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Nikkei X-TECH_2023.12.26

양자컴퓨터, 1,000큐비트와 양자오류정정기술 등장
Q2B에서 주목해야 할 5가지 동향

미국 캘리포니아 주 산호세에서 열린 양자컴퓨터 국제회의 ‘Q2B 2023 Silicon Valley’(현지 시간 12월 5~7일)에서는 1,000큐비트 이상의 양자프로세서와 양자오류정정기술 등의 발표가 있었다. 그 중에서 주목해야 할 5가지 동향을 정리했다.

①큐비트(양자비트)의 대규모화
Q2B에서는 기업들의 양자컴퓨터 개발 상황과 로드맵이 공개되었다. IBM은 12월 4일(미국 시간)에 발표한 양자컴퓨터용 프로세서 ‘Condor’와 ‘Heron’을 소개했다. Condor는 1,121큐비트를 탑재한 프로세서, Heron은 IBM에서 가장 오류율이 낮은 133큐비트 프로세서이다.

IBM에서 양자 소프트웨어 연구팀을 이끌고 있는 가르시아 씨는 “양자컴퓨터를 실제 과제에 적용할 경우, 큐비트의 품질은 매우 중요한 요소가 된다”라고 말했다. IBM은 게이트 수가 많고 오류율이 낮은 프로세서를 개발해 재료 개발과 에너지 물리학, 최적화 계산 등에 응용해 나갈 계획이다.

IBM의 로드맵에서는 2029년에 오류정정기술을 탑재한 200큐비트 양자컴퓨터, 2033년 이후 2,000큐비트의 양자컴퓨터를 실현할 계획이다. 2033년 이후에는 양자컴퓨터의 논리 큐비트를 1,000 이상으로 확장하는 것을 목표로 한다.

한편, 구글은 2023년에 100큐비트를 이미 달성했으며, 2025년 이후에 1,000큐비트를 실현한다는 목표를 내걸었다. 구글은 “대규모 오류정정 양자컴퓨터를 개발해 전 세계에서 이용할 수 있도록 하는 것이 우리의 사명”이라며 양자컴퓨터의 하드웨어 및 소프트웨어를 이용할 수 있는 연구 환경을 유저에게 제공하고 있다.

②오류정정·제어기술이 고도화
Q2B에서는 양자컴퓨터의 오류정정기술에 관한 최신 사례 발표가 있었다. 미국의 매사추세츠공대(Massachusetts Institute of Technology, MIT)와 양자기술 스타트업인 미국의 큐에라컴퓨팅(QuEra Computing), 미국 하버드대학 등으로 구성된 연구팀은 48개 논리 큐비트를 이용한 오류정정기술을 개발해 알고리즘 실행에 성공했다. 이 기술을 발전시키면 양자 계산의 최대 과제라고 할 수 있는 오류를 저감할 수 있어 복잡한 계산에 응용할 수 있게 된다.

연구팀은 실험에서 큐에라컴퓨팅의 중성원자 방식 양자컴퓨터를 사용했다. MIT의 브레틱 물리학 교수는 Q2B 강연에서 2차원으로 배치한 원자를 광핀셋으로 이동시키면서 서로 가깝게 해 상호작용시켜 양자엉킴 상태를 생성하는 동영상을 소개했다. 논리 큐비트를 활용하여 계산 중 발생하는 오류를 검출해 정정할 수 있다고 한다.

논리 큐비트는 복수의 물리 큐비트를 조합하여 용장성(Redundancy)을 갖게 함으로써 오류를 특정 및 수정할 수 있다는 특징이 있다. 중성원자 방식은 원자의 안정성으로 인해 물리 큐비트 수를 늘리기 쉽다. 연구팀은 이미 1,000 물리 큐비트 수를 달성했다고 한다. 브레틱 교수는 "향후 1~2년 안에 1만~10만 개의 물리 큐비트를, 2년 안에 오류율을 대폭 낮춘 100개 논리 큐비트를 달성할 수 있을 것"이라고 말했다.

양자컴퓨터의 대규모화로 인해 제어시스템 개발도 가속화되고 있다. 이스라엘의 퀀텀머신스(Quantum Machines)는 1,000큐비트 이상의 대규모 양자컴퓨터를 지원하는 양자제어시스템을 소개했다. 수천 개의 채널을 고도로 동기화할 수 있도록 설계를 고안하여 고정밀도의 양자 제어 펄스 생성과 신호 독출(讀出)의 실시간 처리를 실현했다. 향후에는 고성능 컴퓨터(HPC)와 조합해 오류 내성을 지원하는 시스템을 개발해 나갈 계획이다.

③양자기계학습의 응용 연구 추진
Q2B에서는 많은 양자기계학습을 주제로 한 강연과 패널 토론이 개최되어 다양한 연구기관과 기업들이 자신들의 연구를 소개했다. 양자기계학습은 선천성 질환에 대한 연구와 단백질의 기능 해석, 의료용 MRI 데이터 분석, 신약개발 등에서의 응용이 기대되고 있다.

현재의 기계학습과 비교해 대규모 시뮬레이션이나 파라미터의 최적화 등에서 우위성을 가지고 있다고 한다. 알고리즘 구축과 같은 기술적 설명에서 향후 발전이 기대되는 양자축적컴퓨팅(Quantum reservoir computing)에 대한 전망까지 폭넓은 이슈가 소개되었다.

미국 자산운용 대기업 피델리티인베스트먼트(Fidelity Investments) 산하의 피델리티 응용기술센터(Fidelity Center for Applied Technology)는 ‘설명 가능한 인공지능(XAI)’ 모델에 양자기술을 응용하는 사례를 소개했다. XAI는 기계학습이 생성한 결과를 사람이 이해하고 신뢰할 수 있도록 근거를 설명할 수 있는 AI이다. 양자 계산으로 2차 비제약 이진 최적화(Quadratic Unconstrained Binary Optimization, QUBO) 등의 계산을 풀어서 XAI를 고속화할 수 있다고 한다.

④양자센서 개발 및 실증
양자역학 원리를 이용해 물리량을 고정밀도로 계측할 수 있는 '양자센서'는 다양한 산업 분야에서의 응용이 기대되고 있다. Q2B에서는 항공우주 분야와 군사 분야의 기업 및 기관들이 응용 사례를 소개했다.

미국 보잉(Boeing)의 로웰 수석기술 펠로우는 양자센서를 활용한 양자 내비게이션시스템을 소개했다. 고감도 양자센서를 사용하면 항공기의 자기 위치를 높은 정확도로 추정할 수 있어 내비게이션시스템 성능을 높일 수 있다. 보잉은 현재 양자관성계측 유닛과 양자자력계라는 2개의 양자센서를 사용한 실증을 추진하고 있다.

유럽의 에어버스(Airbus)는 유럽위원회의 프로젝트 하에서 지구 관측을 위한 양자센서 개발을 추진. 위성 궤도상에서 해수면 상승이나 기후 변동을 고정밀도로 측정할 수 있는 원자간섭계를 파트너 기업과 제휴해 개발하고 있다고 한다. 또한 양자센서는 그 높은 성능으로 인해 잠수함이나 지하터널 검출 등 군사용도로의 응용도 기대되고 있다.

미국 공군연구소(Air Force Research Laboratory, AFRL)의 헤이덕 정보총국 차장은 미군이 관측기술과 통신기술을 개선하기 위해 양자기술 연구에 나서고 있다고 소개했다. 2022년 실시한 미 해군 주최의 다자간 해상훈련인 환태평양합동연습(림팩)에서는 복수의 양자센서를 미국 최초로 필드 테스트했다고 한다. AFRL은 양자기술 스타트업인 미국의 리게티컴퓨팅(Rigetti Computing)과 협력해 차세대 양자네트워크를 개발하고 있다.

⑤양자에도 오픈소스의 파도
최근 반도체 분야에서 오픈소스기술인 ‘RISC-V’를 활용한 하드웨어 개발이 확산되고 있는 가운데, 양자컴퓨터 분야에서도 동일한 움직임이 나오고 있다. 비영리조직인 오픈퀀텀디자인(Open Quantum Design, OQD)은 양자 관련 기술의 오픈소스 개발 촉진을 추진. 다양한 기업·단체와 제휴해 하드웨어와 소프트웨어, 제어시스템 등의 개발을 지원하고 있다.

OQD의 공동창업자이자 반도체용 전자설계자동화(EDA) 툴 대기업인 미국 케이던스디자인시스템(Cadence Design Systems) CPU R&D그룹의 밴딕 바이스 프레지던트는 “양자컴퓨터 개발에는 양자 분야 외의 전문가와 협력이 필요하다. 오픈된 기술을 통해 많은 사람들이 참여한 개발 및 표준화가 용이해진다”라고 설명했다.

밴딕 바이스 프레지던트는 과거 RISC-V 보급단체인 RISC-V International의 이사회 멤버로 활동한 실적을 갖고 있다. 그는 캐나다의 양자컴퓨팅연구소(Institute for Quantum Computing), 펠리미터연구소(Perimeter Institute) 등의 협력을 얻어 OQD가 이온트랩 방식의 양자컴퓨터를 시작(試作)한 사례도 소개했다.

<키워드>
양자오류정정: 양자 계산 과정에서 생기는 에러(오류)를 정정하는 기술이다. 큐비트는 노이즈의 영향을 받아 양자 정보에 에러가 발생하기 쉽다. 이로 인해 양자오류정정기술은 범용적인 양자컴퓨터를 실현하는 데 불가결한 기술로 여겨지고 있다.

양자오류정정에서는 복수의 큐비트를 조합함으로써 정보에 용장성을 갖게 하고, 에러로부터 양자 정보를 지키는 방법을 취하고 있다. 양자 상태는 깨지기 쉽고, 복제가 불가능하며, 복잡한 에러가 발생한다는 특성 때문에 오류 정정이 복잡해 통상적인 고전 계산기에서 이용하는 오류정정기술을 적용할 수 없다고 하는 과제가 있다.

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