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양자 어닐링(QA, Quantum Annealing)은 양자 역학, 즉 가장 작은 입자의 물리학 법칙을 활용

최단 경로를 찾아서
양자 컴퓨터는 어떻게 최적화 문제를 해결할까?

중앙에는 눈에 띄지 않는 칩 하나를 두고 밝은 빨간색 케이블들이 복잡하게 얽혀 있다. 이것은 D-Wave 사의 Advantage2 양자 어닐링(Quantenannealer) 장치다. 이 양자 컴퓨터는 최적화 문제, 즉 수많은 가능성을 비교 평가해야 하는 작업에 특화되어 있으며, 이러한 작업은 최신 슈퍼컴퓨터조차도 한계까지 몰아붙인다. 

▲ D-Wave의 Advantage2 양자 어닐링 장치는 복잡한 최적화 문제를 해결하도록 설계되었다. © D-Wave

최적화 문제의 간단한 예로는 도시에서 차량의 최적 경로를 찾는 문제를 들 수 있다. 이 문제에는 거리나 현재 교통 상황과 같은 몇 가지 변수만 작용한다. 하지만 이 문제를 전체 교통 상황에 적용하면 상황은 훨씬 복잡해진다. 갑자기 수백, 수천 대의 차량 경로를 조정해 전체 이동 시간을 최소화해야 하기 때문이다.

산과 계곡 사이 어딘가

이러한 작업은 언덕과 계곡으로 이루어진 지형에 비유할 수 있다. 각각의 가능한 해결책은 이 지형의 한 지점에 해당한다. 그 지점의 높이는 해당 해결책이 얼마나 좋은지 또는 나쁜지를 나타낸다. 높은 언덕은 높은 비용을 수반하는 불리한 결과를 나타내고, 깊은 계곡은 특히 좋은 해결책을 나타낸다. 목표는 가장 낮은 지점을 찾는 것이다.

고전적인 최적화 방법은 종종 무작위로 선택된 시작점에서 출발해 단계적으로 내리막길을 따라 진행한다. 이러한 접근 방식은 좋은 결과를 가져올 수 있지만, 위험을 수반한다. 이 방법은 주변 지형보다 낫지만, 최적의 해결책과는 거리가 먼 계곡에 도달할 수 있다. 그러면 더 높은 언덕이 길을 막고, 그 너머에 훨씬 더 깊은 계곡이 있을 수도 있다.

양자 역학의 도움

양자 어닐링(QA, Quantum Annealing)은 양자 역학, 즉 가장 작은 입자의 물리학 법칙을 활용한다. 이 세계에서는 일상생활과는 다른 규칙이 적용된다. 입자는 동시에 여러 상태에 존재할 수 있으며 계곡을 "터널링"할 수 있다. 즉, 극복할 수 없을 것 같은 장벽을 통과할 수 있다는 뜻이다. 양자 컴퓨터는 이러한 특별한 속성을 활용한다.

양자 어닐링은 단일 지점에서 시작하는 대신 지형의 여러 지점에서 동시에 시작한다. 이를 통해 여러 솔루션을 병렬적으로 탐색하고, 점진적으로 더 나은 결과로 나아가며, 어려운 구간을 터널링할 수 있다. 이는 불리한 해법에 초기에 갇히는 위험을 줄여준다.

양자 어닐러는 여러 결정을 동시에 내려야 하는 경우에 사용된다. 예를 들어 신약 개발 과정에서 분자를 모델링하거나 공급망 또는 전력망 계획을 개선하는 데 활용된다. 플로리다 애틀랜틱 대학교는 캠퍼스 내에 대규모 양자 컴퓨터인 Advantage2 양자 어닐러(Quantan Annealer)를 설치해 누구나 이용할 수 있도록 했다.
출처: 플로리다 애틀랜틱 대학교

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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