구글 엔지니어 양자컴퓨터 활용
5년 내 실현 가능하다고 예고
일상 생활 전 영역 혁신 예상

“5분 만에 우주 역사보다 긴 시간이 걸리는 계산을 끝낸다고?” 현재 우리가 사용하는 일반 컴퓨터로는 불가능했던 일들이 양자컴퓨터를 통해 실현될 전망이다.

세계 1위 검색 엔진인 구글의 율리안 켈리 양자컴퓨터 개발 책임 엔지니어가 21일(현지시간) 구글 연례 개발자 콘퍼런스에서 밝힌 내용은 양자컴퓨터의 실용화 시점을 제시했다.

5년 안에 현실이 되는 양자 혁명

켈리 엔지니어는 이번 양자 세션에서 구체적인 전망을 제시했다. 그는 “실생활에서 활용할 수 있는 측면에서 보면, 5년 정도 이내에 양자컴퓨터로만 가능하고 기존 컴퓨터로는 해결할 수 없는 응용 프로그램들을 보게 될 것”이라고 말했다.

이는 엔비디아 젠슨 황 최고경영자가 지난 1월 양자컴퓨터 상용화까지 20년 정도 걸릴 것이라고 한 발언과 차이를 보인다.

켈리 엔지니어는 “상용화가 무엇을 의미하는지에 따라 달라진다”며 “5년 내에 기존 컴퓨터에서는 불가능한 실제 활용 사례를 확실히 보게 될 것이지만, 그것은 양자 기술에서는 초기 단계에 해당할 것”이라고 설명했다.

구글은 작년 12월 자체 개발한 양자 칩 ‘윌로우’를 공개하며 양자컴퓨터 기술의 획기적 발전을 입증했다.

윌로우가 탑재된 양자컴퓨터는 성능 실험에서 현존 최고 성능의 슈퍼컴퓨터인 프런티어가 우주 탄생부터 현재까지보다 훨씬 긴 시간인 10셉틸리언 년이 걸려야 해결할 수 있는 문제를 단 5분 만에 풀어냈다.

혁신적 변화가 몰려온다

양자컴퓨터의 핵심은 큐비트라는 특별한 정보 처리 단위에 있다. 기존 컴퓨터가 사용하는 비트가 0 또는 1 중 하나의 상태만 가질 수 있는 반면, 큐비트는 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있는 중첩 상태를 활용한다. 이로 인해 기존 컴퓨터와는 비교할 수 없는 연산 성능을 발휘한다.

켈리 엔지니어는 “구글의 양자컴퓨터는 앞으로 2-3년 이내에 큐비트 수 1천개를 달성할 수 있을 것”이라고 자신감을 보였다. 큐비트 1천개는 기존 컴퓨터로는 해결 불가능한 문제를 양자컴퓨터가 풀 수 있는 임계점으로 여겨진다. 현재 윌로우를 장착한 양자컴퓨터의 큐비트 수는 105개다.

의료 분야에서는 신약 개발에 혁신이 일어날 것으로 예상된다. 켈리 엔지니어는 “양자컴퓨터의 작동 방식이 양자 물리학을 기반으로 하기 때문에 복잡한 인체 환경에서 실제로 효과적인 약물을 파악하는 데 활용될 수 있어 신약 개발에 도움이 될 것”이라고 설명했다.

분자 구조와 화학 반응을 정밀하게 시뮬레이션할 수 있어 신약 개발 기간이 획기적으로 단축되고, 개인별 유전체 분석을 통한 맞춤형 치료법 제시도 가능해진다. 암 환자의 종양 유전 정보를 빠르게 분석해 최적의 항암제를 선택하는 일이 현실화될 전망이다.

금융 분야에서도 변화가 클 것으로 보인다. 복잡한 투자 포트폴리오 최적화, 위험 분석, 실시간 금융 사기 탐지 등 기존 컴퓨터로는 어려웠던 대규모 데이터 분석이 가능해진다. 금융 거래의 보안도 양자암호 기술로 한층 강화될 것으로 예상된다.

물류와 교통 분야에서는 교통 흐름 예측, 물류 네트워크 최적화, 스마트 공정 설계 등을 통해 효율성이 크게 향상된다. 공급망 관리가 정교해져 제품이 소비자에게 더 빠르고 효율적으로 전달될 수 있다.

미래는 양자와 기존 기술의 협력

하지만 켈리 엔지니어는 “양자컴퓨터는 지금 사용하는 기존 컴퓨터보다 더 좋거나 강력하거나 빠른 버전이 아니라 양자 물리학의 원리를 사용해 정보를 근본적으로 다른 방식으로 처리한다”고 설명했다.

그는 “일부 사람들이 양자컴퓨터가 모든 기존 컴퓨터를 대체하고, 휴대전화가 갑자기 양자컴퓨터가 될 것이라고 생각하지만 그렇지 않다”고 명확히 했다.

대신 “양자컴퓨터만으로 해결할 수 있는 특정 종류의 문제들이 있지만, 기존 컴퓨터를 근본적으로 대체할 수는 없으며, 양자와 기존 컴퓨터는 함께 작동하며 서로를 보완할 것”이라고 전망했다.

인공지능 기술도 양자컴퓨터와 함께 발전할 것으로 보인다. 켈리 엔지니어는 “양자컴퓨터는 인공지능을 더 똑똑하게 만들기 위해 데이터 학습에 도움이 될 수 있으며, 양자컴퓨터가 데이터를 바탕으로 다양한 영역에서 시뮬레이션하는 데 있어 인공지능이 훈련 데이터 세트를 제공할 수 있다”고 설명했다.

켈리 엔지니어는 “첫 번째 실제 적용 사례는 산업별 응용 사례가 될 수 있다”며 “소비자 적용 사례는 더 나중에 나올 것이지만, 앞으로 그것이 어떤 모습일지에 대해서는 아직 예측하기 어렵다”고 덧붙였다.

그러면서 “우리는 이 기술이 다른 방법으로는 불가능한 일을 할 수 있다는 것을 보여주기 위해 그 첫 번째 사용 사례에 도달하는 데 큰 관심이 있으며, 이는 우리가 가장 집중하고 있는 부분”이라고 강조했다.

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