Ⅱ. 양자컴퓨팅의 기본 이해

□ 양자컴퓨터는 양자적 특성*을 가진 입자**를 활용해 계산을 수행하는 양자 튜링 기계로, 특정 연산에서 고전 컴퓨터보다

    매우 빠른 계산이 가능
* 중첩, 얽힘 등, ** 전자(쿠퍼쌍), 이온, 중성원자, 광자 등

□ 양자컴퓨터는 양자적 특성인 ‘중첩’을 활용하여, 0과 1이 동시에 존재하는 확률적인 상태인 큐비트(Qbit)로 정보를 표현하고 처리

◦ 고전 컴퓨터는 0과 1의 이진(Binary) 비트(Bit) 방식으로 정보 처리
◦ 고전 컴퓨터의 비트가 ON(1) 또는 OFF(0)의 이산적인 상태만 갖는 ‘스위치(Switch)’라고 한다면, 큐비트는 0부터 1까지

    연속적인 상태를 가질 수 있는 ‘다이얼(Dial)’에 비유
◦ 단일 큐비트의 양자 상태는 블로흐 구(Bloch Sphere) 위의 벡터로 표현, 고전 데이터가 2D, 3D 좌표 평면상의 점(벡터)로

    표현되는 것과 유사
– 0과 1이 동시에 존재하는 양자 중첩 상태를 구의 위도로, 양자 위상을 경도로 표현 가능
– 양자 게이트 연산을 블로흐 구상의 벡터 회전으로 직관적 시각화 가능

1. AI를 활용한 양자컴퓨팅 기술 개발2)

□ 양자컴퓨팅 관련 기술 개발에 AI를 활용하여, 기존 양자컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 개발의 기술적 어려움을 보완 또는 개선

◦ 더 나아가, 범용 양자컴퓨터의 개발을 포함한 전반적인 양자컴퓨팅 발전 과정에서 AI와의 융합은 중요한 역할을 할 것으로 기대

□ (하드웨어) 현재 양자컴퓨터 하드웨어는 노이즈를 포함하고 있으며, 이를 개선 및 해결하기 위한 AI 기술의 융합 노력이 시도 중
 

◦ (양자 시스템 특성화) AI 기술을 활용하여 양자 시스템을 파악 및 분석하고, 양자컴퓨터 설계 및 최적화에 활용
– 미시 세계를 설명하는 양자이론에 따르면, 다체(Many-body)* 양자계를 기술하는 데 필요한 변수는 계를 구성하는 입자의 수에
  따라 기하급수적으로 증가해 고전 컴퓨팅으로는 사실상 시뮬레이션 불가능
* 다체(Many-body)란, 여러(多) 개의 입자(體)가 모여 구성된다는 의미
– 양자 시스템의 특성화가 정밀할수록 양자컴퓨터 개발이 용이하므로, AI 모델의 강점인 특징추출과 학습을 통해 복잡한 양자 시스템

  을 파악하는데 기여 가능

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