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2025-02-24

2025년은 유엔이 지정한 ‘세계 양자 과학 기술의 해’ 양자 컴퓨팅의 세계로 뛰어들다
"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."
트렌드 관련 짧은 인사이트 공유 시간에서 "지금의 컴퓨터로 인공지능 머신러닝을 이용해서 풀고자 하는 문제를 해결할 수도 있지만 지금 그 한계를 느끼고 새롭게 양자컴퓨터를 개발하려는 시도를 예전보다 많이 하고 있다"
위와 비슷한 이야기를 들었다. 양자컴퓨터와 인공지능의 관계에 대해 좀더 자세히 알아보고 싶다는 생각이 들었다. 책의 마지막 부분 Part4에서 양자컴퓨터와 머신러닝에 대한 질문을 다루고 있어 이 부분에 대해서도 책을 통해 궁금한 부분을 알 수 있었다.
올해 구글이 양자컴퓨터 윌로우에 대해 이야기 하면서 양자컴퓨터 관련 주식이 폭등하기도 했다.
https://blog.google/technology/research/google-willow-quantum-chip/
윌로우는 초전도 양자컴퓨터라는 것도 책을 통해서 알게 되었다. 그리고 이런 초전도 양자컴퓨터 방식을 이용하는 회사에 리게티라는 회사가 있다.
그리고 나서 뉴스에서 "엔비디아의 젠슨 황이 양자컴퓨터 사용화 시점에 대한 의견을 밝힌 후 주식이 폭락했다"는 기사를 봤다. 역시 시장은 기술을 그냥 기술의 관점에서 보는 것이 아닌 경제와 기술은 강한 연결 관계를 가지고 있다. 벌써 사람들은 양자컴퓨터 기술에 대해 자세하게는 모르고 알기는 쉽지 않지만 이미 주식이라는 방법으로 양자컴퓨터 기술에 대해 응원을 보내는 것이 아닐까 하는 생각을 한다. 그 뒤로 나도 양자 컴퓨터와 관련된 주식에도 관심을 가지게 되면서 이 기술의 내부가 궁금해 졌다.
올해 구글이 양자컴퓨터 윌로우에 대해 이야기 하면서 양자컴퓨터 관련 주식이 폭등하기도 했다.
그래서 이번 3월이 오기 전 읽어야 겠다고 생각한 책은 "모두를 위한 양자컴퓨터"라는 책이다.
이 책의 영어 제목은 "Quantum Computing for Dummies"라는 제목을 가지고 있다. 양자 컴퓨터가 무엇인지 제대로 말이나 설명을 못하는 사람을 위해서 처음부터 알려주겠다는 의미가 있다고 생각한다.
책은 처음 도입 부분 "양자 컴퓨팅 부트캠프"라는 제목부터 시작한다. 입문자이지만 빠르게 성장을 하고 싶은 사람의 경우 일정 기간 부트캠프에 참석해서 실력을 향상시킨다. 그와 같은 개념으로 이 책은 부트캠프에 참여 하고 있다는 생각으로 각 파트를 2일에 나눠서 읽었다.
PART 1 양자 컴퓨팅의 성능
PART 2 양자 컴퓨팅 옵션
PART 3 양자 컴퓨팅과 얽히기
PART 4 알아 두면 좋은 열 가지 이야기
위와 같이 목차가 구성되어 있다.
책을 완독 하는데 일주일 조금 넘게 10일 정도 시간이 소요되었다. 특히 PART3, 4가 핵심적인 내용이 많았다. 그래서 이 부분은 다시 한번 챙겨서 읽어보고 모르는 부분은 찾아보기도 했다.
책에서 가장 먼저 만나는 기초인듯 하면서도 어려운 주요 용어를 정리해 보면 아래와 같다.
중첩 : 여러 값을 동시에 가질 수 있는 능력 (P.34)
얽힘 : 한 입자의 변화가 다른 입자에 즉각적인 변화를 일으키고, 한 입자의 값을 측정하면 다른 입자의
대응하는 값을 알 수 있는 상태
결맞음 : 전자 같은 양자 입자가 외부의 교란을 받지 않은 상태, 결맞음 되어 있는 입자만이 중첩과 얽힘
상태에 있을 수 있다
터널링 : 양자 역학에서 입자는 중간에 장벽이 있어도 한곳에서 다른 곳으로 순간적으로 이동할 수 있다.
가장 최적의 해법을 찾는 데 이용
(출처 : 모두를 위한 양자역학 P.34)
중첩과 얽힘에 대한 개념은 아래 영상을 통해 좀더 살펴보았다.
https://youtu.be/JhHMJCUmq28?si=1mVRxZTIDah3J0gb
책을 읽으면서 고전 컴퓨터로 풀 수 있는 문제와 양자 컴퓨터가 꼭 필요한 문제가 무엇인지에 대해 아직 명확하지 않고 앞으로 할 일은 양자 컴퓨터로 풀어야 하는 문제를 분명하게 구분하는 일이라 할 수 있다.
그리고 양자컴부터 하드웨어가 현실화 되기 전부터 그 구현에 대한 알고리즘이 등장했고 지금은 양자 동물원이라는 이름으로 이 알고리즘이 공개되어 있고 사용하고 있다는 것도 놀라웠다.
https://quantumalgorithmzoo.org/
특히 여러 알고리즘 가운데 쇼어 알고리즘에 대해 관심을 가지게 되었다.
https://quantumai.google/cirq/experiments/shor
쇼어 알고리즘은 소인수 분해에 사용되는 알고리즘으로 암호 해독을 위해 사용할 수 있는 알고리즘이다.
쇼어 알고리즘과 함께 그로버 알고리즘은 길찾기 문제에 사용될 수 있다고 한다. 이 알고리즘은 향후 자율주행 분야에 유용한 알고리즘이라는 생각이 들었다.
https://learning.quantum.ibm.com/course/fundamentals-of-quantum-algorithms/grovers-algorithm
책에 있는 내용들을 바탕으로 Qiskit을 설치해 보았다.
https://www.ibm.com/quantum/qiskit
우선 API를 발급하기 위해 계정을 만들어야 한다.
설치와 관련해서 책에 있는 내용의 부족한 부분은 동영상을 참고했다.
https://youtu.be/M4EkW4VwhcI?si=Lx0KOQyScDMWVr5E
책을 통해서 실제로 양자컴퓨터를 이용해 보고 양자컴퓨터 학습과 관련된 정보를 얻을 수 있어 유용했다.
"PART 3 양자 컴퓨팅과 얽히기" 이 파트가 소프트웨어와 관련된 분야를 집중적으로 다루고 있다면
"PART 4 알아 두면 좋은 열 가지 이야기" 는 사람들이 양자컴퓨터와 관련되어 가지고 있는 오해 그리고 기술 및 비즈니스 관련 FAQ라서 이 부분을 먼저 읽어도 좋겠다는 생각이 들었다.