How Do I Develop A Successful Business Plan - Part 2 18679
개요
[네이버캐스트 관련 글] '꿈의 컴퓨터', '스스로 생각하는 컴퓨터'라는 별칭을 가진 계산기.[* 물론 양자컴퓨터 그 자체가 정말로 스스로 생각하는 컴퓨터인 것은 당연히 아니며, 적어로 사용자의 최초명령이 없으면 아무것도 못하는 건 일반적인 컴퓨터와 같다. 그럼에도 이런 별명이 붙은 것은 향후의 발전에 따라서는 인공지능 개발에 있어서도 유리한 수단이 될 수 있으리라 기대되기 때문.] 양자역학의 거장 리처드 파인만이 구상자로, 실질적인 작동원리는 옥스퍼드대의 데이비드 도이치 박사가 고안하였다. 트랜지스터로 만들어진 게이트 대신 양자를 연산자로 사용한다.
각 선진국의 내로라하는 과학기술원들과 IBM에서 연구하고 있다. 한마디로 정리하면, 상용화가 되는 순간 대물이 될 물건. 현재는 작은 수의 큐비트를 가지고 양자 연산이 수행되는지를 보고 있다. 캐나다의 D-WAVE란 회사에서는 현재 BOINC기반의 AQUA@Home이란 프로젝트를 운영하고 있다.
2011년 5월 24일, 드디어 D-WAVE에서 상용화시켰다. 128-qubit 프로세서를 사용하며, 크기는 10m^2^ ...약 3평정도 극저온 냉각 시스템때문에 저런 크기가 나온듯 하다. 개발 회사에서는 정부 및 회사용으로 생각하고 개발한 듯.#
그리고 미국의 방위산업체인 록히드마틴에서 100억에 구입해갔다. 얼핏 돈지랄 같지만 방위산업체 입장에선 엄청 싼 거다.#~~까짓거 F-22에 비하면 껌값~~
원리
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양자컴퓨팅에 대한 ~~영어여서 전혀 간략하지 않은~~ 간략한 설명
흔히 양자컴퓨터에 대해 일반적으로 퍼져있는 오해는, 양자컴퓨터는 일종의 병렬 계산을 할 수 있어서 (양자 중첩을 통해) 고전 컴퓨터에 비해서 훨씬 빠른 연산이 가능하다는 것이다. 0과 1이라는 비트 대신에, 0이라는 상태와 1이라는 상태의 임의의 선형 결합이 가능하다는 양자역학적 특성을 보면 그 설명이 자연스러운 듯이 느껴지기도 한다. 또한 일반적으로 양자컴퓨터에 대한 대중적인 설명을 할 때 거의 예외 없이 그런 설명이 등장한다. 엔하위키의 요 자리에 있던 이전 설명도 기본적으로 여기에서 크게 다르지 않았다.
하지만 이는 올바른 설명이 아니다. 만일 정말로 그렇다면, 병렬 계산에 의해 임의의 NP 문제는 효율적으로 풀릴 수 있으므로[* 각각의 witness들에 대해 병렬적으로 이들이 올바른 NP witness인지 확인한다.] 양자 컴퓨터는 임의의 NP 문제를 효율적으로 풀 수 있어야 할 텐데, 아마도 그렇지 않을 것임을 시사하는 증거들이 있기 때문이다.
이를 이해하는 또 한가지 방법은 양자 계산과 확률적 계산을 비교하는 것이다. 2^n개의 상자가 있고, 그 상자들 중 단 하나에 공이 들어있다고 하자. 공이 들어있는 상자를 확실히 찾기 위해서는 고전 컴퓨터는 2^n번 상자를 열어야 한다. 양자 컴퓨터가 만일 그 '병렬성'을 이용해서 이 문제를 풀 수 있다면, 상자를 한번만 열어보면 될 것이다: 열어볼 상자의 번호를 n비트로 적어서, 그 번호에 해당하는 상자를 연다. 다만, 여는 동작을 하기 전에 가능한 2^n개의 n비트 번호들을 양자 중첩 상태로 만들어서 이들을 각각 열면 될 것이다. 하지만, 비슷한 일을 확률적 알고리즘으로도 마찬가지로 수행할 수 있다: 동전을 n번 던져서 상자의 번호 n비트를 모두 결정한 뒤에, 결정된 번호의 상자를 열면 된다. 0번 상자를 여는 행위부터 2^n-1번 상자를 여는 행위까지가 확률적으로 '중첩'되어 있고, 각각의 상자에 대해서 그 상자를 열고 공을 발견할 확률이 0보다 크니까 된 것 아니겠는가.
위와 같은 구라를 들으면 거의 누구라도 '하지만 그렇다면 상자를 열어서 공을 발견할 확률은 기하급수적으로 작은 2^(-n)밖에 되지 않으므로 사실상 못 찾는다고 봐야겠네요--어디서 약을 팔아--'라고 곧장 반박할 것이다. 물론 그렇다. 그리고 정확히 같은 반박을 양자컴퓨터에 대해서도 적용할 수 있다. 확률적 알고리즘도 가능한 모든 상태의 확률적 중첩을 만들어낼 수 있지만 그렇게 하면 각각의 상태가 갖는 확률이 기하급수적으로 작아져서 의미없는 알고리즘이 되듯이, 양자알고리즘 또한 가능한 모든 상태의 양자적 중첩을 만들어낼 수 있지만 그렇게 하면 각각의 상태가 갖는 '진폭(amplitude)'이 기하급수적으로 작아져서 의미없는 알고리즘이 된다.
양자 알고리즘과 확률적 알고리즘의 가장 근본적인 차이점은, 확률은 음수일 수 없지만 양자역학의 확률 진폭은 음수일 수 있을 뿐만 아니라, 심지어 실수가 아닌 복소수일 수도 있다는 것이다. 양수끼리는 상쇄될 수 없지만, 양수와 음수는 상쇄될 수 있다. 그리고, 진폭의 절대값의 제곱이 확률이 되고, 확률의 총합은 1로 보존되므로, 어떤 상태의 진폭이 상쇄되어 0이 된다면, 무엇인가 다른 상태의 진폭은 총합이 보존되기 때문에 커져야 한다. 대략 말하자면, 양자 컴퓨터는 오답을 상쇄시키고 정답을 증폭시키는 것을 가능하게 한다. 모든 문제가 다 그렇다는 것이 아니라, 최소한, 어떤 문제들에 대해서는.
양자역학을 설명할 때 아주 초반에 나오는 이중 슬릿 실험의 예를 생각해보자. 고전적인 상식에 의하면, 빛이 1번 슬릿 또는 2번 슬릿을 통과한 뒤에 스크린의 어딘가에 떨어질 확률 분포는, 빛이 1번 슬릿을 통과한 뒤에 스크린의 어딘가에 떨어질 확률 분포와 2번 슬릿을 통과한 뒤에 스크린의 어딘가에 떨어질 확률 분포를 더해놓은 형태가 되어야 할 것이다. 하지만 실제로 이 실험을 수행해 보면, 어떤 위치에서는 두 개 슬릿을 다 열어둘 때에 오히려 광자가 올 확률이 떨어지는 현상이 발생한다. 모두 0 이상인 확률로 계산을 하면 이런 결과가 나올 수가 없지만, 복소수 값을 갖고 음수 값을 가질 수 있는 진폭으로 계산을 하면 이런 결과는 자연스럽게 발생할 수 있다.
아주 엄밀한 설명은 아니지만 대강 얘기하자면, 양자컴퓨터가 고전컴퓨터보다 더 빠른 결과를 내는 경우가 있는 이유는, 이런 식으로 잘못된 솔루션들이 서로를 상쇄하는 것이 가능하기 때문이다. 그리고 이런 일을 특별히 잘 할 수 있는 경우는 풀어야 할 문제 자체에 그러한 상쇄를 가능하게 하는 좋은 구조들이 있는 경우이다. 인수분해같은 것이 대표적인 경우로, 이 경우에는 고전적으로 알려진 (여태까지의) 최선의 알고리즘보다 지수적인 속도 향상이 있었다. 그에 비해, 풀어야 할 문제 자체에 그러한 규칙성이 별로 없는, 예를 들어 앞에서 언급한 2^n개의 상자를 여는 문제 같은 경우에는 (상자 한 개를 연 결과가 다른 상자를 연 결과에 대해서 무엇을 말해주겠는가. 별로 말해줄 것이 없다.) 정답의 확률 진폭을 끌어올리고, 오답의 확률 진폭을 죽여버리는 작업이 필요한데, 이는 당연히 공짜가 아니다. 요약하자면, 그로버의 알고리즘에 의하면, 대략 2^(n/2)번 정도 상자를 '양자적으로' 열어 보면 공이 어느 상자에 있는지를 유의미한 확률로 맞출 수 있다. 이화가 되는 순간 [[대화가 되는 순간 [[대는 고전적인 결과에 비하면 엄청난 개선이지만, 여전히 지수적인 속도 향상이 아니라 다항식적인 속도 향상에 불과하다. 그리고 상자를 열어서 공을 찾는 문제의 경우에는 사실상 이 알려진 알고리즘이 최선이라는 사실이 증명되어 있고, 이것이 아마도 양자컴퓨터가 임의의 NP 문제를 다항식 시간 내에 풀지는 못할 것으로 보인다는 추측의 근거가 된다.
활용
고속 연산
물론, 양자컴퓨터는 컴퓨터니까 고전 컴퓨터가 할 수 있는 일들을 모두 할 수 있고, 경우에 따라서는 같은 문제를 고전적인 컴퓨터에서 알려진 최선의 알고리즘보다 훨씬 더 빨리 풀기도 한다. 하지만 이는 소위 '처치-튜링 명제'를 뛰어넘는 능력을 양자컴퓨터가 가지고 있다는 의미는 아니다. 즉, 양자컴퓨터가 할 수 있는 계산은 고전컴퓨터도 시뮬레이션을 통해 따라하는 것이 가능하다. 시뮬레이션의 속도가 --겁나게-- 느려서 그렇지.
오히려 자명하지 않은 부분은 반대 방향이다. 고전컴퓨터가 할 수 있는 일은 과연 양자컴퓨터가 다 할 수 있는가? 양자컴퓨터는 비싸니까 당연히 더 좋겠지라고 생각하면 속은 편하겠지만, 여기에는 한 가지 문제가 있다. 양자역학에 의하면, 양자역학적인 시스템은 '유니터리'한 방식으로밖에는 변화할 수 없다. 유니터리 행렬은 항상 역행렬을 갖고, 따라서 역변환이 가능하므로, 계산의 결과로부터 계산의 입력값을 되찾는 것이 가능해야 한다. 그런데 함수 f(x)가 일대일이 아니라면, x라는 입력으로부터의 계산 결과가 y가 나왔을 때에, 해당 y에 대응하는 원래의 오리지널 x가 꼭 하나만 있었을 필요가 없다. 예를 들어, 거듭제곱 함수 f(x)=x^2를 생각하면, f(x)=f(-x)=x^2가 되므로 x로부터 y가 나왔다고 해도 원래의 입력이 x였는지 -x였는지 알 방법이 없다. 즉, x로부터 y를 구하는 과정은 비가역적일 수 있다. 세상에는 고전 컴퓨터가 멀쩡하게 계산을 잘 하는 비가역적인 간단한 함수들이 널려있고, 이런 함수들은 아무리 간단해도 불행히도 양자컴퓨터가 계산하지 못한다.
다만, 당연히도 이런 문제를 피해가는 방법이 있다: x로부터 f(x)를 구하는 대신에, x로부터 (x, f(x))를 구하면 된다. 즉, 양자컴퓨터가 일대일이 아닌 함수를 계산할 때에는, 출력과 함께 원래의 입력을 같이 출력하면 된다. 정보의 손실이 없으므로 이 입력과 출력의 관계는 일대일이 되므로, 이 비가역성의 문제를 비껴갈 수 있다. 하지만 그렇다고 해서 그런 방식으로 양자컴퓨터가 고전컴퓨터가 할 수 있는 일을 모두 다 시뮬레이션할 수 있는지는 결코 자명한 문제는 아니다. 결론만 말하자면, (예상하겠지만) 가능하다. 모든 고전적인 계산은 가역적인 방식으로, 엔트로피의 손실 없이 (따라서 열을 내지 않고!) 처리하는 것이 가능하다는 사실이 알려져 있고, 그러한 가역적인 계산은 양자컴퓨터도 수행하는 것이 가능하다. 따라서 양자컴퓨터는 고전컴퓨터가 할 수 있는 일을 최소한 고전컴퓨터만큼의 속도로는 처리할 수 있다. 최소한 이론적으로는.
그 다음의 문제는, 양자컴퓨터가 같은 문제를 고전컴퓨터보다 더 빨리 계산할 수 있느냐이다. 이는 물론 문제에 따라 다르다. 어떤 문제들은 양자컴퓨터가 기존에 알려진 고전 알고리즘보다 지수적으로 빠른 계산을 해낼 수 있다는 사실이 알려져 있다. 소인수분해, 이산 로그 등이 그러하다. 앞에서 설명했지만 다시 강조하자면, 이러한 속도의 향상은 양자 중첩에서 나오는 것이 아니고, 병렬성에서 나오는 것도 아니다! 보다 정확히 말하자면, 양자 중첩만으로부터 나오는 것이 아니라, 오히려 확률 진폭이 서로 상쇄가 가능하다는 것이 주된 원인이다. 소인수분해나 이산 로그를 효율적으로 풀 수 있으면, 현대 암호학의 공개키 알고리즘의 적지 않은 부분들을 깰 수 있기 때문에 이는 현재까지 알려진 양자컴퓨터의 가장 유력한 '킬러 어플리케이션'이다.
그 정도까지는 아니더라도, 문제에 따라서 양자컴퓨터는 고전컴퓨터보다 좀 더 나은 성능을 보이는 경우도 있다. 앞에서 이야기한 양자 검색의 문제가 그러한 예로, 2^n개의 상자를 열어서 공을 하나 찾기 위해, 양자컴퓨터는 2^(n/2)번 상자를 여는 것으로 충분하다. 이것은 비밀키 암호 알고리즘에서 키의 전수조사를 하는 데에 쓰일 수 있는데, n비트 키를 전수조사하기 위해서 2^(n/2)번 계산을 해보면 된다. 즉, 고전적인 n비트 키 길이의 암호 알고리즘은 양자컴퓨터의 관점에서는 말하자면 n/2 비트 키 길이를 가지고 있는것에 해당된다. 128비트 안전성을 유지하고 싶다면 키 길이를 두 배로 뻥튀기해서 256비트 암호를 설계하면 별 문제가 없다.
양자컴퓨터가 고전 컴퓨터에 비해 확실하게 독보적으로 우월한 것은 양자역학적인 시스템을 시뮬레이션하는 것이다. 이거야 말로 에뮬과 네이티브 실행을 비교하는 격.
양자컴퓨터가 다항식 시간에 풀 수 있는 문제의 집합을 BQP라고 하는데, 이와 NP와의 관계는 아직 정확히 밝혀지지 않았다. 양자 검색 문제를 양자컴퓨터가 다항식 시간에 풀지 못한다는 사실이 증명되어 있기 때문에, 아마도 NP가 BQP에 포함되지는 않을 것으로 믿어지고 있다. 그렇다면 반대방향은 어떠한가? 즉, BQP는 NP에 포함되는가? 다른 말로, 양자컴퓨터가 할 수 있는 일은 비결정적 컴퓨터가 모두 할 수 있는가? 역시 아직까지 확실하게 알려진 것은 없으나 아마도 BQP는 NP에 속하지 않는 문제를 담고있을 것으로 믿어지고 있다. 뿐만 아니라, BQP는 PH, 즉 polynomial hierarchy도 벗어날 것으로 짐작되어지고 있다.[* 이에 대해서는 다음을 참고: https://www.scottaaronson.com/papers/bqpph.pdf ] 정리하면, BQP와 NP, 다른 말로, 양자컴퓨터와 비결정적 컴퓨터는 (아직 정확히는 모르지만) 서로 상대방보다 더 효율적인 부분이 있는 것으로 믿어지고 있다.
보안
현재 거의 대부분의 보안시스템 알고리즘은 소인수분해에 의거하고 있는데 이것을 해석할때 현재 컴퓨터상에서 하자면 너무나 오랜시간이 걸린다. 예를 들어 1994년 RSA129로 알려진 129자리 숫자(426비트)를 소인수분해 하는 데에는 이 알고리즘을 이용하여 세계에 있는 1,600여대의 워크스테이션을 병렬로 연결하여 8개월이 걸렸다. 이 알고리즘대로 250자리의 수(829비트)라면 800,000년이 걸릴 것이며, 1,000자리라면 1025억년이 걸릴 것이다.[* 보안시스템 알고리즘에서 실제로 사용되고 있는 RSA 모듈러스는 대개 1024비트 혹은 2048비트의 크기이다.] 이것은 우주의 나이보다 더 많은 시간이다. 그냥 더 많은 것이 아니라 우주가 만들어져서 지금까지 성장한 과정을 몇 번을 반복할 수 있는 시간이다.
하지만 양자컴퓨터라면 앞서 이야기했듯이 순식간에 계산되므로 현재 사용되는 보안알고리즘은 더이상 사용할 수 없고 우리가 사용하는 시디키도 마찬가지로 소인수분해 알고리즘을 사용하기 때문에 무한정 복사기마냥 시디키를 복제해서 찍어낼수 있게 된다. 2011년의 양자컴퓨터는 아직 겨우 21을 소인수분해하는데 성공한 수준이지만, 컴퓨터 분야의 발전 속도는 이쪽 방면 학자들의 상상마저 초월하는 경우가 많아서.(일반인들에게 어필할 수 있는 예시로, 우리 손안에 있는 스마트폰은 NASA가 69년에 쓰던 슈퍼컴퓨터보다 고성능이다.)--나사는 그 컴퓨터로 달탐험을 했고 우리들은...야동을 보고... 키배를..한다-- --위키질도..한다..-- ~~달탐험을 해보고 싶어도 장비가 없잖아.~~
소인수분해 문제 이외에도 수많은 암호 알고리즘이 바탕을 두고 있는 이산로그 문제 역시 양자컴퓨터로 해결할 수 있다. 따라서 양자컴퓨터가 본격적으로 실용화되면 현재까지 개발된 대부분의 암호 알고리즘이 쓸모없어지게 된다.
그렇다고 양자컴퓨터가 모든 암호 문제를 박살내는 건 또 아니다. 컴퓨터가 진화했던 만큼 더 안전한 알고리즘을 만들면 되기 때문에(……) 기존과는 차원이 다른 보안 알고리즘을 사용할 가능성이 남아있다.[* 마음만 먹으면 지금 기술로도 충분히 32KB짜리 보안 알고리즘을 개발할 수 있다. 다만 암호화 자체의 시간이 길어지는 등 기술적 한계가 남아있기 때문에 아직 만들지 않고 있는 것 뿐이다.] 게다가 현재 제안된 알고리즘들 중 격자 기반(lattice based) 암호계는 아직 양자컴퓨터로 해결할 알고리즘은 없다.[* 격자 관련 문제들 중에는 NP 완전 문제가 있는 것이 사실이고, 아마도 양자컴퓨터가 NP 완전 문제를 다항식 시간 내에 풀지 못할 것을 시사하는 증거들이 있는 것을 감안하면, NP 완전성 때문에 격자 기반 암호가 양자컴퓨터에 대해 안전하지 않을까 생각되기도 하지만, 정확히 그렇지는 않다: 대부분의 경우, NP 완전 문제에서 출발하는 암호 시스템의 경우에도, 임의의 문제가 아니라 답을 알고있는 문제를 생성해야 하기 때문에, 원래의 NP 완전 문제를 변형하는 과정이 들어간다. 즉, 현재까지 순수하게 그 안전성이 NP 문제가 효율적으로 풀리지 않는다는 가정에만 의존하는 암호 체계는 발견된 적이 없고, 이는 격자 기반 암호의 경우에도 마찬가지이다. 즉, 격자 기반 암호를 효율적으로 푼다고 해서 어떤 NP 완전 문제를 효율적으로 풀게되는 것은 아닐 가능성이 높다.] 따라서 양자컴퓨터가 실용화된다면, 그리고 그 때까지 격자 기반 알고리즘을 양자컴퓨터로 해결할 알고리즘이 개발되지 않는다면, 격자 기반 알고리즘이 공개키 암호계의 대세를 차지하게 될 가능성도 있다. 그 외에도 AES와 같은 블록 암호들 역시 아직 양자컴퓨터로 깨뜨릴 알고리즘이 나오지 않았으므로 현재로서는 '양자컴퓨터가 급격히 실용화되더라도' 안전하다고 볼 수 있을 것이다. 결정적으로 폰 노이만 구조의 한계를 그대로 답습하고 있는 한, 모든 NP문제를 P 시간에 풀 수 있을 거라고 장담할 수도 없다.
양자 겹침과 얽힘 현상을 충분히 유지 시킬 수 있다면, 큐비트 전송은 이론적[* 실제로 2010년경에 양자암호의 취약점을 발견한 사례도 있다. 링크 : https://trendofit.tistory.com/886]으로는 무적의 전송기술이 된다. 외부에서 큐비트 정보에 접촉했을때, 큐비트들은 큐비트의 성질을 잃어 전자적 상태로 돌아간다.(0또는 1이 된다.) 이것을 수송신자는 바로 알아차릴 수 있으며, 그 정보를 수정/폐기하고 침입자를 제거하는 것으로 보안성을 매우 높인다. 침입자도 1회의 침입으로는 정보를 알아낼 수 없기에, 헛수고가 되는 신뢰성 높은 보안방식이다.
물질 전송/재조합
물질 전송은 스타 트렉에 나오는 그것이다. A의 위치에서 물체를 양자얽힘현상으로 관계화 하고, 한쪽의 양자를 B로 보낸 뒤, 양자얽힘을 반대로 풀어버리면 A에 있던 물체는 B로 즉시 이동하게 된다. 일단 이건 실용화된 양자컴퓨터가 나와야 실험이나 연구가 가능하므로, 저런 엄청난 기술이 일단 가능해도 지금은 그림의 떡. 그리고 공돌이와 wiki:"군인" 쿠닌, 어쩌면 생체실험할 사형수 등등을 자비없이 갈아넣어야 인간의 안전적 전송이 가능할 거다. 공돌이와 쿠닌 지못미 ▶◀
물질 재조합은 구상자인 리처드 파인만이 양자컴퓨터의 활용방안으로 제시한 것이다. 이것도 스타 트렉에 물질재조합장치로 등장한다. 말 그대로 물질을 재조합하는 기계. 이게 나오면, 금은 [wiki:"똥" X값]된다.[* 스타 트렉의 작중 설명에 따르면 물질 재조합 장치로는 음식 완제품을 조합해도 손맛이 재현되지 않아 맛이 없다고 하는데, 이는 물질재조합장치가 매우 정밀하지는 못하기 때문으로, 만약 그대로 복제한다면 모든 맛이 재현되어야 한다.][* 어짜피 새로운 "물질"을 만들어내야 하기 때문에 막대한 에너지가-1g 만드는 데 1g의 질량이 에너지로 변환될 때 들어갈 에너지- 필요할 것이다. 대략 9×10^13 J. 그리고, 에너지 효율이 90%라고 하더라도 이 기계로 금이 똥값이 될 일은 없을 것이다. 그냥 광산에서 캐는게 쌀테니깐.]
아마 현재 사용되는 3D 프린터에 적용될 가능성이 높은 기술 중 하나일 것이다.
문제점과 실용화 가능성
지금 시점에서 평하자면 문제점은 한 트럭 가득. 양자컴퓨터의 상용화가 시작되는 등 실용화는 점차 진행되어 가고 있지만, 쓸만한 성능의 양자컴퓨터가 실용화되기까지는 아직 한참 멀고도 멀었다. 남북통일보다야 빨리 되겠지만(…).
지금 양자 프로세싱은 초전도체에 의존하고 있다. 연산기를 액체질소같은 걸로 냉각하지 않으면 쓸 수가 없다는 말이다. 그리고 큐비트가 유지되는 시간이 지금은 충분하지 않다. 후자야 어떻게는 해결 되겠지만, 전자가 해결되지 못한다면 지금처럼 가정용으로 판매될수 없어서 클라우드 컴퓨팅에 가까워질 것이다.[* 집에 있는 컴퓨터는 정보를 입력과 출력만 하는 단말기가 되고 정보의 실질적인 처리를(정보연산과 저장) 서버에 맡긴다. 즉 집에는 모니터와 키보드, 마우스 그리고 본체와의 통신에 필요한 최소한의 장비만 두고, 본체는(HDD와 GPU, *****U같은거) 저 멀리 어디 큰 빌딩에 쑤셔넣거나, 아니면 본체의 처리장치를 조각조각을 내서 여러 군데에 분산탑재하는 식이다(이 경우는 클라우드 컴퓨팅에 그리드 컴퓨팅을 합친 예라고 할 수 있다.). 그러면 본체는 본체대로 고용량화가 가능해진다. 집에 있는 단말기는 본체가 없으니 소형화가 가능해진다.] 그러나 현재 고온초전도체에 대한 연구가 진행중이니 전자도 해결될 가능성이 높다.
또한 양자컴퓨터는 아주 작은 소음에도 민감하게 반응하여 계산상 오차를 일으킨다. 철저하게 관리하는 실험실이 아닌 이상 사용시 *****U에서는 상당한 발열이 발생하게 될것이고 이것을 잡기 위해 냉각장치를 사용하면 주변의 잡음 덕분에 엉뚱한 연산결과를 출력하게 될것이다. 따라서 소음 또는 노이즈를 줄이기위해 차폐역할도 중요한데 전문가들은 이래서는 영원히 실용화 될리가 없다고 낙담하고 있는 실정.
그리고 기존의 컴퓨터와는 언어가 전혀 다른체계이므로 언어도 개발해야한다. 즉 객체지향이니 뭐니 이건 다른나라 말이고[* 그런데 사실 그냥 양자컴퓨터에 맞게 컴파일러만 만들면 해결된다.] 어떤 문제를 계산중에는 중간에 끼어들지도 못한다. 현재는 논리게이트도 만들고 이것저것 만들고 있으니 시간만 지나면 해결될것이다.
만약 그렇게 모든 기술적인 문제를 해결해서 떡 내놓았다고 쳐도 난관이 또 남아 있다. 이용자 입장에서 양자비트를 잘 써먹을 수 있는 계산 알고리즘이 개발되지 않았다는 것. 게다가 현실적으로 병렬연산을 제외한 단순 사칙연산은 적어도 지금은 전자컴퓨터가 압도적으로 효율적이며 실험실 수준의 지금의 양자컴퓨터의 사칙연산능력은 PC보다도 한참 떨어진다. 한마디로 현재로서는 성능도 가격도 전자컴퓨터에 비해서 메리트가 없다. 그래서 양자컴퓨팅을 연구하는 사람들은 한 100년간은 양자컴퓨터하고 전자컴퓨터가 공존할듯;;이라고 한다.
하지만 현재 컴퓨터는 무어의 법칙이나 황의 법칙에서처럼 시간이 지나면 한비트를 저장하게되는 메모리 반도체칩에 해당하는 크기는 점점 작아지게 될것이고 이것은 언젠가 분자, 원자를 넘어 언젠가는 소립자 단위까지 떨어지게 된다.[* 실제로 나노 단위 크기로 도달해도 양자현상이 일어나기 때문에 고성능화 반도체레이저, 트랜지스터에 양자사이즈효과를 응용하고 있다.]
그렇게 된다면 전기 동력원인 전하보다 더 작은 회로를 가지게 되어 고전적인 집적 트랜지스터 방식을 사용하는 전자컴퓨터로는 작동이 불가능하다. 이것의 대안이 양자컴퓨터이며 아직은 걸음마 단계이지만 지금까지 현대과학이 발전한것처럼 성공과 실패들이 반복된다면 언젠가는 사용하게 될것이다.
https://img2.ruliweb.daum.net/img/img_link7/728/727736_2.jpg?width=600 최초의 실용화 컴퓨터로 여겨지는 에니악과 현재의 컴퓨터. 양자컴퓨터도 언젠간 PC처럼 변할 것이다. ~~우리 죽기 전엔 안 나올 것 같다.~~
실용화
2011년 D-Wave Systems 사에서 세계 최초의 상용 양자 컴퓨터 D-Wave 1 을 발표하였다. 가격은 약 천만달러. D-Wave 1 은 범용 양자 컴퓨터는 아니고 특정한 종류의 최적화 문제에 특화된 하드웨어를 갖고 있다. 이 컴퓨터를 구매한 것으로 확인된 기업은 아직까지 록히드 마틴 사 하나뿐이다.
2013년 7월, 구글과 NASA가 공동 설립하는 인공지능 연구소에서 차기 모델인 D-Wave 2를 구매하였으며, NASA에서는 우주 관련 연구, 구글에서는 인공지능 검색엔진 개발에 사용할 것이라고 밝혔다. D-wave 2는 512-qubit 프로세서를 사용하는데 이는 이론적으로 2^512!! (약 2*10^212)번의 계산을 한번에 할수있는 속도이다. 더 놀라운건 D-wave1이 나온지 2년만에 성능이 4제곱!!배(절대 4배가 아니다.)가 좋아 졌다는것 흠좀무 불행인지 다행인지 양자컴퓨터를 활용할 방법을 잘 모르기 때문에 아직은 전세계 암호가 다 뚫리는 불상사는 일어나지 않았다.
2014년 1월 16일(현지시각) 실시한 이 양자컴퓨터의 성능 테스트 결과가 기존 일반PC와 크게 다르지 않은 것으로 알려졌다. 이번 성능 테스트에는 D-웨이브 투와 일반 PC를 이용했다. 비교를 진행한 결과 D-웨이브 투는 양자 컴퓨팅 기술의 장점을 살리지 못했고 일반 컴퓨터와 크게 다르지 않은 결과를 냈다고 한다. 물론 이번 테스트는 극히 일부에 한정한 것이다. 양자컴퓨터는 두뇌 역할을 하는 연산시스템이 기존 컴퓨터처럼 0과 1 조합을 이용하지 않는다. 동시에 0과 1이 될 양자 성질을 이용한 양자비트로 처리하는 구조인 것. 이런 특징을 이용해 기존 프로세서로는 처리가 불가능한 규모의 병렬 처리나 소인수 분해, 거대한 데이터베이스 검색 등이 이용할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 이번에 이뤄진 것을 포함해 지금 단계에서 실험실 수준으로 만들어진 양자컴퓨터는 적은 양자비트로 한정된 연산 속도를 내게 하는 데 성공했을 뿐이다. 그럼에도 불구하고 구글은 캐나다에 위치한 D-웨이브 시스템을 구입하는 한편 D-웨이브 투를 나사 연구 센터에 설치했다. 하지만 이 시스템이 실제로 사용된 건 구글글라스 눈꺼풀의 깜박임을 감지하는 알고리즘 작성 정도다.
최근 스위스 취리히연방공대의 마티아스 트로이아 교수의 연구에서 현재 상용화된 D-웨이브 시스템즈 사의 양자컴퓨터가 기존의 컴퓨터보다 몇몇 경우에는 100배 이상 연산이 느리다는 연구 결과가 나왔다.번역 링크 특정 연산에서는 기존의 컴퓨터에 비해서 5배 가량 빠른 속도를 보이지만 또 특정 연산에서는 기존의 컴퓨터에 비해서 100배 가량 느린 속도를 보이는 등 연산 속도가 들쭉날쭉인 모양.#
창작물
아직 상용화되지 않은, 엄청난 성능의 컴퓨터...라는 이미지가 있어, 각종 창작물에 등장하는 슈퍼컴퓨터로써 양자 컴퓨터가 제시되고 있다.
* 9S의 LAFI 시리즈 * 가사라키 - 24화 초반 미군의 도쿄 고와 그룹 본사 공격 브리핑에서 공격 목표로 언급된다. 냉각을 위해 영하 180도 이상의 극저온실에 위치해있다. * 기동전사 건담 더블오의 베다 * 기동전사 건담 SEED 시리즈의 하치, 드라군 컨트롤 컴퓨터. 오브와 정크길드의 컴퓨터들[* 정크 길드의 컴퓨터들은 오브 공방전 당시 피난하지 못한 스탭들과 함께 정크 길드로 넘어간 것.] * 덴마의 양자 통신 * 어떤 마술의 금서목록의 트리 다이어그램[* 추정, 그리고 이쪽은 양자 역학을 씹어먹는 존재다.] * 어떤 마술의 금서목록 신약 7권에 AIM확산역장을 이용한 양자컴퓨터가 등장한다.[* 신약 7권에 AIM 확산 역장을 이용한 양자 컴퓨터가 등장하므로, 확실한건 알수없다.] * 제가페인의 양자서버(양자컴퓨터) * 액셀 월드의 4세대 NERDLES.[* 내부에 양자컴퓨터가 들어있다고 한다.] * 콜 오브 듀티: 블랙 옵스 2에 등장하는 셀레륨 장치. 에릭 브라이너의 말에 따르면 양자 얽힘을 이용했다고 한다. * 톰 클렌시의 소설 넷포스 시리즈 세번째 작품인 나이트 무브에서 양자 컴퓨터가 등장해 세계 각지의 보안을 제집 드나들 듯이 돌아다니며 문젤 일으켰다. * EDEN 프로퍼테일 연방이 관리하는 다섯 대의 스탠드 얼론형 양자컴퓨터. 개개의 이름은 나오지 않는다. 우주로부터 쏟아지는 감마선 폭우로 지구의 대기와 바다가 작살나자 이를 회복시키기 위해 한 과학자가 연구하던 나노머신 우라노스와 오케아노스가 방안으로 대두되는데, 실제로 사용하기 전에 양자컴퓨터로 지구 규모 시뮬레이션을 돌리는데 쓰인다. 나노머신을 개발한 과학자의 말로는 기상은 카오스계 이론이라 일반 컴퓨터로는 도저히 행성규모의 시뮬레이션을 할 수가 없었다고...현실의 양자컴퓨터의 성격과 가장 유사하게 표현되었다. * S***** 재단 - S*****-062 * 요르문간드 계획 - 하늘이 봉쇄된다(…). * 트랜센던스 - 윌의 정신이 업로드 된 양자프로세서를 가진 슈퍼컴퓨터 : 본래 핀이라는 양자컴퓨터의 프로세서를 빼와서 윌을 우선 컴퓨터에 업로드 시키는 것을 성공한 뒤, 후에 대규모 데이터 센터를 건설하여 내부에 엄청나게 많은 양자 프로세서가 장착된 슈퍼컴퓨터에 윌이 들어간다..
