크고 중요한 문제에 대해서도 해결책을 찾을 수 있을 것입니다.

IBM Quantum 프로세서는 노트북에서 볼 수 있는 것보다 조금 더 큰 웨이퍼입니다. 그리고 양자 하드웨어 시스템은 자동차 크기 정도이며, 대부분 초전도 프로세서를 초저온 작동 온도로 유지하기 위한 냉각 시스템으로 구성됩니다.

기존 프로세서는 기존 비트를 사용하여 작업을 수행합니다. 양자 컴퓨터는 큐비트(CUE-bits)를 사용하여 다차원 양자 알고리즘을 실행합니다.

초전도체

데스크톱 컴퓨터는 작업하기에 충분히 차가워지기 위해 팬을 사용할 가능성이 높습니다. 당사의 양자 프로세서는 '디코히어런스'를 방지하거나 양자 상태를 유지하려면 절대 영도보다 약 100분의 1도 높은 매우 차가운 온도를 유지해야 합니다. 이를 위해 우리는 과냉각 초유체를 사용합니다. 이러한 초저온에서 특정 물질은 전자가 저항 없이 이동하는 중요한 양자 역학적 효과를 나타냅니다. 이것이 바로 이들을 '초전도체'로 만드는 것입니다.  

전자가 초전도체 사이를 통과할 때 서로 일치하여 "쿠퍼 쌍"을 형성합니다. 이 쌍은 양자 터널링으로 알려진 프로세스를 통해 장벽 또는 절연체를 가로질러 전하를 운반할 수 있습니다. 절연체의 양쪽에 배치된 두 개의 초전도체가 Josephson 접합을 형성합니다.

제어

당사의 양자 컴퓨터는 Josephson 접합을 초전도 큐비트로 사용합니다. 이러한 큐비트에서 마이크로파 광자를 발사함으로써 우리는 큐비트의 동작을 제어하고 양자 정보의 개별 단위를 보유, 변경 및 읽도록 할 수 있습니다.

중첩

큐비트 자체는 그다지 유용하지 않습니다. 하지만 큐비트는 중요한 트릭을 수행할 수 있습니다. 큐비트가 보유한 양자 정보를 큐비트의 가능한 모든 구성의 조합을 나타내는 중첩 상태에 놓는 것입니다. 큐비트 그룹을 중첩하면 복잡한 다차원 계산 공간을 만들 수 있습니다. 이러한 공간에서는 복잡한 문제를 새로운 방식으로 표현할 수 있습니다.

얽힘

양자 얽힘은 서로 다른 두 가지의 동작을 상호 연관시키는 효과입니다. 물리학자들은 두 큐비트가 얽히면 한 큐비트의 변화가 다른 큐비트에 직접적인 영향을 미친다는 것을 발견했습니다.

간섭

중첩 상태에 놓인 얽힌 큐비트 환경에는 확률의 파동이 존재합니다. 이는 시스템 측정 결과의 확률입니다. 이러한 파동은 많은 파동이 특정 결과에서 정점을 찍을 때 서로 겹칠 수 있고, 최고점과 최저점이 상호 작용할 때 서로를 상쇄할 수 있습니다. 이 두 가지 형태는 모두 간섭의 형태입니다.

양자 컴퓨터에서의 계산은 가능한 모든 계산 상태의 중첩을 준비하여 작동합니다. 사용자가 준비한 양자 회로는 알고리즘에 따라 중첩 구성 요소에 선택적으로 간섭을 사용합니다. 간섭을 통해 가능한 많은 결과가 상쇄되는 반면, 일부 결과는 증폭됩니다. 증폭된 결과는 계산에 대한 솔루션입니다.

IBM의 양자 컴퓨터는 오픈 소스 Python 기반 양자 SDK인 Qiskit을 사용하여 프로그래밍됩니다. Qiskit에는 금융, 화학, 최적화 및 머신 러닝 분야의 애플리케이션을 다루는 모듈이 있습니다.

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Qiskit Runtime은 양자 회로를 기존 처리와 함께 엮기 위한 실행 환경을 제공하며, 기본적으로 특정 양자 프로그램의 실행을 가속화합니다. 이는 세계 최고의 양자 시스템에서 더 빠른 반복, 감소된 지연 시간 및 더 많은 제한 없는 컴퓨팅 시간을 의미합니다. Qiskit Runtime의 클라우드 기반 실행 모델은 분자 거동 시뮬레이션에서 120배의 속도 향상을 보여주었습니다.