양자 메모리가 양자 컴퓨터의 시대를 앞당기나?!

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Researchers are exploring new ways that quantum computers will be able to reveal the secrets of complex quantum systems.

연구자들은 양자 컴퓨터가 복잡한 양자 시스템의 비밀을 밝혀낼 수 있는 새로운 방법을 모색하고 있습니다.

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사진출처) ChatGPT의 DALL-E AI로 만든 이미지

 

양자 시스템은 양자역학의 복잡하고 직관적이지 않은 규칙을 따르는 입자들의 집합으로, 이를 연구하는 데는 어려움이 있습니다. 예를 들어, 하이젠베르크의 불확정성 원리에 따르면 입자의 위치와 속도를 동시에 정확히 측정할 수 없습니다. 이는 입자들의 움직임이나 상태를 이해하는 데 필요한 중요한 정보이기 때문에, 연구자들은 이런 한계를 극복할 방법을 찾기 위해 다양한 접근을 시도하고 있습니다.

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예를 들어 연구자들이 특정 전자들의 집합이 어떻게 움직이는지 구체적으로 연구하려면, 다양한 방식으로 전자를 들뜬 상태로 만든 후에 마지막 상태인 스냅샷을 기록하는 방식으로 측정할 수 밖에 없습니다. 이를 통해 내부의 전자들 사이에서 일어나는 양자 역학에 대한 내용을 추론할 수 밖에 없습니다.

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또 다른 문제가 있습니다. 양자 시스템의 모든 속성을 한 번에 측정할 수 없다는 점입니다. 그래서 연구자들은 여러 번 반복 실험을 합니다. 매번 시스템을 자극하고 측정하면서 달라지는 결과를 기록합니다. 충분한 전자들의 스냅샷이 모이면, 머신러닝 알고리즘을 통해 원래 양자 시스템의 전체 속성을 재구성하여 거의 비슷하게 재현할 수 있게 됩니다.

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이는 상당히 지루한 과정입니다. 하지만 이론적으로 양자 컴퓨터를 만드는데 도움이 될 수 있습니다. 양자 규칙에 따라 작동하는 이 컴퓨터는 양자 시스템의 작동을 모델링하는 데 있어서 일반 컴퓨터보다 훨씬 더 뛰어난 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터의 비트(Bit)라고 불리는 0과 1로 계산되는 2진수 메모리가 아닌 양자 메모리라고 하는 더 복잡한 형태로 정보를 저장할 수 있습니다. 이를 통해 입자를 훨씬 더 풍부하고 정확하게 설명할 수 있습니다. 이는 또한 컴퓨터가 작업 메모리에 양자 상태의 복사본을 여러 개 보관할 수 있음을 의미합니다.

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몇 년 전 캘리포니아 공과대학(California Institute of Technology, 이하 Caltech)의 한 연구팀은 양자 메모리를 사용하는 특정 알고리즘이 이를 사용하지 않는 알고리즘보다 기하급수적으로 적은 수의 스냅샷을 필요로 한다는 사실을 입증 했습니다. 이 방법은 획기적인 발전이었지만 상대적으로 많은 양의 양자 메모리가 필요했습니다.

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현실적으로 양자 메모리를 구하기 어렵기 때문에 양자 컴퓨터는 상호 연결된 양자 비트(Quantum Bit, 이하 Qubit) 로 구성되며, 큐비트(Qubit)는 연산 또는 메모리에 사용할 수 있지만 둘 다 사용할 수는 없습니다.

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두 개의 독립적인 연구팀에서 훨씬 적은 양자 메모리로 작동하는 방법을 고안해냈습니다. 첫번째는 하버드 대학교의 컴퓨터 과학자인 시탄 첸(Sitan Chen)과 그의 공동 저자는 논문에서 양자 상태의 사본 두 개만 있으면 양자 시스템의 스냅샷을 찍어야 하는 횟수를 기하급수적으로 줄일 수 있음을 보여주었습니다. 즉, 적은 양의 양자 메모리이기 때문에 투자할 만한 가치가 높아집니다.

 

사진출처) 시탄 첸 (Sitan Chen) / Quanta Magagzine

 

오스트리아 린츠 요하네스 케플러 대학교의 컴퓨터 과학자 리차드 퀑(Richard Kueng)은 “두세 번 복사한 이 측정값은 생각보다 훨씬 강력합니다.”라고 말합니다.

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이를 증명하기 위해 첸과 그의 공동 저자는 정보의 전달과 처리를 연구하는 수학의 한 분야인 정보 이론과 양자 오류 수정 및 양자 계산의 고전적 시뮬레이션에 사용되는 특수 기술을 결합했습니다.

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이 연구가 과학 논문을 무료로 배포하는 사이트인 arxiv.org에 게재된 다음 날 캘리포니아 베니스의 구글 양자 AI(Google Quantum AI) 팀에 기반을 둔 그룹이 비슷한 결론에 도달한 또 다른 논문도 게시되었다고 합니다. 이 연구는 양자 화학의 응용 분야에 초점을 맞췄습니다.

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두 연구 결과를 종합하면 수십 년 동안 양자 컴퓨팅 커뮤니티에서 '양자 우위(Quantum Advantage)', 즉 기존 컴퓨터가 어려움을 겪는 작업을 양자 컴퓨터가 더욱 빠르게 수행할 수 있다는 사실을 입증하기 위해 노력해 왔습니다. 일반적으로 연구자들은 양자 우위를 양자 컴퓨터가 훨씬 더 적은 단계로 작업을 수행할 수 있다는 의미로 이해합니다.

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새로운 논문은 양자 메모리를 통해 양자 컴퓨터가 더 적은 단계와 더 적은 데이터로 작업을 수행할 수 있다는 것을 보여줍니다. 따라서 연구자들은 이것이 그 자체로 양자 우위를 증명하는 방법이 될 수 있다고 생각합니다. 구글 양자 AI의 물리학자인 신위안 황(Hsin-Yuan Huang)은 “양자 컴퓨터는 단기적으로는 이미 그런 종류의 양자 우위를 달성할 수 있습니다.”라고 말합니다.

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하지만 연구자들은 새로운 연구 결과를 통해 복잡한 양자 시스템을 더 쉽게 이해할 수 있기 때문에 실질적인 이점도 기대하고 있습니다.

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“우리는 사람들이 이러한 물리적 시스템에서 실제로 측정하고 싶어 하는 것에 더 가까이 다가가고 있습니다."라고 구글 양자 AI 팀의 컴퓨터 과학자인 제로드 매클레인(Jarrod McClean)은 이야기 했습니다.

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결론적으로 양자 메모리는 양자 컴퓨팅에서 복잡한 정보를 더 효율적으로 저장하고 처리하기 위해 필요합니다. 양자 시스템은 매우 빠르게 변하는 특성을 지니며, 모든 정보를 동시에 측정할 수 없습니다. 양자 메모리의 발전은 이런 시스템이 특성을 잃지 않고 기록할 수 있어 중요한 역할하게 됩니다. 양자 컴퓨터와 관련된 산업에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 반드시 성장해야 할 분야로 보입니다.

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※ 기사 내용 참조

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[Wired] The Incredible Power of Quantum Memory | By Lakshmi Chandrasekaran | Nov 10, 2024 7:00 AM | https://www.wired.com/story/quantum-memory-proves-exponentially-powerful/

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[Quanta Magagzine] ‘Quantum Memory’ Proves Exponentially Powerful | By Lakshmi Chandrasekaran | October 16, 2024 | https://www.quantamagazine.org/quantum-memory-proves-exponentially-powerful-20241016/

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