http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=24566
지금으로서는 화학계산과 인공지능(AI) 분야가 유망할 것으로 기대되고 있으며, 전 세계의 대학이나 글로벌 IT 기업, 그리고 다수의 양자 벤처기업이 새로운 용도를 찾아내는 데 전력을 다하고 있다
특히, 양자 컴퓨터는 0 또는 1로 이루어진 기존 컴퓨터의 비트(bit)와는 달리, 0인 동시에 1이 될 수 있는 큐비트(qubit)가 기초다. 큐비트 개수가 많아질수록 정보처리 속도는 비약적으로 높아지고 점점 더 커지고 있지만 추가 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있는 실용적인 방법은 거의 없다.
이 과제를 극복하기 위해 고전 컴퓨터에서 양자 컴퓨터로의 전환을 용이하게 하기 위해 컬럼비아대학교(Columbia University)와 구글 양자 인공지능(Google Quantum AI)의 공동연구팀이 현재까지 가장 많은 양자 비트를 사용하여 양자 역학 시스템에서 가장 낮은 '바닥상태(基底狀態)의 에너지(ground state energy)'를 계산하는 알고리즘을 개발했다.
컬럼비아大 박사 후 연구원이자 구글 퀀텀 AI 이준호(Joonho Lee) 박사와 컬럼비아大 화학부 데이비드 라이히만(David Reichman) 교수가 주도한 이 알고리즘은 화학 방정식을 처리할 때 양자 비트 또는 큐비트에 의해 생성되는 통계적 오류 또는 노이즈를 줄이는 것이다. 이를 통해 새로운 물질(재료)을 더 쉽게 설계하는 데 도움이 될 수 있다.
이 알고리즘은 구글이 2019년 개발한 0.2입방미리미터(㎣)의 초전도 소자 53개(큐비트)로 구성된 양자 프로세서 ‘시카모어(Sycamore)’를 사용하여 분자의 가장 낮은 에너지 상태인 바닥상태 에너지를 계산했다. 이것은 실제 양자 장치에서 수행된 것 중 가장 큰 양자 화학 계산이다.
구글 퀀텀 AI 이준호 박사는 바닥상태 에너지를 정확하게 계산하는 능력은 화학자들이 새로운 물질을 개발할 수 있게 해줄 것이라며, 이 알고리즘은 다른 지속 가능성 목표 중에서 농업을 위한 질소 고정과 청정에너지를 만들기 위한 가수분해 모두를 가속화하는 물질을 설계하는 데 사용될 수 있다고 말했다.
원칙적으로 양자 컴퓨터는 슈뢰딩거 방정식을 푸는 데 필요한 것과 같이 기하급수적으로 더 크고 복잡한 계산을 처리할 수 있어야 한다. 왜냐하면 양자를 구성하는 큐비트가 양자 상태를 이용하기 때문이다. 1과 0으로 구성된 2 진수 또는 비트와 달리 큐비트는 두 상태로 동시에 존재할 수 있다.
그러나 큐비트는 취약하고 오류가 발생하기 쉽다. 큐비트가 많을수록 최종 답은 정확도가 떨어진다. 이준호 박사의 이 알고리즘은 기존 컴퓨터와 양자 컴퓨터의 결합된 능력을 이용해 양자컴퓨터의 오류를 최소화하면서 화학방정식을 보다 효율적으로 풀어낸 것이다.
이 박사는 "이것은 두 세계 모두에서 최고입니다"라며, "우리는 양자 정보 과학에서 최첨단으로 간주되는 도구뿐만 아니라 이미 가지고 있는 도구를 활용하여 양자 계산 화학을 정제화 한 것입니다"라고 밝혔다.
이 새로운 연구에서 하이브리드 고전-양자 계산은 최고의 기존 방법 중 일부만큼 정확한 것으로 밝혀졌다. 이는 양자컴퓨팅의 중요한 이정표인 양자컴퓨터로 문제를 보다 정확하고 빠르게 해결할 수 있음을 시사한다.
연구팀은 더 효율적인 알고리즘을 만들기 위해 계속해서 알고리즘을 조정할 것이며 더 나은 양자 하드웨어를 만들기 위해 노력할 것이다 더 크고 더 어려운 화학적 문제를 해결할 가능성은 시간이 지남에 따라 높아질 것으로 이는 개발 중인 양자 기술이 실질적으로 유용할 것이라는 확신이라고 밝혔다.
한편, 이연구 결과는 국제 과학 학술지 네이처(Nature) 誌에 '양자 컴퓨터를 사용해 페르미온 양자 몬테카를로의 편향 제거(Unbiasing fermionic quantum Monte Carlo with a quantum computer-다운)'란 제목으로 16일(현지시간) 게재됐다. 아울러 새로운 양자 알고리즘 개발을 위해서는 Google Quantum AI의 다양한 오픈 소스 코드 라이브러리(다운)를 참고하면 된다.
지금으로서는 화학계산과 인공지능(AI) 분야가 유망할 것으로 기대되고 있으며, 전 세계의 대학이나 글로벌 IT 기업, 그리고 다수의 양자 벤처기업이 새로운 용도를 찾아내는 데 전력을 다하고 있다
특히, 양자 컴퓨터는 0 또는 1로 이루어진 기존 컴퓨터의 비트(bit)와는 달리, 0인 동시에 1이 될 수 있는 큐비트(qubit)가 기초다. 큐비트 개수가 많아질수록 정보처리 속도는 비약적으로 높아지고 점점 더 커지고 있지만 추가 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있는 실용적인 방법은 거의 없다.
이 과제를 극복하기 위해 고전 컴퓨터에서 양자 컴퓨터로의 전환을 용이하게 하기 위해 컬럼비아대학교(Columbia University)와 구글 양자 인공지능(Google Quantum AI)의 공동연구팀이 현재까지 가장 많은 양자 비트를 사용하여 양자 역학 시스템에서 가장 낮은 '바닥상태(基底狀態)의 에너지(ground state energy)'를 계산하는 알고리즘을 개발했다.
컬럼비아大 박사 후 연구원이자 구글 퀀텀 AI 이준호(Joonho Lee) 박사와 컬럼비아大 화학부 데이비드 라이히만(David Reichman) 교수가 주도한 이 알고리즘은 화학 방정식을 처리할 때 양자 비트 또는 큐비트에 의해 생성되는 통계적 오류 또는 노이즈를 줄이는 것이다. 이를 통해 새로운 물질(재료)을 더 쉽게 설계하는 데 도움이 될 수 있다.
이 알고리즘은 구글이 2019년 개발한 0.2입방미리미터(㎣)의 초전도 소자 53개(큐비트)로 구성된 양자 프로세서 ‘시카모어(Sycamore)’를 사용하여 분자의 가장 낮은 에너지 상태인 바닥상태 에너지를 계산했다. 이것은 실제 양자 장치에서 수행된 것 중 가장 큰 양자 화학 계산이다.
구글 퀀텀 AI 이준호 박사는 바닥상태 에너지를 정확하게 계산하는 능력은 화학자들이 새로운 물질을 개발할 수 있게 해줄 것이라며, 이 알고리즘은 다른 지속 가능성 목표 중에서 농업을 위한 질소 고정과 청정에너지를 만들기 위한 가수분해 모두를 가속화하는 물질을 설계하는 데 사용될 수 있다고 말했다.
원칙적으로 양자 컴퓨터는 슈뢰딩거 방정식을 푸는 데 필요한 것과 같이 기하급수적으로 더 크고 복잡한 계산을 처리할 수 있어야 한다. 왜냐하면 양자를 구성하는 큐비트가 양자 상태를 이용하기 때문이다. 1과 0으로 구성된 2 진수 또는 비트와 달리 큐비트는 두 상태로 동시에 존재할 수 있다.
그러나 큐비트는 취약하고 오류가 발생하기 쉽다. 큐비트가 많을수록 최종 답은 정확도가 떨어진다. 이준호 박사의 이 알고리즘은 기존 컴퓨터와 양자 컴퓨터의 결합된 능력을 이용해 양자컴퓨터의 오류를 최소화하면서 화학방정식을 보다 효율적으로 풀어낸 것이다.
이 박사는 "이것은 두 세계 모두에서 최고입니다"라며, "우리는 양자 정보 과학에서 최첨단으로 간주되는 도구뿐만 아니라 이미 가지고 있는 도구를 활용하여 양자 계산 화학을 정제화 한 것입니다"라고 밝혔다.
이 새로운 연구에서 하이브리드 고전-양자 계산은 최고의 기존 방법 중 일부만큼 정확한 것으로 밝혀졌다. 이는 양자컴퓨팅의 중요한 이정표인 양자컴퓨터로 문제를 보다 정확하고 빠르게 해결할 수 있음을 시사한다.
연구팀은 더 효율적인 알고리즘을 만들기 위해 계속해서 알고리즘을 조정할 것이며 더 나은 양자 하드웨어를 만들기 위해 노력할 것이다 더 크고 더 어려운 화학적 문제를 해결할 가능성은 시간이 지남에 따라 높아질 것으로 이는 개발 중인 양자 기술이 실질적으로 유용할 것이라는 확신이라고 밝혔다.
한편, 이연구 결과는 국제 과학 학술지 네이처(Nature) 誌에 '양자 컴퓨터를 사용해 페르미온 양자 몬테카를로의 편향 제거(Unbiasing fermionic quantum Monte Carlo with a quantum computer-다운)'란 제목으로 16일(현지시간) 게재됐다. 아울러 새로운 양자 알고리즘 개발을 위해서는 Google Quantum AI의 다양한 오픈 소스 코드 라이브러리(다운)를 참고하면 된다.
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