[양자컴퓨터 - 05] Google이 양자 초월을 달성(후편)

 

전편에서는 양자 초월성 검증의 개요와 의의를 알아보았습니다. 후편에서는 Google이 구체적으로 어떻게 양자 초월성을 보여주었는지 알아보고 양자 초월 이후의 이정표는 어떻게 될지 고찰해 보겠습니다.

 

양자 초월성 입증의 접근법 : 랜덤 양자 회로 샘플링

Google의 연구팀이 양자 초월성을 확인하기 위해 생각해낸 교묘한 문제 설정은 '랜덤 양자 회로 샘플링'이라는 계산 작업입니다. (Google AI Blog (2018.5.4) "The Question of Quantum Supremacy")

The Question of Quantum Supremacy

'랜덤 양자 회로 샘플링'의 단계는 구체적으로 다음과 같습니다.

 

우선 양자 컴퓨터에서 임의의 비트열을 출력 계산하는 프로그램을 만듭니다(양자 컴퓨터로 계산하는 프로그램을 '양자 회로'라고 합니다). 그런 다음 이 프로그램을 양자 컴퓨터로 전송하여 실행합니다.

 

양자 컴퓨터는 실행 결과를 0과 1의 비트열로 출력합니다. 예를 들어, 10큐비트를 사용한 경우의 출력은 '0100101110'나 '1011010100'처럼 표현됩니다. 양자 초월성 검증을 위한 계산 작업에서 할 일은 이것을 반복하는 것으로, 어떤 문제를 푸는 것이 아닙니다.

 

Google의 연구팀은 이 계산 작업을 53큐비트의 양자 컴퓨터 'Sycamore'에서 실증 실험에 도전했습니다. Sycamore가 출력하는 계산 결과도 단순히 0과 1의 숫자가 53자리로 늘어서있는 숫자열입니다. 53자리의 비트열은 2의 53승(=약 9,000조 가지)의 엄청난 종류의 출력이 가능하며, 프로그램을 실행할 때마다 전혀 다른 비트열이 출력됩니다.

 

그런데, 비트열이 반복 출력되지만, 어느 비트열이나 같은 확률로 균일하게 출현하는 것은 아닙니다. 양자 컴퓨터는 계산 도중의 정보는 파도로 표시되며, 그 물결에 양자 역학적 파도의 간섭이 발생하면, 특정 비트열은 다른 비트열에 비해 높은 확률로 출현하게 됩니다.

 

 

 

Google 연구팀은 양자 컴퓨터에서 출력된 수많은 비트열을 집계하여 '크로스 엔트로피 테스트'라는 방법으로 검증을 시도했습니다. 이것은 출력되는 비트열 출현 확률을 합산하는 간단한 계산으로 그 합계가 임곗값을 넘으면 테스트는 '성공'으로 간주합니다.

 

한편, 슈퍼컴퓨터에 의한 문제의 검증은 쉽지 않습니다. 슈퍼컴퓨터는 양자 컴퓨터에 전송된 프로그램 정보를 바탕으로 시뮬레이션을 시행해, 양자 컴퓨터의 출력과 일치하는지 확인해야 합니다.

 

Google 연구팀은 '랜덤 양자 회로 샘플링'프로그램 중 극히 일부를 제거하거나 순서를 변경하여 일부러 계산을 쉽게 함으로써 53큐비트와 같은 깊이의 계산을 슈퍼컴퓨터로 시뮬레이션하여 매우 높은 정밀도로 시뮬레이션한 결과가 양자 컴퓨터의 출력과 일치하는지 확인했습니다.

 

제거한 회로를 다시 넣은 경우나 순서를 변경하지 않은 경우도 유사한 정밀도로 샘플링이 가능하다고 가정하면,  슈퍼컴퓨터로 10,000년이 걸리는 샘플링을 양자 컴퓨터는 쉽게 달성한 것입니다. 즉 양자 초월성이 간접적으로 확인된 셈입니다. 이러한 가정이 올바른가 하는 것도 최대치 시뮬레이션 가능한 소량 큐비트에서는 검증이 끝났습니다.

 

양자 초월성을 확인하는 실험에서 슈퍼컴퓨터로 시뮬레이션 한다면 1만년 걸릴 것으로 예상되는 100만 회의 샘플링 문제를 양자 컴퓨터라면 200초 만에 결과를 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다(물론 실제로 1만 년을 기다릴 수는 없으므로, 이 소요 시간은 어디까지나 추정입니다).

 

Google의 양자 초월 달성 방법에 대한 설명(Google AI Blog에서 인용)

1. 같은 크기(※1)의 2개의 양자 회로(양자 컴퓨터 프로그램)를 준비한다. 이제 그림의 'Hard'가 양자 초월을 보여줄 어려운 계산 회로이며, 여기서 특정 계산 과정을 생략하여 간소화한 것이 'Simplified'이다(※2).

2. 쌍방의 양자 회로를 양자 컴퓨터 Sycamore에서 실행한다.

3. Symplified의 경우에 대해 고전컴퓨터로 계산하고 피델리티(충실도 : 양자 회로 계산의 정확성)를 산출한다.

4. Hard의 경우 3과 같은 피델리티를 얻기 위하여 고전컴퓨터에서 필요한 계산 시간의 견적을 내고, 양자 컴퓨터보다 긴 경우 양자 초월로 본다. Google의 실험에서는 이 Hard 회로에 양자 컴퓨터에서 200초만에 계산이 완료됐지만, 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터(고전컴퓨터)를 이용한 시뮬레이션은 10,000년이 걸릴 것으로 추정되어 양자 초월을 달성한 것으로 결론지었다.

 

※1 이 '크기'는 양자 비트 수나 양자 조작 횟수를 의미함. 양자 회로의 크기가 클수록 계산이 어려움.

※2 이 시점에서 먼저 Hard / Simplified 양쪽 모두 고전컴퓨터로 시뮬레이션 가능한 작은 크기의 회로로 계산하고, 양자가 같은 결과를 내는지 확인해 둡니다. 그 후, Simplified만 고전컴퓨터로 시뮬레이션할 수 있도록 쌍방의 회로 크기를 크게 만듭니다.

 

이러한 접근 방법은 '랜덤 양자 회로 샘플링'이라는 계산 작업을 완전히 끝내지 않고도 양자 컴퓨터가 슈퍼컴퓨터보다 압도적으로 빠르다는 것을 간접적으로 입증한 것입니다.

 

여기서 주의해야 할 것은 최근 수년의 양자 컴퓨터에는 노이즈가 있다는 것입니다. 노이즈를 고려하면 고전컴퓨터에서 어느 정도 적당히 출력 분포를 계산해도, 정확성에서 양자 컴퓨터의 출력 분포를 초과할 수 있습니다. 즉, 노이즈를 일정 수준까지 감소시킬 수 없다면 양자 초월을 나타내는 것은 어렵다고 여겨지고 있습니다.

 

Sycamore에서 53큐비트에서 1큐비트 게이트의 오류 평균 0.15%, 2큐비트 게이트의 오류 평균 0.36%로 타사보다 약 1자리 낮은 오류율을 실현하고 있습니다. 이러한 정밀 작업에 의해 고전컴퓨터에서 예측할수 없는 보다 정확한 출력 분포를 달성하고, 양자 초월이 실현된 것입니다.

 

양자 초월의 해설을 실시하고 있는 Google AI Quantum의 Youtube

 

실제 문제와 양자 초월

이 절에서는 산업에서 필요로 하는 현실적인 문제를 풀 때에 양자 컴퓨터가 고전컴퓨터를 어떻게 능가할 수 있을지에 대해 알아보겠습니다.

 

예를 들어 물 분자의 가장 안정된 상태(기본 상태)의 에너지를 정밀하게 구하고 싶다고 합시다. 물 분자 에너지를 구하는 양자 회로를 슈퍼컴퓨터로 시뮬레이션할 경우와 양자 컴퓨터를 사용할 경우를 비교했을 때, 양자 초월이 확인된 지금 양자 컴퓨터를 사용하는 쪽이 더 빠를 것입니다. 그러나 물 분자의 에너지를 구하는 방법은 양자 회로를 사용하지 않아도 좋은 방법이 많이 있으며, 좋은 알고리즘을 사용하면 양자 컴퓨터보다 빨리 물 분자의 에너지를 알 수 있습니다. 고전컴퓨터만 가지고 있는 사람에게 양자 회로 시뮬레이터나 슈퍼컴퓨터의 이야기는 먼 나라 이야기입니다.

 

이처럼 문제에 따라서 그 해결법은 천차만별입니다. 양자 컴퓨터가 실용적인 문제로 현재의 컴퓨터를 웃돌기 위해서는 좀 더 시간이 필요할 것입니다.

 

 

현재의 계산기도 점차 연산능력이 증가합니다(무어의 법칙은 죽지 않았습니다). 단, 무어의 법칙의 속도로 계산기가 10년 · 100년 발전한다고 해도 전혀 풀리지 않는 문제는 존재합니다. 양자 컴퓨터가 급속히 발전하면 지금까지 상대가 안 되던 몇 가지 문제들도 풀리게 될 것입니다.

 

 

양자 초월의 실현 후 양자 알고리즘 연구

의외라고 생각될지도 모르겠지만 양자 컴퓨터 알고리즘 연구자가 새로운 알고리즘을 개발할 때, 실제 양자 컴퓨터가 아닌 고전컴퓨터 시뮬레이터를 사용하는 경우가 대부분입니다.

 

양자 컴퓨터는 큐비트수가 적은 영역이면 시뮬레이터로 노이즈 없는 이상적인 양자 컴퓨터 동작을 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다. 따라서 새로운 알고리즘을 개발할 때 먼저 시뮬레이터를 사용하여 알고리즘의 유용성을 알아내는 것이 정석입니다. 왜냐하면 새로운 알고리즘을 생각해내도 보통 첫 번째 실험은 성공하기 어렵습니다. 그런데 양자 컴퓨터를 사용해 버리면, 그것이 알고리즘의 문제인지, 노이즈의 영향인지 잘 구별되지 않기 때문입니다.

 

NISQ에서 동작하는 주요 알고리즘

 

지금까지 개발된, 노이즈 있는 양자 컴퓨터(NISQ)에서 동작하는 알고리즘의 목록입니다.

 

지금까지 양자 컴퓨터가 수행할 수 있는 회로가 시뮬레이터에서 추측할 수 있는 영역에 있었기 때문에, 양자 컴퓨터를 사용하는 것은 계산 결과를 아는 문제의 실증실험에 지나지 않았습니다. 이러한 실증실험 중 노이즈의 영향으로 이상적인 답이 나오지 않기 때문에, 노이즈의 영향을 완화할 방법이 연구되어 왔습니다(구체적인건 Quantum computational chemistry 6장 참조).

Quantum computational chemistry

이번에 양자 초월을 달성하여 양자 컴퓨터는 지금까지와는 다른 영역에 진출했습니다. 즉, '시뮬레이터로 양자 컴퓨터의 행동을 예상한다'라는 영역에서 '양자 컴퓨터를 실제로 사용하지 않는 한 검증 불가능한 실험'의 영역에 돌입했습니다. 그러나 앞으로 수년간 양자 컴퓨터는 오류 정정 능력이 없으므로 양자 컴퓨터가 내놓는 결과의 정확성을 보장하지 않습니다. 이에 대해서는, 그때마다 전문가의 판단이 필요할 것입니다.

 

양자 컴퓨터 연구의 다음 목표

양자 초월의 다음 이정표는 실제 문제에서 더 빨리 · 더 높은 정밀도로 풀어내는 것을 나타내는 '양자 가속'의 달성입니다. 어떤 하나의 의미 있는 문제를 풀 때 최고 성능의 고전컴퓨터와 최고의 알고리즘을 준비하고, 양자 컴퓨터와 베스트 양자 알고리즘을 겨루게 하여, 양자 컴퓨터가 이기는 것을 양자 가속 : Quantum Speedup(또는 Quantum Advantage)이라고 합니다.

 

양자 가속 실증을 위해서는 양자 컴퓨터의 큐비트 수를 늘리고 오류율을 낮추는 것이 필요합니다. 또한 중요한 것이 좋은 알고리즘을 찾는 것입니다. 하드웨어와 알고리즘 쌍방이 고도로 진화함으로써 양자 컴퓨터를 사용하기 유리한 문제들이 늘어납니다. 이렇게 양자 컴퓨터가 적용되어야 할 '진짜 문제들'이 증가하면서 양자 가속 달성이 쉬워집니다. 그리고 양자 가속이 달성되면 비로소 실용적인 응용 프로그램을 얻을 수 있습니다.

Google은 이러한 양자 컴퓨터의 실용적인 응용 프로그램의 첫 등장을 2022년으로 예상합니다. 양자 패권이 입증된 2019년이 양자 컴퓨터에 대한 기대치의 정점이고, 산업에 별 도움이 안 되기 때문에 그 기대가 조금씩 떨어지다가 2022년쯤, 실용적인 응용 프로그램이 등장할 거라는 것입니다.

 

양자 컴퓨터에 대한 기대치 추이 예상

Guillaume Verdon(@quantumVerd) 님 | 트위터

양자 초월을 제시한 Nature 학술지의 논문은 다음과 같이 정리합니다.

 

As a result of these developments, quantum computing is transitioning from a research topic to a technology that unlocks new computational capabilities.
이번 개발(양자 초월을 확인한 칩 개발)에 의해 양자 컴퓨터는 단순한 연구 주제의 범위를 넘어 불가능했던 계산을 가능케 하는 기술의 영역에 도달했다.

 

We are only one creative algorithm away from valuable near-term applications.
가치 있는 어플리케이션에 도달할 때까지 한가지 부족한 것은 창조적인 알고리즘이다.

 

양자 컴퓨터라고 하면 하드웨어의 개발을 떠올리는 사람들이 많지만, 양자 초월성이 입증된 지금, 다음의 이정표인 양자 가속을 실현하기 위해서는 하드웨어를 개발하는 것 이상으로 더 좋은 알고리즘을 연구하여 어떻게 하면 디바이스를 더 잘 사용할 수 있을지 고민하는 것이 필요합니다.

 

자, 이제 새로운 시대의 개막입니다!

 

 

참고 : Google의 양자 초월 해설 동영상