양자 컴퓨팅이란 무엇입니까? 불가능한 문제에 대한 해결책

컴퓨터 산업에서 과대 광고가 부족한 것은 아니지만, 때때로 기술이 약속을 따라 잡는다는 것을 인정해야합니다. 기계 학습이 좋은 예입니다. 기계 학습은 1950 년대부터 과장되어 왔으며 마침내 지난 10 년 동안 일반적으로 유용 해졌습니다.

양자 컴퓨팅은 1980 년대에 제안되었지만 여전히 실용적이지는 않지만 과대 광고가 약화되지는 않았습니다. 소수의 연구실에는 실험용 양자 컴퓨터가 있고 IBM 등이 생산하는 상용 양자 컴퓨터와 양자 시뮬레이터도 있지만, 상용 양자 컴퓨터조차도 큐 비트 수가 적습니다 (다음 섹션에서 설명하겠습니다). ), 높은 감쇠율 및 상당한 양의 소음.

양자 컴퓨팅 설명

내가 찾은 양자 컴퓨팅에 대한 가장 명확한 설명은 IBM의 Talia Gershon 박사의이 비디오에 있습니다. 비디오에서 Gershon은 어린이, 청소년, 대학생 및 대학원생에게 양자 컴퓨팅을 설명하고 예일 대학의 Steve Girvin 교수와 양자 컴퓨팅 신화와 도전 과제에 대해 논의합니다.

아이에게 그녀는 비트와 페니를 비유합니다. 고전적인 비트는 테이블에 누워있는 동전처럼 앞면이나 뒷면을 보여주는 바이너리입니다. 양자 비트 ( qubits )는 테이블에서 회전하는 동전과 같으며 결국 앞면 또는 뒷면 상태로 붕괴 될 수 있습니다.

십대에게 그녀는 같은 비유를 사용하지만 회전하는 페니의 상태를 설명하기 위해 중첩 이라는 단어를 추가합니다 . 상태 중첩은 원자의 전자 구름과 기본 입자에서 흔히 볼 수있는 양자 특성입니다. 대중 과학에서 일반적인 비유는 상자가 열리고 하나 또는 다른 것으로 관찰 될 때까지 살아있는 것과 죽은 것의 중첩 된 양자 상태로 상자에 존재하는 슈뢰딩거 고양이의 사고 실험입니다.

Gershon은 십대와 양자 얽힘 에 대해 계속 논의 합니다. 이것은 둘 이상의 얽힌 양자 객체가 분리되어 있어도 연결되어 있음을 의미합니다.

덧붙여서 아인슈타인은이 아이디어를 혐오했다. 그는 "멀리서 으스스한 행동"이라고 일축했다. 그러나 그 현상은 실제적이고 실험적으로 관찰 할 수 있으며 최근까지도 촬영되었다. 더 좋은 점은 양자 정보와 얽힌 빛이 50km의 광섬유를 통해 전송된다는 것입니다.

마지막으로 Gershon은 희석 냉장고가있는 십대 IBM의 양자 컴퓨터 프로토 타입을 보여주고 화학 결합 모델링과 같은 양자 컴퓨터의 가능한 응용 프로그램에 대해 논의합니다.

대학생과 함께 Gershon은 양자 컴퓨터, 양자 칩 및 칩 온도를 10mK (밀리 켈빈)로 낮추는 희석 냉장고에 대해 더 자세히 설명합니다. Gershon은 또한 양자 중첩 및 간섭과 함께 양자 얽힘을 더 자세히 설명합니다. 건설적 양자 간섭은 양자 컴퓨터에서 정답으로 이어지는 신호를 증폭하는 데 사용되며 파괴적 양자 간섭은 오답으로 이어지는 신호를 취소하는 데 사용됩니다. IBM은 초전도 재료로 큐 비트를 만듭니다.

대학원생과 함께 Gershon은 양자 컴퓨터를 사용하여 딥 러닝 모델 학습의 핵심 부분을 가속화 할 수있는 가능성에 대해 논의합니다. 그녀는 또한 IBM이 보정 된 마이크로파 펄스를 사용하여 컴퓨팅 칩의 양자 상태 (큐 비트)를 조작하고 측정하는 방법을 설명합니다.

하나의 큐 비트가 시연되기 전에 개발 된 양자 컴퓨팅의 주요 알고리즘 (아래에서 설명)은 수백만 개의 완벽하고 내결함성, 오류 수정 큐 비트를 사용할 수 있다고 가정했습니다. 우리는 현재 50 큐 비트를 가진 컴퓨터를 가지고 있으며 완벽하지 않습니다. 개발중인 새로운 알고리즘은 현재 우리가 가지고있는 제한된 수의 잡음이있는 큐 비트로 작동하도록 고안되었습니다.

Yale의 이론 물리학자인 Steve Girvin은 Gershon에게 아직 존재하지 않는 내결함성 양자 컴퓨터에 대한 그의 연구에 대해 이야기합니다. 두 사람은 양자 디코 히어 런스의 좌절감 —“정보 양자를 너무 오래 유지할 수있다”는 것과 단순한 관찰 행위로 인한 잡음에 대한 양자 컴퓨터의 본질적인 민감도에 대해 논의합니다. 그들은 양자 컴퓨터가 5 년 안에 기후 변화, 암, 그리고. Girvin : "우리는 현재 양자 컴퓨팅의 진공관 또는 트랜지스터 단계에 있으며 양자 집적 회로를 발명하기 위해 고군분투하고 있습니다."

양자 알고리즘

Gershon이 비디오에서 언급했듯이, 이전 양자 알고리즘은 아직 사용할 수없는 완벽하고 내결함성, 오류 수정 큐 비트 수백만 개를 가정합니다. 그럼에도 불구하고 이들 중 두 가지를 논의하여 그들의 약속과 암호화 공격에서의 사용으로부터 보호하기 위해 사용할 수있는 대책을 이해하는 것이 좋습니다.

그로버의 알고리즘

1996 년 Lov Grover가 고안 한 Grover의 알고리즘은 O (√N) 단계에서 함수의 역함수를 찾습니다. 정렬되지 않은 목록을 검색하는 데에도 사용할 수 있습니다. O (N) 단계가 필요한 기존 방법에 비해 2 차 속도 향상을 제공합니다.

Grover 알고리즘의 다른 응용 프로그램에는 숫자 집합의 평균 및 중앙값 추정, 충돌 문제 해결 및 암호화 해시 함수 리버스 엔지니어링이 포함됩니다. 암호화 응용 프로그램 때문에 연구원들은 때때로 미래의 양자 공격으로부터 보호하기 위해 대칭 키 길이를 두 배로 늘릴 것을 제안합니다.

Shor의 알고리즘

1994 년 Peter Shor가 고안 한 Shor의 알고리즘은 정수의 소인수를 찾습니다. log (N)에서 다항식 시간으로 실행되므로 기존 일반 숫자 필드 체보다 기하 급수적으로 빠릅니다. 이러한 기하 급수적 인 속도 향상은 양자 잡음 및 기타 양자가없는 상태에서 "충분한"큐 비트 (정확한 수는 정수의 크기에 따라 달라짐)를 가진 양자 컴퓨터가있는 경우 RSA와 같은 공개 키 암호화 체계를 깨뜨릴 것을 약속합니다. -탈 일관 현상.

양자 컴퓨터가 RSA 암호화에 사용되는 일종의 큰 정수에 대해 Shor의 알고리즘을 성공적으로 실행할 수있을만큼 크고 신뢰할 수있게 되었다면 소인수 분해의 어려움에 의존하지 않는 새로운 "양자 후"암호화 시스템이 필요합니다.

Atos의 양자 컴퓨팅 시뮬레이션

Atos는 마치 30 ~ 40 큐 비트가있는 것처럼 작동하는 양자 시뮬레이터 인 Quantum Learning Machine을 만듭니다. 하드웨어 / 소프트웨어 패키지에는 양자 어셈블리 프로그래밍 언어와 Python 기반 고급 하이브리드 언어가 포함됩니다. 이 장치는 몇몇 국립 연구소와 기술 대학에서 사용 중입니다.

D-Wave에서 양자 어닐링

D-Wave는 DW-2000Q와 같은 양자 어닐링 시스템을 만듭니다. DW-2000Q는 범용 양자 컴퓨터와는 조금 다르고 덜 유용합니다. 어닐링 프로세스는 딥 러닝 신경망 훈련에 널리 사용되는 확률 적 경사 하강 법 (SGD) 알고리즘과 유사한 방식으로 최적화를 수행합니다. 단, 로컬 힐을 통한 많은 동시 시작점과 양자 터널링을 허용한다는 점이 다릅니다. D-Wave 컴퓨터는 Shor의 알고리즘과 같은 양자 프로그램을 실행할 수 없습니다.

D-Wave는 DW-2000Q 시스템에 최대 2,048 큐 비트와 6,016 커플러가 있다고 주장합니다. 이 규모에 도달하기 위해 헬륨 희석 냉장고에 의해 15mK 미만으로 냉각 된 초전도 양자 처리 칩에 128,000 개의 조셉슨 접합을 사용합니다. D-Wave 패키지에는 GitHub에서 호스팅되는 오픈 소스 Python 도구 모음이 포함되어 있습니다. DW-2000Q는 몇몇 국립 연구소, 방위 산업체 및 글로벌 기업에서 사용되고 있습니다.

Google AI의 양자 컴퓨팅

Google AI는 화학 및 재료 과학 분야의 응용 프로그램과 상호 작용하는 전자의 시스템 모델링을위한 양자 알고리즘, 근사 최적화를위한 하이브리드 양자 고전 솔버에 대해 0.5 % 미만의 2 큐 비트 게이트 오류를 ​​목표로하는 칩 기반 확장형 아키텍처를 사용하는 초전도 큐 비트에 대한 연구를 수행하고 있습니다. , 단기 프로세서에서 양자 신경망을 구현하기위한 프레임 워크 및 양자 우위에 있습니다.

2018 년 Google은 Bristlecone이라고하는 72 큐 비트 초전도 칩의 개발을 발표했습니다. 각 큐비 트는 2D 배열에서 4 개의 가장 가까운 이웃과 연결할 수 있습니다. 구글 양자 인공 지능 연구소 장인 하트 무트 네븐 (Hartmut Neven)에 따르면, 양자 컴퓨팅 파워는 연구소가 양자 컴퓨터의 결과를 복제하는 데 필요한 기존 CPU의 수를 기준으로 2 배 지수 곡선으로 증가하고 있다고합니다.

2019 년 말, 구글은 양자 컴퓨터가 Sycamore라는 새로운 54 큐 비트 프로세서를 사용하여 고전적인 컴퓨터에서 다루기 힘든 문제를 해결할 수있는 조건 인 양자 우위를 달성했다고 발표했습니다. Google AI Quantum 팀은 Nature 기사 "Programmable Superconducting Processor를 사용한 양자 우위" 에이 양자 우위 실험 결과를 발표했습니다 . 

IBM의 양자 컴퓨팅

앞서 논의한 비디오에서 Gershon 박사는 "이 실험실에는 누구나 사용할 수 있는 3 대의 양자 컴퓨터 가 있습니다."라고 언급했습니다 . 그녀는 양자 칩에서 마이크로파 공진기를 발사하는 마이크로파 펄스에 의해 제어되는, 본질적으로 인공 원자처럼 동작하도록 구성된 트랜스 몬 큐 비트, 프로세서.

IBM은 양자 컴퓨터와 양자 시뮬레이터에 액세스하는 세 가지 방법을 제공합니다. "누구나"를 위해 Qiskit SDK와 IBM Q Experience (아래 스크린 샷 참조)라고하는 호스팅 된 클라우드 버전이 있으며, 회로 설계 및 테스트를위한 그래픽 인터페이스도 제공합니다. 다음 단계에서는 IBM Q Network의 일부로서 조직 (대학 및 대기업)이 IBM Q의 가장 진보 된 양자 컴퓨팅 시스템 및 개발 도구에 대한 액세스 권한을 제공받습니다.

Qiskit은 Python 3.5 이상을 지원하며 Ubuntu, macOS 및 Windows에서 실행됩니다. Qiskit 프로그램을 IBM의 양자 컴퓨터 또는 양자 시뮬레이터 중 하나에 제출하려면 IBM Q Experience 자격 증명이 필요합니다. Qiskit에는 Grover의 검색과 같은 알고리즘과 화학, AI, 최적화 및 금융 응용 프로그램을 제공하는 알고리즘 및 응용 프로그램 라이브러리 Aqua가 포함되어 있습니다.

IBM은 2019 년 말에 뉴욕 주에있는 새로운 IBM Quantum Computation Center의 확장 된 양자 컴퓨터 제품군의 일부로 53 큐 비트를 갖춘 차세대 IBM Q 시스템을 공개했습니다. 이 컴퓨터는 클라우드에서 IBM의 15 만 명 이상의 등록 사용자와 거의 80 개의 상용 고객, 학술 기관 및 연구 실험실에서 사용할 수 있습니다.

인텔의 양자 컴퓨팅

인텔 연구소의 연구는 오리건 주 힐스 버러에있는 인텔의 300mm 제조 시설에서 제조 된 패키지에 49 큐 비트를 통합하는 초전도 양자 프로세서 인 Tangle Lake의 개발로 직접 연결되었습니다. 이 장치는 인텔에서 생산 한 3 세대 양자 프로세서를 나타내며 이전 제품의 17 큐 비트에서 확장되었습니다. Intel은 Tangle Lake 프로세서를 네덜란드의 QuTech에 보내 시스템 수준 설계를 테스트하고 작업했습니다.

인텔은 또한 마이크로파 펄스에 의해 제어되는 실리콘의 단일 전자 스핀을 기반으로 작동하는 스핀 큐 비트에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 초전도 큐 비트에 비해 스핀 큐비 트는 실리콘에서 작동하는 기존 반도체 구성 요소와 훨씬 더 유사하며 잠재적으로 기존 제조 기술을 활용할 수 있습니다. 스핀 큐비 트는 초전도 큐 비트보다 훨씬 오래 일관성을 유지하고 훨씬 적은 공간을 차지할 것으로 예상됩니다.

Microsoft의 양자 컴퓨팅

Microsoft는 20 년 이상 양자 컴퓨터를 연구 해 왔습니다. 2017 년 10 월 Microsoft의 양자 컴퓨팅 노력에 대한 공개 발표에서 Krysta Svore 박사는 토폴로지 큐 비트, Q # 프로그래밍 언어 및 QDK (Quantum Development Kit) 사용을 포함하여 몇 가지 혁신에 대해 논의했습니다. 결국 Microsoft 양자 컴퓨터는 Azure 클라우드에서 보조 프로세서로 사용할 수 있습니다.

토폴로지 큐비 트는 초전도 나노 와이어의 형태를 취합니다. 이 방식에서는 전자의 일부를 분리하여 물리적 큐 비트에 저장된 정보에 대한 보호 수준을 높일 수 있습니다. 이것은 Majorana 준 입자로 알려진 토폴로지 보호의 한 형태입니다. 자체 반입자 역할을하는 기이 한 페르미온 인 Majorana 준 입자는 1937 년에 예측되었으며 2012 년 네덜란드의 Microsoft Quantum 연구소에서 처음으로 발견되었습니다. 토폴로지 큐비 트는 Josephson 접합보다 더 나은 기반을 제공합니다. 오류율이 낮기 때문에 물리적 큐 비트 대 논리적 오류 수정 큐 비트의 비율을 줄입니다. 이 감소 된 비율로 더 많은 논리 큐 비트가 희석 냉장고 내부에 들어갈 수있어 확장 기능이 생성됩니다.

Microsoft는 하나의 토폴로지 Majorana 큐 비트가 오류 수정 논리 큐 비트 측면에서 10 ~ 1,000 Josephson 접합 큐 비트의 가치가 있다고 다양하게 추정했습니다. 한편 파동 방정식을 바탕으로 준 입자를 예측 한 이탈리아의 이론 물리학 자에 토레 마조라나 (Ettore Majorana)는 1938 년 3 월 25 일 팔레르모에서 나폴리로 보트 여행을하던 중 알 수없는 상황에서 사라졌다.