양자 컴퓨팅이란?

특수한 하드웨어에서 계산을 실행하기 위해 양자 역학을 사용하는 것입니다.

양자 컴퓨팅 소개

양자 컴퓨팅을 완벽하게 정의하려면 몇 가지 주요 용어를 먼저 정의해야 합니다.

양자란?

“양자 컴퓨팅”의 양자는 시스템에서 출력을 계산하는 데 사용하는 양자 역학을 의미합니다. 물리학에서 양자는 실제 속성의 가능한 최소 개별 단위입니다. 일반적으로 전자, 중성미자, 광자와 같은 원자성 또는 아원자성 입자의 속성을 지칭합니다.

큐비트란?

큐비트는 양자 컴퓨팅의 기본 정보 단위입니다. 큐비트는 기존 컴퓨팅에서 비트가 수행하는 것과 유사한 역할을 양자 컴퓨팅에서 수행하지만, 작동 방식은 매우 다릅니다. 기존 비트는 이진이며 0 또는 1 위치만 포함할 수 있지만, 큐비트는 가능한 모든 상태의 중첩을 보유할 수 있습니다.

양자 컴퓨팅이란?

양자 컴퓨터는 중첩, 얽힘, 양자 간섭과 같은 양자 물리학의 고유한 동작을 활용하며 이를 컴퓨팅에 적용합니다. 이는 기존 프로그래밍 방법에 새로운 개념을 도입합니다.

중첩

중첩에서 양자 입자는 가능한 모든 상태의 조합입니다. 양자 입자는 관찰하고 측정할 때까지 변동합니다. 이진 위치와 중첩의 차이를 나타내는 한 가지 방법은 동전을 상상하는 것입니다. 기존의 비트는 “동전을 뒤집고” 앞면이나 뒷면을 가져와서 측정됩니다. 그러나 동전을 보면서 앞면과 뒷면을 동시에 보는 것은 물론 그 사이의 모든 상태도 볼 수 있다면 동전은 중첩 상태에 있는 것입니다.

얽힘

얽힘은 양자 입자가 측정 결과를 상호 연결하는 능력입니다. 큐비트는 얽힐 경우 단일 시스템을 형성하고 서로 영향을 미칩니다. 한 큐비트의 측정값을 사용하여 다른 큐비트에 대한 결론을 이끌어낼 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 시스템에서 더 많은 큐비트를 추가하고 큐비트를 얽히게 하여 기하급수적으로 더 많은 정보를 계산하고 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

양자 간섭

양자 간섭은 한 방향 또는 다른 방향으로 붕괴할 확률에 영향을 주는 중첩으로 인한 큐비트의 고유 동작입니다. 양자 컴퓨터는 간섭을 최대한 줄이고 가장 정확한 결과를 보장하도록 설계 및 구축됩니다. Microsoft는 이를 위해 구조를 조작하고 외부 간섭으로부터 보호하는 화합물로 둘러쌈으로써 안정화되는 토폴로지 큐비트를 사용합니다.

양자 컴퓨팅은 어떻게 작동하나요?

A quantum computer has three primary parts:

  • An area that houses the qubits
  • A method for transferring signals to the qubits
  • A classical computer to run a program and send instructions

For some methods of qubit storage, the unit that houses the qubits is kept at a temperature just above absolute zero to maximize their coherence and reduce interference. Other types of qubit housing use a vacuum chamber to help minimize vibrations and stabilize the qubits.

Signals can be sent to the qubits using a variety of methods, including microwaves, laser, and voltage.

양자 컴퓨터 사용 및 애플리케이션 영역

양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 모든 것을 더 빨리 수행할 수는 없지만, 큰 영향을 미칠 잠재력이 있는 몇 가지 영역이 있습니다.

양자 시뮬레이션

양자 컴퓨터는 계산에서 양자 현상을 사용하기 때문에 다른 양자 시스템을 모델링하는 데 매우 적합합니다. 즉, 기존 컴퓨터에 과부하를 일으킬 수 있는 시스템의 복잡성과 모호성을 처리할 수 있습니다. 모델링할 수 있는 양자 시스템의 예로는 광합성, 초전도성, 복잡한 분자 형성이 있습니다.

암호화

데이터 전송을 보호하는 데 널리 사용되는 RSA(Rivest-Shamir-Adleman) 알고리즘과 같은 기존의 암호화는 소인수 분해 또는 이산 로그와 같은 다루기 힘든 문제에 의존합니다. 이러한 문제 중 다수는 양자 컴퓨터를 사용하여 더 효율적으로 해결할 수 있습니다.

최적화

최적화는 원하는 결과와 제약 조건을 고려하여 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾는 프로세스입니다. 과학 및 산업 분야에서는 비용, 품질, 생산 시간과 같은 요소를 기반으로 중요한 결정을 내리는데, 이 모두를 최적화할 수 있습니다. 기존 컴퓨터에서 양자 유도 최적화 알고리즘을 실행하여 전에는 불가능했던 솔루션을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 교통 흐름, 비행기 게이트 할당, 패키지 배달, 에너지 스토리지와 같은 복잡한 시스템을 관리하는 더 나은 방법을 찾을 수 있습니다.

양자 기계 학습

기존 컴퓨터의 기계 학습은 과학과 비즈니스의 세계를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 그러나 기계 학습 모델을 학습시키려면 계산 비용이 많이 들기 때문에 이로 인해 이 분야의 범위와 개발이 진척되지 못했습니다. 이 영역에서 진행 속도를 높이기 위해 Microsoft는 더 빠른 기계 학습을 가능하게 하는 양자 소프트웨어를 고안하고 구현하는 방법을 탐색하고 있습니다.

검색

1996년에 개발된 양자 알고리즘은 비정형 데이터를 검색하는 솔루션의 속도를 획기적으로 높여 기존 알고리즘보다 더 적은 수의 단계로 검색을 실행했습니다.

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