양자 컴퓨팅은 환경, 농업, 건강, 에너지, 기후, 재료 과학 등 지구의 가장 큰 과제 중 일부를 해결할 것을 약속합니다. 이러한 문제 중 일부에서는 시스템 크기가 증가하면서 일반 컴퓨팅이 점점 어려워지고 있습니다. 크기를 조정하도록 설계된 양자 시스템은 오늘날 가장 강력한 슈퍼컴퓨터의 기능을 초과할 가능성이 높습니다.
이 문서에서는 양자 컴퓨팅의 원칙, 기존 컴퓨팅과 비교하는 방법 및 양자 역학의 원칙을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.
양자 컴퓨팅의 기록
양자 컴퓨터의 아이디어는 클래식 컴퓨터에서 양자 시스템을 시뮬레이션하는 어려움에서 비롯되었습니다. 1980년대에 Richard Feynman과 Yuri Manin은 양자 현상을 기반으로 한 하드웨어가 기존 시스템보다 양자 시스템 시뮬레이션에 더 효율적일 수 있다고 독립적으로 제안했습니다.
양자 메커니즘을 시뮬레이트하기 어려운 이유를 이해하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 간단한 방법은 물질이 양자 수준에서 다양한 구성(상태라고 함)으로 존재한다는 것을 확인하는 것입니다.
양자 상태가 기하급수적으로 증가합니다.
각 위치에 전자가 있거나 없을 수 있는 40개의 가능한 위치가 있는 전자 시스템을 고려합니다. 따라서 시스템은 2^$ 구성 중 {40}$하나일 수 있습니다(각 위치에는 전자가 있거나 비어 있는 두 가지 가능한 구성이 있기 때문에). 기존 컴퓨터 메모리에 전자의 양자 상태를 저장하려면 130GB 이상의 메모리가 필요합니다. 가능한 위치 수를 41로 늘리면 $2^{41}$ 두 배의 구성이 있으며, 이 경우 양자 상태를 저장하려면 260GB 이상의 메모리가 필요합니다.
위치 수를 늘리는 이 게임은 무기한 재생할 수 없습니다. 수백 개의 전자에서 시스템을 저장하는 데 필요한 메모리가 우주의 입자 수를 초과합니다. 따라서 양자 역학을 시뮬레이트할 수 있는 기존 컴퓨터의 희망은 없습니다.
어려움을 기회로 전환
이 지수 성장의 관찰은 과학자들이 강력한 질문을 하게 만들었습니다: 우리는 물리학의 법칙을 정확히 활용하는 기계를 사용하여 양자 시스템을 시뮬레이션 할 수 있을까요? 그리고 이 컴퓨터를 사용하여 우리에게 중요한 다른 작업을 조사할 수 있을까요? 이러한 질문은 양자 컴퓨팅의 기원으로 이어졌습니다.
1985년 David Deutsch는 양자 시스템이 모든 실제 시스템의 동작을 효율적으로 시뮬레이션할 수 있음을 보여 주었습니다. 이러한 검색으로 양자 컴퓨터를 사용하여 기존 컴퓨터에서는 다루기 힘든 문제를 해결할 수 있다는 첫 번째 가능성을 보았습니다.
1994년 Peter Shor는 가장 잘 알려진 기존 알고리즘보다 기하급수적으로 빠르게 실행되는 정수 인수분해를 위한 양자 알고리즘을 발견했습니다. 팩터링을 해석하면서 RSA 및 타원 곡선 암호화를 포함하여 현재 전자 상거래 보안의 토대가 되는 많은 공개 키 암호화 시스템을 분석하는 기능이 가능해졌습니다. 이 검색은 양자 컴퓨팅에 대한 큰 관심을 불러일으켰고 다른 많은 문제에 대한 양자 알고리즘의 개발로 이어졌습니다.
큐비트란?
비트가 기존 컴퓨팅에서 정보의 클래식 개체인 것처럼 큐비트(양자 비트)는 양자 컴퓨팅에서 정보의 클래식 개체입니다.
큐비트는 양자 컴퓨팅의 기본 정보 단위입니다. 큐비트는 기존 컴퓨팅에서 비트가 수행하는 것과 유사한 역할을 양자 컴퓨팅에서 수행하지만, 작동 방식은 매우 다릅니다. 클래식 비트는 이진이며 0$ 또는 $1$의 $위치만 보유할 수 있지만 큐비트는 가능한 모든 상태의 중첩을 보유할 수 있습니다. 즉, 큐비트는 둘의 0, 1 또는 양자 중첩 상태일 수 있습니다. 0과 1의 무한 가능한 중첩이 있으며 각 중첩은 유효한 큐비트 상태입니다.
양자 컴퓨팅에서 정보는 상태 0과 1의 중첩으로 인코딩됩니다. 예를 들어 8비트에서는 256$개의 다른 값을 인코딩$할 수 있지만 256개 값이 공존할 수 없으므로 인코딩할 값 중 하나를 선택해야 합니다. 8큐비트를 사용하면 256개의 값을 동시에 인코딩할 수 있습니다. 이 동작은 큐비트가 가능한 모든 상태의 중첩에 있을 수 있기 때문입니다.
자세한 내용은 양자 컴퓨팅의 큐비트를 참조 하세요.
양자 컴퓨터를 빌드하기 위한 요구 사항은 무엇인가요?
양자 컴퓨터는 양자역학적 현상을 활용하는 컴퓨터입니다. 양자 컴퓨터는 물질의 양자 상태를 사용하여 정보를 저장하고 계산합니다. 양자 현상을 "프로그램화"하여 고전 컴퓨터보다 더 빠르거나 더 효율적으로 작업을 수행할 수 있습니다.
양자 컴퓨터를 구축하는 것은 양자 역학에 대한 깊은 이해와 가장 작은 규모로 양자 시스템을 제어할 수 있는 능력을 필요로 하는 복잡한 엔지니어링 과제입니다. 양자 컴퓨터를 빌드할 때 큐비트를 만드는 방법과 큐비트를 저장하고 조작하고 계산 결과를 읽는 방법을 고려해야 합니다.
이것이 과학자와 엔지니어가 양자 컴퓨터를 빌드하기 위해 다양한 큐비트 기술을 개발하는 이유입니다. 각 기술에는 고유한 장점과 단점이 있기 때문입니다. 가장 많이 사용되는 큐비트 기술은 트랩 이온 큐비트, 초전도 큐비트 및 위상학적 큐비트입니다. 큐비트를 저장하는 일부 방법의 경우 큐비트를 저장하는 장치는 결집을 최대화하고 간섭을 줄이기 위해 절대 0(영)에 가까운 온도로 유지됩니다. 다른 유형의 큐비트 저장에서는 진동을 최소화하고 큐비트를 안정화하는 데 도움이 되는 진공 챔버를 사용합니다. 극초단파, 레이저 및 전압을 포함한 다양한 방법을 사용하여 큐비트에 신호를 보낼 수 있습니다.
양자 컴퓨터의 5가지 기준
좋은 양자 컴퓨터는 다음과 같은 5가지 기능을 갖추어야 합니다.
- 확장성: 다수의 큐비트를 포함할 수 있습니다.
- 초기화 가능: 큐비트를 특정 상태(일반적으로 0 상태)로 설정할 수 있습니다.
- 복원력: 큐비트를 오랫동안 중첩 상태로 유지할 수 있습니다.
- 유니버설: 양자 컴퓨터는 가능한 모든 작업을 수행할 필요가 없으며 유니버설 집합이라는 작업 집합만 수행하면 됩니다. 범용 양자 연산 집합은 다른 모든 연산을 시퀀스로 분해할 수 있도록 하는 것입니다.
- 안정적: 큐비트를 정확하게 측정할 수 있습니다.
이러한 다섯 가지 기준은 양자 계산을 위한 Di Vincenzo 기준 이라고도 합니다.
이러한 다섯 가지 기준을 충족하는 디바이스를 빌드하는 것은 인류가 직면한 가장 까다로운 공학 과제 중 하나입니다. Azure Quantum은 다양한 큐비트 기술을 사용하여 다양한 양자 컴퓨팅 솔루션을 제공합니다. 자세한 내용은 Azure Quantum 공급자의 전체 목록을 참조 하세요.
양자 현상 이해
양자 현상은 양자 컴퓨팅과 클래식 컴퓨팅을 구분하는 기본 원칙입니다. 이러한 현상을 이해하는 것은 양자 컴퓨터의 작동 방식과 이러한 잠재력을 보유하는 이유를 파악하는 데 매우 중요합니다. 가장 중요한 두 가지 양자 현상은 중첩과 얽힘입니다.
중첩
거실에서 운동하고 있다고 상상해 보십시오. 당신은 왼쪽으로 끝까지 돌았다가 오른쪽으로 끝까지 돕니다. 이제 왼쪽으로 그리고 오른쪽으로 동시에 돌아보세요. 할 수 없습니다(적어도 스스로를 둘로 나누지 않는 한). 물론 두 상태 모두 한 번에 있을 수 없습니다. 왼쪽과 오른쪽을 동시에 마주 볼 수는 없습니다.
그러나 양자 입자인 경우, 중첩(일관성이라고도 함)으로 알려진 현상 때문에 왼쪽을 향할 확률과 오른쪽을 향할 특정 확률을 동시에 가질 수 있습니다.
이온, 전자 또는 초전도 회로와 같은 양자 시스템만 양자 컴퓨팅의 기능을 가능하게 하는 중첩 상태에 존재할 수 있습니다. 예를 들어 전자는 자체적으로 "왼쪽 또는 오른쪽을 향한다"는 특성을 가진 양자 입자인데, 이를 spin이라고 부릅니다. 두 스핀 상태는 스핀업 및 스핀다운이라고 하며, 전자의 양자 상태는 스핀업 및 스핀다운 상태의 중첩입니다.
자세한 내용을 배우고 중첩을 연습하려면 학습 모듈: 중첩 Q# 탐색을 참조하세요.
얽힘
얽힘은 둘 이상의 양자 시스템 간의 양자 상관 관계입니다. 두 큐비트가 얽히면 개별 큐비트의 양자 상태를 독립적으로 설명할 수 없도록 상호 연결되고 상태 정보를 공유합니다. 양자 얽힘을 사용하면 개별 상태가 아니라 글로벌 시스템의 양자 상태만 알 수 있습니다.
얽힌 양자 시스템은 먼 거리에서 분리된 경우에도 이러한 상관 관계를 유지합니다. 즉, 한 하위 시스템에 적용하는 작업 또는 프로세스가 다른 하위 시스템과도 관련이 있습니다. 따라서 한 큐비트의 상태를 측정하면 다른 큐비트의 상태에 대한 정보가 제공됩니다. 이 특정 속성은 양자 컴퓨팅에 매우 유용합니다.
자세한 내용을 알고 싶다면, 양자 얽힘 탐구 튜토리얼 Q#을 확인하세요. 실제 구현을 원한다면, 훈련 모듈: 얽힘을 사용하여 큐비트 텔레포트하기를 체크하세요.