1. 양자 컴퓨팅의 기본 단위, 큐비트 (Qubit)의 개요
(1) 양자 컴퓨팅의 부각 배경
- IBM 서밋(기존 슈퍼컴퓨터)이 해결하는데 1만년이 필요한 수학 문제를 구글 시커모어(양자 컴퓨터)는 3분 20초만에 해결하여 양자 우월성을 증명
(2) 큐비트의 개념 및 특징
| 개념 | 특징 |
|---|---|
| 많은 정보의 저장과 신속한 계산 능력을 제공하기 위해 양자역학 기반 0과 1의 상태를 동시에 갖는 양자 컴퓨팅의 수학적 기본 단위 | – 양자 컴퓨팅의 최소 연산 단위 – 양자 중첩(Superposition): 0, 1 동시 보유 – 불확정성: 측정 시 상태 결정 |
- 기존 컴퓨팅은 1 bit 당 0, 1 처리하며 폰노이만 컴퓨팅 방식의 물리적 한계가 존재하지만 양자 컴퓨팅은 큐비트(Qubit) 단위로 00, 01, 10, 11 동시처리 가능하며, 기존 컴퓨팅의 한계를 극복하여 추론, 판단 등의 인공지능 연산 성능 및 암호화 안전성 등을 획기적으로 증대
2. 큐비트의 표현 및 구현 방식
(1) 큐비트의 표현
| 블로흐 구면 (Bloch sphere) | – 임의의 양자 비트를 나타내는 반지름이 1인 구면으로, 반지름이 1인 구에서 북극을 |0>, 남극을 |1>이라고 가정 – 하나의 양자 비트는 θ를 극각, φ 를 구면 좌표의 방위각으로 하는 구면 상의 하나의 점으로 표현 가능 |
|---|---|
| 큐비트 상태 | – 상태 |0>과 상태 |1>의 중첩 상태로 존재 – 상태 표현 수식 : α|0⟩+β|1⟩ |
| 표현식 | |ψ⟩=cos(θ/2)|0⟩+sin(θ/2)eiϕ|1⟩ |
- 현재 컴퓨팅에서 사용하는 비트는 0과 1의 이산값으로 표현하지만, 큐비트는 0과 1의 상태가 중첩된 양자 상태로 블로흐 구면의 3차원 공간 상에서 표현
(2) 큐비트의 구현 방식
| 구현 방식 | 개념도 | 메커니즘 / 특징 |
|---|---|---|
| 초전도 큐비트 | – 초전도 회로에 극초단파를 가하여 전류 중첩 (조셉슨 접합 효과) – 장점: 빠른 작동 기존 반도체 산업 기반 – 단점: 극 저온 환경 조건 – 개발: Google, IBM | |
| 위상 큐비트 | – 물리 수준에서 국소 perturbation에 대해 불변하는 양자 상태 구현 – 장점: 오류 대폭 감소 – 단점: 아직 입증 안됨 – 개발: Microsoft | |
| 이온트랩 큐비트 | – 레이저로 이온(전하를 가진 원자들)을 가두어 중첩 상태로 만드는 방식 – 장점: 긴 결맞음 지속시간, 높은 재현성 – 단점: 느린 게이트 속도, 진동에 취약, 많은 레이저 필요 – 개발: 아이온큐(IonQ) | |
| 실리콘 스핀 양자점 큐비트 | – 자기장을 통한 핵 또는 전자 스핀의 에너지 준위 갈라짐을 이용한 큐비트 형성 – 장점: 소형 제작 가능 – 단점: 정밀 위치 제어 필요, 결어긋남, 낮은 게이트 충실도 – 개발: Intel | |
| 다이아 몬드-질소 공공 큐비트 | – 다이아몬드의 질소 공공과 13C 핵스핀 사이 hyperfine structure를 큐비트로 사용 – 장점: 상온·상압 작동, 긴 결맞음 시간, 빠른 게이트 속도 – 단점: 낮은 확장성 등 – 양자 컴퓨팅보다는 양자 센서로 높은 가능성 |
- 큐비트 구현 방식은 상기 방식 외에도 다양한 연구, 개발이 진행되고 있으며, 양자 중첩(Superposition) 기반 양자 우월성을 통해 기존 컴퓨팅의 한계 극복 및 효과적인 인공지능 컴퓨팅에 사용 가능
3. 기존 컴퓨팅과 큐비트 기반 양자 컴퓨팅 비교
| 비교항목 | 기존 컴퓨팅 | 큐비트 기반 양자 컴퓨팅 |
|---|---|---|
| 구현 원리 | – 전기적 신호 – 0 ~ 5V 전위 차 | – 양자 스핀트로닉스 – 중첩, 얽힘, 불확정성 |
| 구성 소자 | – 실리콘 반도체 – 합금 트랜지스터 | – 초전도 큐비트 – 스핀 큐비트, 이온트랩 |
| 연산 단위 | – bit (비트) 단위 – 1bit 당 0, 1 처리 | – 큐비트(Qubit) 단위 – 00, 01, 10, 11동시처리 |
| n 비트 정보량 | – 0 ~ 2n – 1 중 1개 값 만 기억 | – 2n 모든 값 기억 – 기억 중첩 |
| 연산 패러다임 | – 선형적 연산 – 정확한 연산 수행 | – 병렬 기반 동시연산 – 확률적 연산 수행 |
| 연산 최적화 | – 일반 단/다항식 – Polynomial 최적화 | – 이산대수, 소인수분해 – NP 연산에 최적화 |
| 시스템 구조 | – 폰노이만 구조 – 하바드 구조 | – 양자 어닐링 구조 – 양자 게이트 구조 |
- 양자의 특성에 따라 측정을 하지 않더라도 환경과의 상호작용에 의해서 정보를 잃어버리며 붕괴되는 양자 결잃음(Quantum Decoherence)의 큐비트 오류에 대비하여 반도체 양자점 컴퓨팅 제어구조, 양자 오류 정정 프로세서 등을 통해 한계 극복 필요
[참고]
- 한국양자정보학회, 양자컴퓨팅의 구현 양자컴퓨팅 최신 현황
- IBS과학문화센터, 신개념 양자컴퓨터 초읽기, 전자스핀 큐비트 개발
- 한국전자통신연구원(ETRI), 양자컴퓨터 제어 기술