양자 컴퓨팅의 잠재력 발휘: 산업 혁신 및 복잡한 문제 해결
4월 14일이 세계 양자의 날로 기념된다는 것을 알고 계셨습니까? 플랑크 상수는 양자 컴퓨팅의 기반이 되는 빛의 입자 측면을 포함하여 원자 규모에서 입자와 파동의 동작을 설명합니다.
그렇다면 양자 컴퓨팅이란 무엇일까요?
양자 컴퓨팅은 물리학에서 유래한 양자 이론의 원리를 중심으로 컴퓨터 기반 기술 개발에 대한 연구입니다. 양자 컴퓨팅은 특정 계산 작업을 수행하기 위해 비트의 조합을 사용합니다. 결과적으로 데이터를 저장하고 계산을 수행하기 위해 양자 물리학의 속성을 사용하는 기계인 양자 컴퓨터의 개발을 보게 됩니다. 이는 복잡하고 방대한 연산을 신속하고 효율적으로 해결하는 데 매우 유리할 수 있습니다. 반면 스마트폰과 노트북을 포함한 기존 컴퓨터는 0 또는 1이 될 수 있는 이진 "비트"로 정보를 인코딩합니다. 양자 컴퓨터에서 기본 메모리 단위는 양자 비트 또는 큐비트입니다.
양자 컴퓨팅의 응용 분야:
여러 응용 분야에서 양자 컴퓨팅의 연산을 사용하면 많은 산업에서 프로세스를 개선하고 수백만 배의 시간을 절약하며 가장 복잡한 문제에 대한 경로를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 양자 컴퓨팅이 중요한 역할을 할 수 있는 몇 가지 응용 분야는 다음과 같습니다.
- 전산 화학: 가장 유망한 양자 컴퓨팅 응용 분야 중 하나는 전산 화학 분야에 있습니다. 기존 컴퓨터는 가장 작고 방대한 수의 분자를 처리하기 어렵지만 양자 컴퓨팅은 분자를 매핑하는 전략적 경로를 제공하여 제약 연구의 기회를 제공합니다. 양자 컴퓨팅을 통해 해결할 수 있는 중요한 문제 중 일부는 생체 내 임상 시험 영역에 있습니다.
- 인공 지능: 인공 지능은 이미 전자 상거래 및 의료에서 금융 및 교육에 이르기까지 다양한 분야에서 떠오르는 기술입니다. 그러나 양자 컴퓨팅과 함께 결정을 내리기가 훨씬 쉬워질 것입니다.
- 금융: 양자 컴퓨팅은 시장 활동에 대한 보다 정확한 시뮬레이션 및 예측을 통해 분석가의 기능을 완화하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 기존 컴퓨터가 수행하지 못합니다.
- 의료: 의료 분야에서 양자 컴퓨팅의 효과는 빠른 DNA 염기서열 분석 및 대량의 의료 데이터 처리와 같은 많은 중요한 혁신을 가능하게 할 수 있습니다.
다른 주요 응용 분야는 다음과 같습니다.
양자 컴퓨팅 기술을 비즈니스에 도입하는 거대 기업은 다음과 같습니다.
- IBM: 2016년에 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 액세스를 제공한 최초의 회사가 되었으며 현재는 보다 효율적으로 문제를 해결하기 위해 2023년에 출시될 1,121큐비트 프로세서인 Condor와 433큐비트 프로세서인 Osprey를 출시할 계획입니다.
- QCI: 이 회사는 양자 컴퓨팅으로 기존 계산을 보완하는 것을 믿고 있으며 이러한 비전으로 양자 컴퓨팅 플랫폼인 SaaS(Software-as-a-Service)인 Qatalyst를 공개했습니다.
- Xanadu: 클라우드를 통해 사용할 수 있는 최초의 광자 기반 양자 컴퓨팅 플랫폼을 제공하는 캐나다 스타트업으로, 이 시스템은 초전도체 대신 빛을 사용하므로 실온에서 작동할 수 있습니다.
- Microsoft: Azure 클라우드 플랫폼은 Honeywell과 IonQ가 만든 양자 컴퓨터를 도입하여 기존 기계로는 해결할 수 없는 문제를 해결합니다. BMW, Airbus 및 Roche는 이미 Microsoft에서 양자 컴퓨터를 사용해 보고 있습니다.
시장 통찰력:
Fortune Business Insights에 따르면 양자 컴퓨팅 시장은 2021년 4억 8,610만 달러에서 2028년 31억 8,090만 달러로 2021-2028년 동안 연평균 성장률 30.8%로 성장할 것으로 예상됩니다. 시장 가치는 2020년에 3억 9,250만 달러였습니다. 양자 컴퓨팅에 대한 수요는 많은 컴퓨팅 서비스에서 많이 사용됨에 따라 증가할 것으로 예상됩니다.
양자 컴퓨팅의 미래:
슈퍼컴퓨터는 선형 문제 해결에 국한되고 혼돈스러운 문제에 대한 해결책을 찾기가 어려워짐에 따라 양자 컴퓨팅은 양자 역학의 물리학을 사용하여 단백질 모델링과 같은 복잡한 문제에 대한 솔루션을 활용합니다. 또한 여러 솔루션을 동시에 시도할 수도 있습니다. 또한 막대한 계산 능력이 필요한 AI 시스템에서 처리한 데이터를 지원할 수도 있습니다.
결론:
이제 우리는 양자 컴퓨팅이 큐비트 사용을 통해 많은 응용 분야에 가치를 더한다는 것을 알게 되었지만 양자 컴퓨팅의 단점을 가라앉힐 수는 없습니다. 가장 어려운 부분 중 하나는 강력한 특성이며 엔지니어링하기가 매우 어렵습니다. 또한 양자 CPU는 자체의 효율성 및 가열 문제가 발생할 것입니다.
따라서 양자 시스템을 가능하게 하는 특성으로 인해 섬세해지고 전체 시스템이 무너질 수도 있습니다.
작성자: Riya Singh