그림으로 배우는 양자 컴퓨터(1)

 안녕하세요~ 저는 컴퓨터를 공부하며 대학교에 재학 중인 평범한 대학생입니다.

 

 이번이 블로그를 개설하면서 처음 쓰게 되는 독서 감상문이네요. 진로를 찾아가면서 읽은 책들을 간략히 정리하며 관련된 자료를 찾아 정리해보고자 합니다. 가장 처음 리뷰할 책은 미나토 유이치로 저 '그림으로 배우는 양자 컴퓨터'입니다.

그림으로 배우는 양자 컴퓨터

 이 책의 저자 미나토 유이치로는 도쿄대학교 공학부를 졸업하여 양자 게이트 모델링 애플리케이션과 초전도 양자 비트를 연구하고 있습니다. 저자의 주 연구 분야에서 알 수 있듯이 본 도서는 양자 게이트와 양자 비트 위주의 양자 컴퓨터의 구조와 작동 방식을 설명하는 것을 핵심 목표로 삼고 있습니다.

목차

  책은 총 7개의 단원으로 구성되어있습니다. 이번에는 1단원 양자 컴퓨터로 인한 사회 변화에 대해서 다루어보고자 합니다. 양자 컴퓨터는 인공지능과 함께 꿈의 기술로 거론되는 최첨단 분야입니다. 환경, 농업, 의료, 에너지, 기후, 재료 과학 등 아직 인류가 접하지 못한 다양한 분야의 큰 도전 과제를 해결하기 위해 연구되고 있습니다. 양자 컴퓨터의 중요성이 나타나고 있는 이유는 우리는 계산해야 할 것들이 너무 많은데, 일반 컴퓨터의 성능은 향상되기 점점 어려워지기 때문입니다.

 기존 컴퓨터는 반도체 집적 회로를 연결하여 연산 속도를 늘리는 방식을 사용하고 있습니다. 대표적인 예시로 슈퍼컴퓨터가 있습니다. 주로 고분자 분석이나 기상청에서 날씨를 예측할 때 사용합니다. 슈퍼컴퓨터의 성능 향상은 무어의 법칙을 따라왔습니다. 무어의 법칙은 1965년에 인텔 창업자 중 한 명인 고든 무어(Gordon Moore)가

 

'The complexity for minimum component costs has increased at a rate of roughly a factor of two per year. Certainly over the short term this rate can be expected to continue, if not to increase. Over the longer term, the rate of increase is a bit more uncertain, although there is no reason to believe it will not remain nearly constant for at least 10 years.(최소 구성 요소 비용에 대한 복잡성은 연간 약 2배의 비율로 증가했습니다. 단기적으로 이 비율은 증가하지 않더라도 확실히 계속될 것으로 예상할 수 있습니다. 장기적으로 보면 증가율이 다소 불확실하지만 적어도 10년 동안 거의 일정할 것이라고 못 믿을 이유는 없습니다.)'

 

라 '일렉트로닉스'라는 잡지에 글을 남긴 것에서 유래되었습니다. 내용을 정리하면 집적 회로상의 트랜지스터 수는 2년마다 2배로 증가한다고 합니다. 그렇게 지금까지는 칩을 축소하여 반도체의 수를 늘리는 방식으로 반도체 기술이 발달되어왔지만, 더 이상 축소하기 힘든 지경에 이르렀다고 합니다.

 

 때문에 1980년대 초반, 미국의 물리학자 리처드 파인만은 양자 물리학의 법칙에 따라 작동하는 컴퓨터에 대한 아이디어를 제안했고, 이후 양자 정보에 대한 관심이 증가하며 본격적인 양자 컴퓨터 연구가 시작되었습니다.

 

 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터와 계산 방식부터 큰 차이를 갖습니다. 기존 컴퓨터의 디지털 논리회로의 경우에는 특정한 순간에 메모리에  0 또는 1 둘 중 하나를 구하는 계산을 고속으로 수백, 수천, 수만 번 반복하며 값을 구하는 반면, 양자컴퓨터는 0과 1의 중첩 상태를 계산, 즉 양자 컴퓨터 내부에서 데이터를 부풀려 계산한다고 합니다.

 

계산 방식의 차이(출처: 그림으로 배우는 양자 컴퓨터)

 

 부풀려서 계산하다 보니 정보량을 표현할 때 확률로 나타낸다고 합니다. 그럼 여기서 어떻게 정보를 확률로 나타내는지가 궁금해집니다. 확률로 정보를 나타내는 방법을 이해하려면 슈뢰딩거의 고양이 개념을 먼저 다루어야 하는데요, 슈뢰딩거의 고양이와 이 양자 컴퓨터의 양자가 무엇인가에 대해서는 다음 단원에서 다루어보도록 하겠습니다.

 

 

 

참고

미나토 유이치로, 그림으로 배우는 양자 컴퓨터(영진닷컴)

김태현, 양자컴퓨터의 소개 및 전망(전자공학회지)

https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/quantum/overview-understanding-quantum-computing