슈퍼컴퓨터 수백만년 걸릴 계산 양자 어닐링으로 단숨에 해결

양자컴퓨터 전문기업인 캐나다 디웨이브 D-Wave가 양자 어닐링 Quantum annealing 프로세서가 기존 슈퍼컴퓨터로는 해결할 수 없는 복잡한 과학적 시뮬레이션 모의실험을 해결했다

양자컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 우위에 서는 양자 우위가 점점 현실로 다가오고 있다

디웨이브가 이끄는 국제 연구진은 양자 어닐링 프로세서로 횡자기장 이징 모델 TFIM이라는 문제를 시뮬레이션한 연구 결과를 국제 학술지 사이언스 Science에 13일 발표했다

연구진은 작년 3월 사전 논문 게재 사이트 아카이브 ArXiv에 연구 결과를 공개했고 이후 약 1년 동안 정식 논문 게재를 위해 심사를 받았다

연구진이 푼 TFIM은 자석 스핀들이 배열된 시스템에서 외부 자기장을 받으면 어떤 현상이 일어나는지 연구하는 모델이다

기존 슈퍼컴퓨터로 TFIM 문제를 풀려면 수백만 년이 걸리고 전 세계 전력 사용량을 초과할 정도로 막대한 에너지가 필요하다고 알려졌다

하지만 양자 어닐링 프로세서는 TFIM 문제를 단숨에 해결했다

양자 어닐링 프로세서는 주어진 복잡한 문제의 해답을 한 번에 내지 않고 시뮬레이션을 반복하며 찾아가는 방식이다

양자 어닐링은 주로 가장 낮은 에너지 상태 즉 가장 안정된 상태를 찾는 데 특화돼 있다

기존 고전적인 방식은 중간에 해결책이 아닌 다른 안정 상태에 빠지면 더 이상 진행이 불가능하다는 한계가 있었다

중간에 해결책이 아닌 곳에 빠지더라도 이를 터널처럼 통과해 진짜 해결책에 도달할 수 있다

논리 게이트 모델을 쓰는 양자컴퓨터보다 활용 분야가 제한적이지만 상용화는 더 빠를 가능성이 있다

방정호 연세대 양자컴퓨터센터장은 기존의 양자컴퓨터가 문제를 풀기 위해서 회로를 구성하고 논리 게이트들을 적절히 배치해

알고리즘을 구현한 뒤 계산을 했다면 양자 어닐링은 특정 문제를 에너지가 가장 낮은 상태를 찾는 문제로 변환해 풀어가는 방식이라며

이번 연구에서는 실제 문제를 풀어 고전 컴퓨터보다 나은지 확인한 것이라고 설명했다

이번 연구에서 해결한 TFIM 문제는 양자 어닐링 기술과도 밀접한 관련이 있다

디웨이브의 양자 어닐링 시스템은 기본적으로 TFIM의 원리를 기반으로 동작한다

따라서 TFIM을 연구하는 것은 단순한 물리적 현상을 분석하는 것을 넘어서 양자 어닐링이 실제로 얼마나 효과적인지 실험적으로 검증하는 과정이기도 하다

연구를 진행한 앤드루 킹 디웨이브 수석 석좌 과학자는 고전 컴퓨터가 사실상 불가능한 문제를 양자 어닐링 프로세서로 성공적으로 해결하면서 실제 과학적 응용에서 양자 기술의 우위를 증명한 중요한 사례라며

앞으로 다양한 최적한 문제나 인공지능 AI 등 실생활의 복잡한 문제들을 해결하는 데에도 활용될 가능성이 크다고 밝혔다

다만 방정호 교수는 이번 연구가 사이언스지에 실릴 만큼 파급력 있는 문제를 해결한 것은 맞는다면서도 양자 어닐링이 아직 모든 문제에서 양자 우위를 증명한 것은 아니라고 했다

방 교수는 앞으로 다양한 분야에서 실제 응용 사례를 해결할 수 있는지 확인하는 추가적 연구가 필요하다고 덧붙였다

디웨이브의 양자 우위 주장에 반박도

디웨이브가 내놓은 연구 결과에 대해 의문을 표시하는 연구진도 있다

TFIM 문제를 일반 컴퓨터로도 해결할 수 있기 때문에 양자 우위를 입증했다고 보기 어렵다는 반론이다

드리스 셀스 미국 뉴욕대 교수 연구진은 수학적 기법인 텐서 네트워크를 활용해 TFIM 문제를 일반 노트북으로 단 2시간 만에 해결했다고 밝혔다

텐서 네트워크는 데이터양을 줄여 시뮬레이션에 필요한 연산량을 획기적으로 줄이는 기술이다