MS의 양자 컴퓨터 개발, 양자 알고리즘 연구에서 타사에 우위

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1796호(2017. 5. 17 발행)에 기고한 원고입니다.

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MS 양자 컴퓨터 개발-양자 알고리즘 개발에서 우위.pdf

[ 요 약 ]

마이크로소프트(MS)는 일찍부터 양자 물리학의 최첨단 기술을 사용하여 안정적으로 가동할 수 있는 양자 컴퓨터 개발을 목표로 연구를 진행해 왔으며 최근 그 결과를 공개하였음. MS에 따르면 자신들의 강점은 소프트웨어 부문에서 이미 양자 컴퓨터를 위한 개발환경 및 시뮬레이터를 제공하고 있다는 것으로, 하드웨어의 본격적인 등장에 앞서 양자 알고리즘의 연구에서 IBM, 구글 등 경쟁자들에 앞서 의미 있는 진전을 만들어 내고 있다는 평가를 받고 있음

[ 본 문 ]

ž 마이크로소프트(MS)의 양자 컴퓨터 개발은 10여 년 전에 시작되었는데, 2005년 양자 컴퓨터 개발을 위한 연구기관 ‘스테이션 Q(Station Q)’를 개설한 것이 본격적인 시발점

Ø 스테이션Q는 Microsoft Research(마이크로소프트 연구소)의 양자 컴퓨터 연구 부문으로 하드웨어 장치의 개발을 담당하고 있으며, 범용 양자 컴퓨터(Universal Quantum Computer)를 개발해 제품화하는 것을 최종 목표로 하고 있음

Ø 스테이션 Q는 저명한 수학자 마이클 프리드먼(Michael Freedman)에 의해 설립되었는데, 프리드먼은 양자 컴퓨터 아키텍처 중 하나인 '위상 양자 컴퓨터(Topological Quantum Computer)'라는 기술방식의 연구를 진행하고 있었음

<자료> Microsoft [그림 1] MS의 스테이션 Q(왼쪽이 프리드먼)

Ø 위상 양자 컴퓨터는 이차원 평면에서 움직이는 특수한 입자의 특성을 이용하는 것인데, 입자의 위상 변화를 정보 단위로 하는 방식임

Ø 프리드먼은 위상 양자 컴퓨터 방식을 당시 MS의 최고연구책임자(CRO)였던 크레이그 문디(Craig Mundie)에 제안했는데, 이를 계기로 MS의 양자 컴퓨터 개발이 시작되었으며 프리드먼이 제창하는 방식의 양자 컴퓨터를 차세대 사업의 핵심 축으로 자리매김하였음

Ø 캘리포니아 산타바바라에 처음 설립된 스테이션 Q는 현재 미국 레드몬드, 퍼듀 대학, 매릴랜드 대학, 유럽의 코펜하겐, 델프트, 쮜리히, 호주 시드니 등에도 설립되어 미국, 유럽, 아시아권 양자 컴퓨터 연구진들과 활발한 협력 연구활동을 벌이고 있음

ž 이후 MS의 양자 컴퓨터 연구는 2011년 양자 컴퓨터 소프트웨어를 개발 부문인 ‘Quantum Architectures and Computation Group(QuArC)’을 개설하며 또 하나의 전기를 마련하였음

<자료> Microsoft [그림 2] QuArC의 양자 컴퓨터 시뮬레이터

Ø 'QuArC'은 스테이션 Q의 소프트웨어 부문으로 자리매김 되어 양자 컴퓨터 알고리즘 연구를 수행하고 있으며, 이미 프로그래밍 환경과 양자 컴퓨터 시뮬레이터를 개발해 일반에 공개하였음

Ø QuArC의 주요 목표는 본격적인 양자 컴퓨터 하드웨어의 등장에 앞서 실제로 사회에 도움이 되는 양자 응용프로그램의 개발을 진행하여 기여한다는 것임

Ø MS는 양자 컴퓨터 연구개발 성과를 대학을 위시한 외부 연구기관들에 공유하고 있는데, 학계의 연구 개발에 기여한다는 목적 외에도 우수한 인재를 육성·채용한다는 목적 하에서 펼치고 있는 정책으로 분석되고 있음

Ø QuArC의 선임연구원인 크리스타 스보르(Krysta Svore)는 캘리포니아 공과대학에서 강의하며 양자 컴퓨터의 응용 분야에 대한 구상을 밝힌 바 있는데, MS의 양자 컴퓨터 개발과 관련한 주요 아이디어는 캘리포니아 공과대학에서 태동했다고 볼 수 있음

ž 양자 컴퓨터 개발에 나서고 있는 다른 기업들과 마찬가지로 MS 역시 양자 컴퓨터의 킬러 애플리케이션은 ‘자연계의 시뮬레이션’이라 생각하고 있음

Ø 크리스타 스보르도 물리적 현상을 양자 레벨, 즉 원자나 전자 등의 상태를 마이크로 차원에서 정의하는 방법을 통해 시뮬레이션 하려면 양자 컴퓨터가 최적의 프로세서라고 설명하고 있음

Ø 현재 물리 현상을 시뮬레이션 하거나 물질 소재의 연구 및 소립자 연구에서 수퍼 컴퓨터가 사용되는데, 이런 용도가 수퍼 컴퓨터 사용 시간의 절반 가까이를 차지하고 있음

Ø 그러나 수퍼 컴퓨터의 대부분이 자연 현상의 시뮬레이션에서 사용되고 있긴 하지만 분자를 양자 레벨에서 시뮬레이션 하는 데 슈퍼 컴퓨터의 성능은 충분하지 않으며 작은 크기의 분자 밖에 취급할 수 없는 것이 현재 수퍼 컴퓨터의 수준임

Ø 이에 비해 양자 컴퓨터는 복잡한 분자 구조를 전자 수준까지 분석 할 수 있는데, MS가 주목하고 있는 것은 에너지 분야에서 양자 컴퓨터를 활용하여 지구 온난화를 방지한다는 구상임

Ø QuArC는 페레독신(Ferredoxin)이라는 분자의 시뮬레이션을 진행하고 있는데, 페레독신은 철(Fe)과 황(S)으로 구성된 단백질로 식물의 광합성을 통해 전자를 운반하는 역할을 하는 물질임

<자료> Cell                                     [그림 3] 페레독신의 구조

Ø MS가 주목하는 것은 페레독신을 사용하여 공기 중의 이산화탄소를 흡수하는 촉매를 생성하는 아이디어인데, 식물이 광합성으로 이산화탄소를 흡수하듯 이 페레독신을 이용한 촉매가 있으면 배출되는 이산화탄소의 양을 80~90%까지 감소시킬 수 있다고 함

Ø 이 촉매를 생성하려면 양자 수준에서 페레독신의 에너지 상태를 파악할 필요가 있는데 MS는 여기에 양자 컴퓨터를 사용해 큐빗(Qubit)을 전자 상태에서 매핑하여 분자를 시뮬레이션 하고 있으며, 페레독신의 시뮬레이션에는 100~200개의 큐빗이 필요하다고 함

ž 마이크로소프트는 페레독신을 포함한 분자 시뮬레이션을 위한 양자 알고리즘의 개발을 진행하고 있는데, QuArC 건립 이후 5년 동안 급속도로 기술 수준을 발전시켰음

Ø 2012년 페레독신의 에너지 레벨을 구하는 양자 알고리즘을 개발할 당시에는 양자 컴퓨터에서 실행해도 240억 년이 걸리는 수준이었는데, MS는 이 알고리즘의 개량을 계속해 2015년 경에는 이 시간을 68분 정도로 단축할 정도로 향상시켰음

Ø [그림 4]의 그래프는 분자 시뮬레이션에서 양자 알고리즘의 성능을 보여주고 있는데, 세로축은 계산에 필요한 시간(추정)을 나타내고 가로축은 계산에 필요한 큐빗의 수를 나타내며, 점선 그래프는 서로 다른 양자 알고리즘을 나타내는데 위부터 아래의 순서로 성능이 향상되고 있음을 보여주고 있음

<자료> Quantum Artificial Intelligence Lab [그림 4] 양자 알고리즘의 분자 시뮬레이션 성능

Ø 페레독신은 그래프의 오른쪽에 Fe2S2로 표시되어 있는데, MS는 수학 모델의 개량 및 소프트웨어의 최적화를 통해 성능을 향상시켰다고 설명하고 있음

ž 한편 양자 레벨 시뮬레이션을 통해 양자 컴퓨터를 이용해 새로운 소재를 찾을 수 있다는 기대감도 커지고 있는데, 목표 중 하나는 실온에서 초전도를 일으키는 물질을 찾는 것임.

Ø 이 물질은 'Room-Temperature Superconductor(상온 초전도체)'라고 하는데 말 그대로 실온에서 초전도가 되는 물질로, 초전도 상태가 되면 전기 저항이 없어져 전기를 보낼 때 에너지 손실은 제로가 되므로 이를 찾아내는 것은 전세계의 위대한 도전(grand challenge)이라 불리고 있음

Ø 양자 컴퓨터에서 상온 초전도 물질이 발견된다면 그 이점은 헤아릴 수 없는데, 대표적 활용사례는 송전 선로로 발전소에서 가정까지 에너지 손실 없이 전력을 내보낼 수 있게 됨

Ø 일반 전선을 사용할 경우 송전 과정에서는 전력의 6% 정도가 손실되는데, 초전도 상태로 전송하게 되면 손실을 없앨 수 있다는 것을 알지만 이를 위해서는 고압선을 섭씨 영하 200도 가까이 냉각시켜야 한다는 점이 실현의 걸림돌이 되고 있는 상황

Ø 그러나 양자 컴퓨터를 통해 상온 초전도 물질이 발견된다면, 가령 미국 서부 사막에 태양광 발전소를 건설하고 거기서 발전한 전력을 손실 없이 동부의 뉴욕으로 송전하는 것이 가능해 짐

Ø 자기부상열차로도 불리며 특히 학계에서 큰 관심을 보이고 있는 초전도 리니어(Linear)는 초전도 코일을 탑재하며 이것이 자석이 되어 부력과 추진력을 얻게 되지만, 코일을 초전도 상태로 하기 위해서는 액체 헬륨으로 섭씨 영하 269도까지 냉각시켜야 하는 과제가 있음

Ø 상온 초전도 물질이 발견된다면 냉각 장치가 필요 없어져 열차의 구조가 크게 단순화 되므로 미국의 연구자들은 양자 컴퓨터를 통해 이 소재를 찾아내는 것을 목표로 하고 있는데, 양자 컴퓨터로 돌파구를 찾게 된다면 초전도 리니어가 폭넓게 보급될 수 있을 것으로 보임

<자료> SciencePLX [그림 5] 초전도 리니어(자기부상열차)

ž 이처럼 양자 컴퓨터가 자연계의 시뮬레이션에 적합한 이유는 자연계의 현상은 고전 물리학으로 정의할 수 없으며 자연계가 양자역학에 따라 움직이고 있기 때문

Ø 크리스타 스보르와 함께 캘리포니아 공과대학에서 교수로 재직 중이며, 1965년에 노벨 물리학상을 수상한 리차드 페인만(Richard Feynman)은 양자 컴퓨터가 자연계의 시뮬레이션에 가장 적합하다고 설명하고 있음

Ø 페인만은 캘리포니아 공과대학의 'Potentialities and Limitations of Computing Machines(컴퓨터의 가능성과 한계)' 강좌에서 양자 컴퓨터에 대해 언급하고 있는데, 자연계는 양자 역학에 따라 움직이고 있기 때문에 이를 시뮬레이션 할 수 있는 것은 양자 컴퓨터 밖에 없다고 말하고 있음

Ø 양자 컴퓨터 개념의 창시자로 알려진 페인만은, 자연계의 현상은 고전 물리학의 이론으로 정의할 수 없으며 자연계를 시뮬레이션 한다면 양자 컴퓨터를 사용해야 한다고 설명하고 있으며, 동시에 양자를 제어하는​ 것은 매우 어렵다는 점을 함께 언급하고 있음

Ø 페인만은 아인슈타인의 상대성 이론과 양자 역학을 융합하는  'Quantum Electrodynamics(양자 전기역학)' 이론으로 노벨 물리학상을 수상하였는데, 그의 물리학 강의 노트(The Feynman Lectures on Physics)는 웹에 공개되어 있으며 물리학의 성경으로 인정받고 있음

ž MS가 추구하고 있는 ‘위상 양자 컴퓨터’ 기술은 오류에 대한 내성이 높은 구조가 특징이지만, 매우 어렵고 아직 초기단계여서 장기적인 연구가 요구된다는 것이 걸림돌임

Ø 위상 양자 컴퓨터는 기존의 연구와 다른 방식의 새로운 패러다임으로, 양자 컴퓨터의 오류에 대한 내성이 높은 구조라는 것이 가장 큰 특징이자 장점

Ø 위상 기하학(Topology)은 물건을 부드럽게 변형했을 때 변하지 않는 성질을 연구하는 학문인데, 부드러운 변형이란 물건을 늘이거나 줄이거나 구부러뜨리거나 하는 것을 의미하며, 찢거나 합치는 것은 포함되지 않음

Ø 즉, 위상 기하는 외부 자극에 영향을 받지 않는 특성을 가지고 있으며, 이를 양자 컴퓨터에 응용한 것이 바로 위상 양자 컴퓨터(Topological Quantum Compute)임

Ø 위상 양자 컴퓨터는 선 모양의 'Quasiparticle(의사 입자) 집합체'를 기본 단위로 하며, 기본 단위 사이의 엉킴을 측정하여 이를 연산단위 큐빗으로 하는데, 의사 입자의 집합체는 뜨개질처럼 다른 집합체와 얽히면서 진행됨

<자료> Nature [그림 6] 위상 양자 컴퓨터의 연산단위

Ø 의사 입자로는 소립자의 한 형태인 '애니온(Anyon)'이 사용되는데, 애니온은 전자와 그 반물질(antimatter)를 동시에 가지는 것으로 1937년 이탈리아의 천재 물리학자 에토레 마요라나가 예언한 '마요라나 페르미온(Majorana Fermion)'이라고도 불림

Ø 마요라나 페르미온은 그 존재가 의심되어 오다 지난 2012년 네덜란드 델프트 기술대학 연구진에 의해 처음으로 관측되었는데, 이 발견은 MS의 지원으로 이루어진 것이며 이후 델프트 대학 연구진과 MS는 긴밀한 협력을 유지하며 양자 컴퓨터 개발을 지속하고 있음

Ø 위상 양자 컴퓨터가 오류에 대한 내성이 높은 이유는 개별 의사 입자에 정보를 인코딩 하는 것이 아니라 선이 꼬이는 횟수(선이 겹치는 부분), 즉 의사 입자의 집합체가 포지션을 바꾸는 순서에 정보를 인코딩 하기 때문

Ø 의사 입자는 외부의 노이즈에 의해 강도와 위치가 변화하지만, 정보는 위상의 특성에 포함되어 있기 때문에 노이즈의 영향을 받지 않게 되는 것임

<자료> Delft University of Technology              [그림 7] 델프트 기술대학과 MS의 공동 연구

ž ‘위상 양자 컴퓨터’는 전형적인 고위험·고수익의 기술방식으로 자금력이 풍부한 MS로서는 투자해 봄직한 방식이며, 성공을 거둘 경우 MS는 양자 컴퓨터의 선두로 올라설 수 있음

Ø MS는 아직 수수께끼의 해명이 완전히 이루어지지 않은 마요라나 페르미온 소립자를 이용하고 있기 때문에, MS의 양자 컴퓨터 개발 목표는 그 신뢰성을 확보하는 데 있음

Ø 입자에 정보를 삽입하는 방식으로 개발하는 양자 컴퓨터의 오류 비율은 비교적 높아 10^(-4) 정도라고 알려져 있는 반면, 위상 양자 컴퓨터의 오류 비율은 이보다 매우 낮은 10^(-30)까지 도달할 수 있다고 알려져 있음

Ø 현재 상용 양자 컴퓨터는 오류 비율이 10^(-10) 정도일 것이 요구되고 있는데, MS의 위상 양자 컴퓨터는 이 조건을 훨씬 넘어서는 것이라 할 수 있어 만일 상용화가 이루어진다면 MS는 경쟁자들에 비해 크게 앞서는 양자 컴퓨터 기술력을 단숨에 확보하게 될 것으로 예상됨

Ø 단, 위상 양자 컴퓨터는 아직 기초 연구 단계여서 장기간에 걸친 연구 개발이 필요한데, 이런 점은 풍부한 자금력을 가진 MS로서는 문제가 되지 않으며 오히려 MS에 적합한 연구개발 아이템이라 할 수 있음

Ø MS는 양자 컴퓨터의 핵심 기술인 소프트웨어 개발에 주력하고 있는데, 시뮬레이터를 사용하여 양자 알고리즘을 개발하고 있으며, 상용 양자 컴퓨터들이 등장하면 여러 분야에서 바로 활용할 수 있게 해주는 준비를 해나가고 있음

Ø 양자 컴퓨터 개발에서는 하드웨어뿐만 아니라 알고리즘의 개발도 쉽지 않고 시간과 비용이 소요되는데, MS는 알고리즘의 개발을 선행하여 유용한 애플리케이션의 개발을 목표로 함으로써 경쟁기업과 차별화를 꾀하고 있음

Ø 또한 양자 알고리즘의 개발은 인공지능(AI)의 발전과도 밀접한 관련이 있기 때문에, MS는 독자적인 위상 양자 컴퓨터 개발을 통해 AI까지 선도할 수 있는 포지셔닝 확보를 위해 양자 알고리즘 개발에 적극적인 투자를 지속할 것으로 예상됨