[양자 상식 1/n] 양자컴퓨터의 현실적인 적용방법, 하이브리드 컴퓨팅

양자컴퓨터라는 말은 많은데, 아직 느껴지는 것은 그닥없고,
아마도 2024년부터는 조금 더 현실적인 수익구조를 위하여 양자컴퓨터의 하이브리드 컴퓨팅 방법이 보편화 될거같다.


[1] 하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅의 이해

[2] 하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅의 장점

[3] 하이브리드 양자-고전 알고리즘

[4] 하이브리드 컴퓨팅의 당면 과제

[5] 미래 전망

양자 컴퓨터는 고전 컴퓨터와 얼마나 다르게 생겼을까?

양자 컴퓨팅은 최근 몇 년 동안 고전적인 컴퓨터가 다루기 어려운 문제를 해결함으로써 다양한 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있어 상당한 관심을 끌고 있다.
그러나, 제한된 수의 노이즈가 있는 중간 규모 양자(NISQ) 장치를 사용할 수 있을 정도로 양자 하드웨어의 개발은 아직 초기 단계에 있다.
이러한 한계에 비추어 볼 때, 하이브리드 양자-고전 컴퓨팅의 개념은 양자 및 고전 시스템의 장점을 모두 활용할 수 있는 유망한 접근법으로 떠올랐다.

오늘은
양자 컴퓨터의 맥락에서 하이브리드 컴퓨팅의 매혹적인 세계를 탐구하고, 그 원리, 장점, 하이브리드 알고리듬, 과제 및 미래 관점에 대해 알아보려고 한다.
하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅의 현재 상태를 이해함으로써, 우리는 양자 컴퓨팅의 지속적인 진화에서 양자 컴퓨터의 중요성을 인정할 수 있다.

[1] 하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅의 이해

하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅은 복잡한 문제를 보다 효율적으로 해결하기 위해 양자와 고전 컴퓨터의 장점을 결합한 접근 방식이다.
이 패러다임에서 양자 컴퓨터는 최적화 문제를 해결하거나 양자 시스템을 시뮬레이션하는 등 고유한 기능을 활용하는 특정 작업을 수행하는 데 사용된다.
한편, 고전적인 컴퓨터는 데이터 처리, 오류 수정 및 알고리즘 제어와 같은 강점에 더 적합한 작업을 수행하기 위해 사용된다.

하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅은 양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터의 보완 기능을 모두 활용하여 연구자와 개발자가 두 시스템 모두에서 다루기 어려울 수 있는 문제를 해결할 수 있도록 한다.
이 접근법은 또한 큐비트 수, 일관성 시간 및 오류율 측면에서 제한된 현재 NISQ 장치를 효율적으로 사용할 수 있게 한다.

[2] 하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅의 장점

하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅에는 몇 가지 주요 이점이 있으며, 이는 현재 양자 컴퓨팅 환경에서 유망한 접근 방식으로 만든다:

a. 두 시스템의 장점 활용:
양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터를 결합함으로써 하이브리드 컴퓨팅은 두 시스템의 고유한 장점을 활용할 수 있으며, 결과적으로 더 강력하고 효율적인 문제 해결 접근 방식을 제공한다.

b. 오류 완화:
하이브리드 컴퓨팅은 고전적인 컴퓨터에 오류 수정 및 완화 기술을 구현하여 현재 양자 하드웨어에 내재된 노이즈와 오류의 영향을 줄일 수 있다.

c. 확장성:
양자 컴퓨터의 큐비트 수가 증가함에 따라 하이브리드 컴퓨팅은 빠르게 변화하는 풍경에 효율적으로 확장하고 적응할 수 있어 더 강력한 알고리즘과 애플리케이션 개발이 가능하다.

d. NISQ 장치 사용:
하이브리드 컴퓨팅은 큐비트 수와 오류율 측면에서 제한된 현재 NISQ 장치의 기능을 활용하기 위한 실용적인 접근 방식을 제공하여 이러한 하드웨어 제약에도 불구하고 연구자와 개발자가 양자 컴퓨팅에서 진전을 이룰 수 있도록 한다.

[3] 하이브리드 양자-고전 알고리즘

양자와 고전 시스템의 장점을 모두 활용하여 다양한 문제를 해결하기 위해 여러 하이브리드 양자-고전 알고리듬이 개발되었다.
몇 가지 주목할 만한 예는 다음과 같다.

a. VQE(Variational Quantum Eigensolver):
VQE는 양자 시스템의 기저 상태 에너지를 찾는 것을 목표로 하는 하이브리드 알고리즘입니다.
이 알고리즘은 양자 상태를 준비하고 측정하기 위해 양자 컴퓨터를 사용하는 반면, 고전적인 컴퓨터는 측정 결과를 처리하고 양자 상태 준비를 최적화하기 위해 사용된다.

b. 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA):
QAOA는 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 하이브리드 알고리듬이다. 매개변수화된 양자 회로를 사용하여 양자 상태를 준비하고 상태를 측정하여 대략적인 솔루션을 얻는 것을 포함한다.
그런 다음 고전적인 컴퓨터는 양자 회로의 매개 변수를 최적화하는 데 사용된다.

c. 양자 기계 학습 알고리즘:
하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅은 양자 컴퓨터의 고유한 기능을 활용하여 기계 학습 작업의 성능을 향상시키는 것을 목표로 하는 양자 기계 학습 알고리듬 개발에 사용되었다.

이러한 알고리즘은 일반적으로 선형 대수나 최적화와 같은 특정 작업을 수행하기 위해 양자 하드웨어를 사용하는 것을 포함하며, 고전적인 컴퓨터는 데이터 처리와 알고리즘 제어를 처리한다.

[4] 하이브리드 컴퓨팅의 당면 과제

하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅의 유망한 장점에도 불구하고, 잠재력을 완전히 실현하기 위해 해결해야 할 몇 가지 과제가 있다:

a. 통신 오버헤드:
양자와 고전적인 시스템 간의 통신의 필요성은 특히 대기 시간과 데이터 전송 측면에서 상당한 오버헤드를 초래할 수 있다.
이는 하이브리드 알고리듬의 효율성과 성능에 영향을 미칠 수 있으므로 통신 오버헤드를 최소화하기 위한 전략을 개발하는 것이 중요하다.

b. 하드웨어 제한:
다른 양자 컴퓨팅 접근 방식과 마찬가지로 하이브리드 컴퓨팅은 큐비트 수, 일관성 시간 및 오류율을 포함하여 현재 양자 하드웨어의 한계에 따릅니다.
하이브리드 알고리즘 및 애플리케이션을 설계할 때 이러한 제한 사항을 고려해야 합니다.

c. 알고리즘 개발:
하이브리드 양자-고전 알고리듬의 설계는 종종 양자 및 고전 컴퓨팅 원리에 대한 깊은 이해를 필요로 한다.
효율적이고 효과적인 하이브리드 알고리듬을 개발하는 것은 지속적인 과제로 남아 있으며, 양자 컴퓨팅 커뮤니티 전반에 걸쳐 추가 연구와 협업이 필요하다.

[5] 양자 컴퓨팅의 미래 전망

양자 컴퓨팅이 지속적으로 발전함에 따라 하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅은 새로운 알고리듬과 애플리케이션 개발에 결정적인 역할을 할 것으로 보인다.
하이브리드 컴퓨팅의 미래를 위해 중점을 두는 몇 가지 핵심 영역은 다음과 같습니다:

a. 하이브리드 알고리즘 최적화:
하이브리드 양자-고전 알고리듬을 최적화하여 두 시스템의 기능을 효율적으로 활용하고 통신 오버헤드 및 하드웨어 제한과 관련된 문제를 극복할 수 있도록 하려면 추가 연구 및 개발이 필요하다.

b. 상호 운용성 및 표준화:
양자 컴퓨팅 환경이 계속 발전함에 따라 양자와 고전적 시스템 간의 원활한 통합과 상호 운용성을 촉진하는 표준화된 프로토콜과 인터페이스에 대한 필요성이 증가할 것이다.

c. 공동 연구:
하이브리드 컴퓨팅 접근법의 개발은 양자 및 고전 컴퓨팅 커뮤니티에 걸쳐 연구자와 개발자 간의 협력이 증가하여 이 유망한 분야에서 혁신을 추진하기 위한 아이디어와 전문 지식의 교환을 촉진함으로써 이익을 얻을 것이다.


하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅은 양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터의 고유한 장점을 모두 활용하는 유망한 접근 방식을 제공하여 두 시스템만으로는 도달할 수 없는 강력한 알고리듬과 응용 프로그램을 개발할 수 있다.
하이브리드 컴퓨팅의 원리, 장점, 과제 및 미래 관점을 이해함으로써, 우리는 양자 컴퓨팅의 지속적인 진화에서 그것의 중요성을 인정할 수 있다.

양자 컴퓨터로 가능한 것의 경계를 계속 밀고 나가면서, 이러한 획기적인 기계의 기능을 효율적으로 활용하는 동시에 고전적인 컴퓨팅 시스템의 장점을 활용할 수 있는 하이브리드 컴퓨팅 접근법을 탐구하고 개발하는 것이 중요하다.