**“세상에 없던 연산 속도” 하버드 물리학 박사가 가장 쉽게 설명해 주는 양자 컴퓨터#과학 #EBS지식 — Transcript & Summary | SozAI** Source: https://sozai.app/transcript/quantum-computing-explained-harvard-physicist-computing-speed/ 구글의 2019년 양자 컴퓨터 실험을 계기로 주목받는 양자 컴퓨터의 원리를 중첩과 얽힘 개념으로 쉽게 설명합니다. 큐비트, 연산 속도, 에러, 구현 방식까지 다룹니다. ## Key Takeaways - 양자 컴퓨터는 중첩을 이용해 많은 경우의 수를 한 번에 다룰 수 있어 특정 문제에서 빠른 연산이 가능하다. - 측정 결과는 확률적이므로 여러 번 반복해 통계적으로 정답을 추정하며, 이 과정에서 에러가 발생할 수 있다. - 얽힘은 큐비트 간 상태가 연결된 현상으로 연산 단계를 줄이는 데 활용될 수 있다. - 고전 컴퓨터와 양자 컴퓨터를 결합한 하이브리드 방식이 현재 주요 연구 방향 중 하나이다. - 현재 구현 방식(초전도, 이온, 중성 원자 등)은 모두 극저온 또는 정밀 제어 환경이 필요하며 큐비트 수 확장이 진행 중이다. ## What the video covers - 2019년 구글의 양자 컴퓨터 실험(슈퍼컴퓨터 1만 년 계산을 몇 분에 해결)이 대중적 관심의 계기가 되었다고 소개합니다. - 그 후 슈퍼컴퓨터용 알고리즘이 개선되어 같은 문제를 슈퍼컴퓨터로도 몇 분에 풀게 되었다는 일화가 나옵니다. - 양자역학은 레이저, 반도체 트랜지스터 등 이미 일상 기술에 쓰이고 있다고 설명합니다. - 양자 중첩은 0과 1이 동시에 겹쳐 있는 상태이며, 측정하면 0 또는 1이 확률적으로 나옵니다. - 동전 비유로 중첩과 측정의 확률적 성격(불확정성 원리)을 설명합니다. - 큐비트 3개는 8가지 경우의 수를 한꺼번에 포함하므로 여러 경우를 병렬적으로 다룰 수 있다고 설명합니다. - 측정은 여러 번 반복해 확률 분포를 얻어야 하며, 이때 에러가 존재할 수 있어 고전 컴퓨터와의 하이브리드 연구가 주목받는다고 언급합니다. - 양자 얽힘은 큐비트들이 하나의 묶음처럼 상태가 연결된 현상으로, 아인슈타인이 받아들이기 힘들어했던 개념입니다. - 2022년 노벨상 수상의 근거가 된 벨 부등식 실험은 얽힌 광자 쌍을 이용해 증명되었습니다. - 얽힘을 이용하면 여러 단계 연산을 줄여 연산 횟수를 감소시킬 수 있다고 설명합니다. ## Chapters 1. 00:00 양자 컴퓨터가 주목받게 된 계기 2. 02:00 양자역학의 일상 속 활용과 양자 중첩의 개념 3. 05:00 동전 비유로 보는 중첩과 측정의 확률성 4. 07:30 큐비트의 경우의 수 병렬 처리와 연산 속도 5. 12:00 측정 반복과 에러, 고전-양자 하이브리드 연구 6. 16:00 양자 얽힘의 개념과 아인슈타인의 반론 7. 20:00 벨 부등식 실험과 2022년 노벨상 8. 25:00 얽힘을 활용한 연산 단축과 큐비트 구현 방식 Answers ## Questions about this video 구글의 2019년 실험은 무엇이었나요? 구글은 자사의 양자 컴퓨터로 슈퍼컴퓨터가 1만 년 걸리는 계산을 몇 분 만에 풀었다고 발표했습니다. 이후 슈퍼컴퓨터용 알고리즘이 개선되어 같은 문제를 슈퍼컴퓨터로도 몇 분에 풀 수 있게 되었습니다. 양자 중첩이란 무엇인가요? 큐비트가 0과 1이 동시에 겹쳐 있는 상태를 말합니다. 측정하면 0 또는 1 중 하나가 확률적으로 나오며, 여러 번 측정해 확률 분포를 얻어 답을 추정합니다. 양자 얽힘은 연산에 어떻게 도움이 되나요? 얽힘을 잘 활용하면 여러 단계로 진행되어야 하는 연산의 횟수를 줄일 수 있습니다. 예를 들어 여러 비트를 한 번에 뒤집는 것처럼 단계를 줄이는 효과를 기대할 수 있습니다. ## Full Transcript — Download SRT & Markdown 00:00 Speaker A 왜 하필 요즘에 이렇게 핫해진 겁니까? 네. 예. 요즘에 이렇게까지 정말 대중들의 관심이 폭발적으로 이렇게 생기게 된 이유 계기 중에 하나가 제가 보기에는 2019년에 구글이 발표한 결과인 거 같습니다. 00:15 Speaker A 아, 어떻게 발표했죠? 네. 2019년에 구글이 그때 [음악] 슈퍼 컴퓨터로 1만 년 걸리는 계산을 본인들의 양자 컴퓨터로 몇 분 만에 풀었다라는 결과를 연사를 빨라졌다 저도 본 거 같아요. 00:32 Speaker A 그죠? 예. 그래서 그 전까지는 양자 컴퓨터 뭐 다 단어는 있고 들어봤지만 그냥 뭐 타임머신처럼 마치 뭐 물리학자들이 그냥 뭐 하는 연구개거니 이렇게 생각을 했다면 이제 정말 어떤 실질적인 계산을 슈퍼 컴퓨터보다 빨리 했다라는게 딱 증명이 되면서 엄청난 관심을 받고 00:53 Speaker A [음악] 근데 그건 진짜였어요? 진짜로 그렇게 한 거예요? 그 당시에는 진짜긴 했는데요. 그 논문이 나온 이후에 당연히 컴퓨터학자분들, 알고리즘 만드시는 분들이 별대처럼 달려드셔서 예. 아니다. [웃음] 그래서 아니다. 우리도 그냥 슈퍼 컴퓨터도 알고리즘을 개발하면 훨씬 빨리 풀 수 있다라고 해서 후속 연구로 결국 01:18 Speaker A 엄청나게 알고리즘 개발이 돼서 결국 그때 그 문제는 슈퍼 컴퓨터로도 몇 분 만에 풀 수 있게 됐습니다. 01:24 Speaker A 아, 양자만 아니더라. 아 양자만 아니라 얼마든지 알고리즘을 잘 짜면 생성이 되면 얼마든지 풀 수 있는 거였다. 01:32 Speaker A 아니 그분들은 진작게 잘 짜지. 왜? 양자 컴퓨터 나와서 자극을 받아서 그때 그래서 과학은 자극이에요. [웃음] 과학은 자극 찔러줘야 되는군요. 01:40 Speaker A 과학은 대립. 예. 아 이게 참 양자 컴퓨터에 대해서 궁금한 분들이 정말 많을 텐데 양자 컴퓨터가 뭔지 사실 좀 이해할 수 있도록 설명해 주는 사람이 없었어요. 01:54 Speaker A 없었어. 저한테 양자 컴퓨터가 뭐다라고 설명해 준 사람이 없었습니다. 저한테는 그냥 외개예요. 양재의 역학도 우리가 좀 공부를 좀 하긴 했었는데 그죠? 기억났어요? 02:10 Speaker A 네. 공자활, 맹자활, 양자활. [웃음] 야, 많이 들었어요. 이런 거 [웃음] 위트가 이제 좀 있으셨네요. 02:19 Speaker A 네. 양재역학 공부를 저번에 하셨다고 하니까예. 많은 이제 양자역학에서도이 다양한 성질들이 있잖아요. 그래서 에너지가 뭐 띄엄띄엄지 않 연속적이지 않다. 네. 02:32 Speaker A 이런 성질은 사실 이미 저희가 많이 쓰고 있어요. 이미 일상생활에 양재 역학을 쓰는 기술이 많이 있습니다. 02:38 Speaker A 뭐 레이저도 양재 역학이 필요하고요. 그리고 여기 컴퓨터에 들어 있는 반도체 트랜지스터 이것도 다 양재 역학이 없 예. 없으면 작동을 안 해요. 02:47 Speaker A 근데 요즘 이제 만들고 있는 양자 컴퓨터는 한 발 더 나가는 건데요. 양자 역학에서 양자 중첩 그리고 양자 얽힘이라는 거 들어보셨 네 [웃음] 중첩이요? 중첩 이거 아닙니까?겹 양자가 중첩이 되고 얽혀요. 03:05 Speaker A 얽히는 거. 예. 얽혀. 그죠. 말 그대로 얽혀 있는 거예요. 힘이라는 알아야 되는구나. 오늘 알아야 되는 거죠? 03:10 Speaker A 무조건 아 예 여러분 숙제 나옵니다. 알아야 되는 거 양자 중첩. 양자 얼 얼? 네.요 두 가지를 최대한 활용하는게 양자 컴퓨터입니다. 03:20 Speaker A 그래서 이제 그러면 이제 하나씩 얘기를 해 볼 텐데요. 먼저 양자 중첩은 말씀하신 것처럼 겹쳐져 있는 거예요. 03:26 Speaker A 네. 기존 컴퓨터는 비트가 정보에 단이잖아요. 0과 1의 [음악] 값을 가지는. 근데 이제 양자 컴퓨터는 거기에 양자를 붙여서 양자 비트, 퀀텀 비트. 그래서 제가 큐비트라고 많이 부르는데요. 예. 비트니까 큐비트도 0이 있고 1이 있을 텐데 양자 중첩은 0과 1이 같이 있는 03:46 Speaker A 거. 0이면서 동시에 1인 거예요. 돈 거예요. 0과 1이 함께하다. 방 함께 예. 한 방에 디지털 컴퓨터에서 0 아니면 1이었잖아요. 03:56 Speaker A 기존의 컴퓨터 기존 컴퓨터는 0 아니면 1이었는데 이제는 0이면서 1이다라고 하면 사람들이 그럼 0.5라는 질문을 좀 하세요. 예. 근데 여기에서 또 한 발 더 나가서 신기한게 측정을 하면 무조건 0 아니면 1이 나옵니다. 뭐 0.5네 0.7이네 이런 값은 절대 나오지 않아요. 0 아니면 1이에요. 04:18 Speaker A 그리고 그게 랜덤하게 나옵니다. 랜덤. 예. 뽑기. 뽑기. 예. 뭐가 나올지 몰라요. 랜덤이라는 거는 이번에 선택했을 땐 0이었던 값이 다음에 엔터를 눌러서 선택하면 1이 될 수도 말 안 되는데요. 가차예요. [웃음] 가차냐고요? 인형이냐고요? 어떻게 그렇게 나와? 이거 말도 안돼. 이게 04:39 Speaker A 공상 아닙니까? 사실 그래서이 양자 중첩 개념이 당시에 처음 나왔을 때 많은 반대를 일으켰어. 이게 말이 되냐? 그럴 말 하는 돼요. 과학자분들. 04:49 Speaker A 아, 이게 양자가 처음 양자 역학이라는 개념이 처음 등장했을 때도 우리 솔베이 회했었잖아요. 어. 그 천재들이 모여 가지고 이게 맞냐 틀리냐 가지고 논쟁이 많았거든요. 05:01 Speaker A 저 아이슈타인에 빙이해 있기 때문에 [웃음] 받아들이기 힘들어요. 그렇죠. 근데 이거를 어떻게 생각하시면 가장 좋은가면 전 동전인 거 같아요. 05:10 Speaker A 동전을 준비해 주셨는데 이제 디지털 컴퓨터 0 1이 동전의 앞면 뒷면 그렇죠? 일반 컴퓨터일 컴퓨터 일반 컴퓨터 노말 컴퓨터 우리가 쓰고 있는 컴퓨터는 그냥 앞면 앞면 뒷면예면 그러면은 여기서 양자 중첩은 예 예 이렇게 도는 상태 얘는 앞면이면서 동시에 중면이죠 모르죠 05:30 Speaker A 모르겠어요 동시에죠 그니까이 도는 상태를 중첩이라고 중첩이라고 하는구나 아 그러니까 계속 도니까 합쳐져 있는 것처럼 방에서 짝 움직이는 거니까 뒷면이기도 하니까요. 그러면 제가 아까 측정을 하면 랜덤하게 앞면 혹은 뒷면이 나온다라는 건 제가 이렇게 돌렸을 때 치면 네음 앞면 아니면 뒷면이 나왔겠죠.서 있지 05:55 Speaker A 않죠. 처 있지 않죠. 근데 모르죠. 이미 랜덤하게 나오죠. 근데 사실 저희가 이렇게 했을 때 한 번 했을 땐 모르잖아요. 06:03 Speaker A 근데 저희가 아는게 있어요. 어떻게요? 100번 하면 50번은 앞면이 나올 것이고 대략 아 대략 50번은 뒷면이 나오겠죠. 확률적으로 예, 중첩도 똑같아요. 중첩도 양자 중첩 제가 뭐 0 + 1이라는 상태를 만들어서 이거를 측정을 한 번 하면 뭐가 나올지 몰라요. 0이 나올 수도 06:22 Speaker A 있고 1이 나올 수도 있어요. 근데 100번을 하면 50%는 0이 나오고 50%는 뒷면이 나와요. 절배 이회할 때 불확정성 원리 한번 적이 있었잖아요. 입자가 어느 위치에 있을지는 우리는 아무도 모르는데 그게 확률적으로 존재를 하다가 그게 어디 있다라고 딱 측정하는 순간 그 위치가 딱 결정돼 버린다는 그 06:43 Speaker A 불확정성 원리 있잖아요. 그 불확정성의 원리가 지금 큐비트에 적용이 되어 있는 상태라고 볼 수 있는 거죠. 자, 그러면 일단 그 어쨌든 우리가 일반적으로 쓰고 있는 고전 컴퓨터에서는 동전으로 따지면 앞뒤를 뒤집어 가면서 정확하게 판단을 해서 쓰는데 양자 컴퓨터는 빙글빙 빙글빙글 돌고 07:04 Speaker A 있는 빙글빙글 돌고 있는이 동전을 쓴다는 알겠는데 그러면 빙글빙글 도는게 도대체 어디에 좋길래네 중첩이 컴퓨터에서 어떻게 쓰이길래 그렇게 좋냐 아 그러니까요 그 얘기를 해보면 해 주세요. 07:20 Speaker A 예를 들어 세 개만 가지고 생각을 해 볼게요. 비트 세 개. 고전 컴퓨터에서 비트가 세 개면의 수가 여덟 개가 있습니다. 01 010 해서 축쭉해서 1 1까지 여덟 가지 경우의 수가 있거든요. 조합이 뭐가 답인가를 알고 싶으면 고정 컴퓨터는 그냥 하나하나 다 대입을 해 07:38 Speaker A 봐요. 여덟 번을 수행을 해야 된다는 거죠. 그죠? 여덟 번. 여덟 번 그냥 정직하게 이거 아니네. 이거 아니네. 07:44 Speaker A 해번 그런데 양자 컴퓨터에서는 큐빗을 쓰면 중첩이 있잖아요. 그니까 큐비트 세 개가 있을 때이 세 개를 다 0이면서 1인 중첩 상태로 만들면 아까 여덟 가지 경우의 수를 다 포함하고 있어요. 08:00 Speaker A 음. 한꺼번에요 하나하나 하나 안에 그냥 큐비트 세 개가 아까 그 여덟 가지 경우의 수를 다 포함하고 있는 거죠. 서로 돌고 있. 08:08 Speaker A 더 많은 계산이 그냥 간편하게 들어오는 거네요. 맞아요. 이게 훨씬 많은 경우의 수를 한 번에 연산할 수 있는 힘을 가지고 그렇다면 속도 빨아지는 거고 근데 저 근데 저는 그게 그 부분이 잘 이해가 안 돼요. 08:21 Speaker A 세계가 돌아가고 있으면 아무것도 정해지지 않으면 논리 회로를 못 만드는 거 아니에요? 이게 돌아가는 상태가 사실 정해진 상태긴 한데요. 08:29 Speaker A 그 0이면서 1인 상태가 얘의 상태인 거예요. 근데 말씀하신 거랑 관련 지으면 근데 저희는 어쨌든 계산값을 보려면 측정을 해야 되잖아요. 근데 측정값은 랜덤하잖아요. 지금 부문은 한 번 측정했는데 랜덤하면 모르죠. 08:43 Speaker A 네. 여러번 반복 아까 저희가 확률은 알잖아요. 확률은 알 수 있으니까 여러 번 측정을 반복을 해서 나온 결과들의 통계값을 보는 거죠.확률을 확률 분포를 보고 아 얘가 답이구나라는 걸 아는 거예요. 09:02 Speaker A 그리고 측정을 많이 하면 할수록 당연히 에러반는 줄어 오류는 적어지겠죠. 저정한 값을 나와요. 근데 아마 생각하실 거예요. 그러면 지금 아까 고정 컴퓨터로 여덟 번 하면 됐는데 제가 지금 물어보려고 그랬어. 정려 그랬어. 여덟 번. 09:18 Speaker A 여덟 번 하면 되는데 예를 들어서 세 개의 큐비트를 좀 정확하게 측정하려면 한 열 번은 측정해야 된다. 09:24 Speaker A 열번이 아니라 100번은 더 100번 1천000번 더 해야 되는 거 아니? 그게 더 오래 걸리는 거 아니에요. 09:28 Speaker A 그렇죠. 그럼 그게 더 오래 맞습니다. 예. 그래서 네. 예. 그게 맞는데 근데 이게 세 개 땐 그래요. 근데 개만 돼도 고정 컴퓨터는 2에 10승개의 경우의 수가 있으니까 천 가지의 경우의 수가 있어요. 09:42 Speaker A 그러면 그거를 다 일일이 봐야 돼요. 그 차이가 나는구나 속도가. 네. 근데 양자 컴퓨터는 열 개의 큐비트가 양자 다 양자 중첩이면이 하나의 상태가 1천000개 상태의 정보를 다 가지고 있기 때문에요 한 놈만 잘 측정하면 돼요. 열개만 한 100번. 09:59 Speaker A 네. 만 예를 들어 100번 측정하면 대략적으로 이렇게 확률 분포를 보면 아 얘가 답일 수밖에 없구나라는 걸 알 수가 있거든요. 10:06 Speaker A 아 굳이 1천000번까지 안 가더라도요. 양자는 그래요. 예 그게 비율을 들자면 천개의 칸이 있고 여기에 고기가 한 마리만 들어 있어요. 천개 중에. 그러면은 낚싯대를 이렇게 하나 없네, 하나 없네 이렇게 하는게 이제 일반 컴퓨터라면 양자 컴퓨터는 천개의 낚싯대를 한꺼번에 던지는 거예요. 10:24 Speaker A 근데 [음악] 이게 사람이 이제 뭔가 감지를 하는 능력이 좀 제한돼 있잖아요. 감독 예. 그 천개를 낚싯대를 드리왔는데 어디서 신어가 온 거 같아. 네.라고 라고 생각을 하는데 한 번 하면 잘 모르니까 다시 그걸 여러 번 반복해요. 천개의 낚싯대를 한꺼번에 하는 걸 반복을 10:41 Speaker A 하면 대략적으로 아까는 입질이 여기였던 거 같은데 아니면 아까는 여기였던 거 같나? 근데 감을 잡을 수 있다. 10:47 Speaker A 예. 그걸 한 100번 정도 반복하면 확실해 여기가 입질이었어라는 걸 알게 될 것 같지 않으세요? 그러면 양자 컴퓨터는 결국에는 에러라는게 언제나 있겠네요. 왜냐면 만약에 우리가 고전적으로 하면 1천000개를 시도하더라도 정확한 정답 하나 고를 수가 있잖아요. 양자 컴퓨터는 이쪽의 확률이 높아지는 것뿐이지 이게 틀릴 11:07 Speaker A 확률도 여전히 남아. 애율도 좀 더 아 네. 그렇죠. 어떤 하나의 연산의 에러는 확실히 예, 일반 컴퓨터보다 존재할 수 있고요. 11:16 Speaker A 그러니까 방금 말씀하신 그 낚시의 비율을 들자면 고전적인 방식에서 에러가 0일 텐데 그렇지만 양자 큐비트를 이용하면 그 에러는 발생을 할 수밖에 필요한 수밖에 없지만 훨씬 빠르게 추정할 수 있으니까. 11:31 Speaker A 네. 근데 또 하실 시간을 좀 더 들이면 대신 여러 번 측정하면 정말 정확하게 이제 특정할 수도 있겠죠. 11:37 Speaker A 여러 번 반복을 하면. 그럼 큐비트 고전적인 그 비트랑 큐비트를 서로 섞어도 시너지가 되게 좋지 않을까요? 11:45 Speaker A 만약에 양자 컴퓨터에서 답을 얻었을 때는 빨리 얻지만 에러가 있을 수도 있으니까 이렇게 얻은 양자 컴퓨팅 큐비트 기반으로 얻은 답을 비트 기반으로 검산을 해 보는 식으로 하면 시너지도 날 수가 있는 거 아니죠? 11:59 Speaker A 네. 맞습니다. 그래서 요즘 사실 합탄 연구 분야 중 하나를 이미 말씀하셨어요. 양자 고전 하이브리드 연구가 요즘 핫한 주제 중 하나입니다. 12:08 Speaker A 살아있네. 살아 있어. 뭘 뭘 살아 있어 이거는 진짜 순수한 추론으로 물어봐야 되 말해야 대로 고민하고 있었는데 근데 이제 저는 뭐 알겠습니다. 이제 양자 뭐 컴퓨터가 중초을 해 가지고 삥글빙글 돌면 속도가 빨라지고복 복잡한 계산도 할 수 있다는 걸 알았는데 이제 12:26 Speaker A 이제 양자 얽힘을 말씀을 하셨거든요. 네. 얼은 얽힘은 뭐냐는 거죠? 얽힘은 이번에는 이제 큐빗 하나가 아니고 여러 개 있을 때를 이야기를 하는데요. 말 그대로 큐빗들이 얽혀 있는 거예요. 하나가 0이면 다른 하나도 무조건 0이어야 된다거나 하나가 1이면 다른 하나도 무조건 12:43 Speaker A 1이어야 된다. 이런 상태요. 동전으로 비율를 치면 동전이 두 개가 이렇게 빙글빙글 돌고 있는데 제가 두 개는 못 돌려서 손가락으로 하면 못 둔다 치고요. 12:52 Speaker A 그러면은 만일 하나만 탁쳐서 앞면이 나와요. 그러면 양자 얼캠이면 제가 얘를 탁쳐서 0이 나오는 그 순간 얘가 혼자 넘어지면서 앞면이 나오는 거야. 13:03 Speaker A 예. 그게 [웃음] 마술 아니야. 아니 놀다가 넘어지니까 어 너 넘어졌구나. 나도 넘어지. 픽이에요. 아슈타인이 기겁할 만한 그러네요. 진짜 아인슈타인이 진짜 대도했을 것 같아요. 13:16 Speaker A 네. 아인슈타인 님 실제로 뭐 유령 같은 원거리 작용이라는 말 한 번씩 들어 보셨을 거예요. 그래서이 양자 얽힘이라는 거를 엄청나게 싫어했어요. 13:24 Speaker A [음악] 근데 이제 양자 얽힘은 그 현상 자체가 예를 들어 제가 동전 아까 여기 두 개 했는데 하나 지구에 있고 하나 달에 있어요. 13:32 Speaker A 근데 제가 지구에 있는 동전 탁 쳐서 앞면이 나오는 그 순간 다 왜 다애가 넘어지는 거예요. 혼자. 13:38 Speaker A 그리고 앞면이 나와요. 이게 양자 얽힘이에요. 근데 이제 그이 양자 얽힘이 맞다라고 주장하시는 분들의 주장은 이게 지금 우리가 볼 때는 하나는 지구에 있고 하나는 달에 있는 거지만 얘네둘이 사실은 하나다. 그러니까 이게 지금 우리 눈에는 동전 두 개지만 얘네둘은 한 쌍 그러니까 묶음이라서 13:59 Speaker A 너는 좀 너무 황당하다. 근데 이게 황당한데 노벨상을 노벨상을 받았잖아요 이걸로요. 벨부등식 증명해서 맞습니다. 맞습니다. 14:11 Speaker A 네. 2022년도에 지금 말씀하신 벨 부등식을 실험적으로 증명을 해서 실험을 어떻게 해? 동전으로 빛으로 증명을 했는데요. 예. 빛 레이저 어떻게해요? 빛의 입자가 사실은 어떤 이제 장치를 통과하면 쪼개지기도 해요. 예를 들어 파란색 광자 에너지가 100인 광자가 있을 때 얘가 어느 장치를 통과하면 예를 들어 14:37 Speaker A 50의 에너지를 가진 광자 두 개로 쪼개지는 과정이 있거든요. 근데 얘는 원래 하나였잖아요. 원래 하나의 광자가 두 개로 쪼개진 거니까이 쪼개진 광자들은 양자 얽힘 상태에 있어요. 왜냐면 하나가 쪼개진 거니까 하나가 갑자기 두 개가 됐잖아요. 14:53 Speaker A 그러니까 얘는 예를 들어 편광 그 빛이 무슨 방향으로 진동하고 있는가? 그러면은 하나가 세로면 얘도 세로여야 되고 하나가 가로면 얘도 가로여야 돼. 얘는 양자 얽힌 상태에 있어요. 15:04 Speaker A 같은 상태였으니까. 원래 하나였어. 그러니까 광자 가지고 있는 어떤 특성이 광자 하나가 두 개로 쪼개지면 걔네가 똑같이 유지돼야 된다는 거예요. 15:13 Speaker A 네. 맞아요. 타이밍도 똑같고. [음악] 얘네둘이 나오는이 조건 시에 나오고요. 탁탁 이렇게 안 나오고 무조건 두 개가 동시에 나오고 타이밍도 양얽힘이고 그리고 편광 같은 모든 광학적 성질이 다 얽혀 있어요. 15:35 Speaker A 양자 얽힘이라는게 참 신기하기는 한 거 같긴 합니다. 근데 저는 정작 이제 중요한게 양자 얽힘은 그러니까 뭐에 좋아요? 네. 그렇죠. [웃음] 아. 아니 무슨 건강인 줄 알았어요. 15:49 Speaker A 머리해 좋아요. 막 평강탕 평강탕 [웃음] 아니 큐비동치. 어 큐비트 같은 경우는 어쨌건 우리가 연산이 빨라지고 그걸로 인해 가지고 시간도 단축된다라는 거 이제 좋은 걸 알겠어요. 거기에 써 먹으면 되니까. 16:01 Speaker A 어 근데 이제 양자 컴퓨터 어디에 좋아요? 네. 양자 얼힘 같은 경우는 연산 우리 저희가 뭐 고전 컴퓨터로 어떤 이제 계산을 할 때 스텝이 여러 개 걸리는 계산이 있을 수 있잖아요. 뭐 1번 2번 더하고 2번 3번 더하고 이런 식으로 스텝 쭉쭉 해야 되는 16:17 Speaker A 계산을 양자 얽힘을 잘 쓰면 그 연산의 횟수를 줄여 줄 수가 있어요. 예. 연산을 뭐 다섯 번 해야 되는 걸 한 번에 하게 해준다가 이게 정말 간단하게 예를 들면 고전 컴퓨터에서 비트가 다섯 개 있다고 해 볼게요. 16:32 Speaker A 그러면 얘가 다 0이에요. 지금 00인데 0. 예. 근데 얘를 다 11 1 1111 1로 바꾸고 싶어요. 다 1로 그러면은 하나씩 뒤집. 16:41 Speaker A 예. 하나씩 뒤집죠. 전기 신호 하나 주면은 0이 1로 가거든요. 그러니까 그냥 다섯 번 탁탁탁탁탁탁탁 하면은 다섯 번을 예. 이렇게 해서 정직하죠. 네을 다섯 개의 큐비트가 있네를 다버려요. 16:56 Speaker A 다 상태를 만들어요. 그래서 하나가 0이면 다 0인 상태 아니면 하나가 1이면 다 1인 상태가 되게끔 만들어 놓예. 그러면 하나 뒤집으면은 사실 다 같이 뒤집어 버리고 내가 직접 손을 댈 필요가 없이 자 이렇게가 들어가자 하면은 어차피 다 들어가자 이렇게 되는 거고 17:15 Speaker A 그죠? 그것도 순식간에 얘네 둘이 서로 연결돼 있다 하면은 이게 원래 연결돼 있던 걸 우리가 찾아내야 되는 아니면 인위적으로 두 개를 연결할 수 있는 기술이 있는 거예요. 17:27 Speaker A 일단은 원래 연결되 있는 애도 있고 그리고 저희가 인위적으로 만들어 줄 수도 있어요. 아, 어려운 일은 아니에요. 세트를 만드는게 쉬워요. 17:35 Speaker A 아, 아니, 어렵죠. 어렵습니다. 아, 세트 만드는게 어렵구나. 저는 이제 어떻게 받아들이냐면 쉽게 얘기해서 그 집 나갈 때요. 불을 다 꺼야 되잖아. 사람이 가서 다 [웃음] 오 맞아요. 17:47 Speaker A 다 그런데 요즘 나오는 아파트들은 나갈 때 현관문에서 탁 하면 퍼지잖. 맞아요. 맞아요. [웃음] 이건 뭘 얘기하냐? 속도. 17:56 Speaker A 아 소일성 뭐 이렇게 받아들이면 될까요? 그렇게 왜냐면 이게 쉽게 설명을 해 드려야지. 시청자분들한테. 맞아요. 그니까 이거는 우리가 해야 되는데. [웃음] 그러면 일단 이제 그거 어떻게 작동하는지는 우리가 알았잖아요. 양자 얼팀과 예. 그리고 양자 중첩. 중첩에서 돌면서 양자 얼힘은 나녀서 같이 함께 한다라는 건데 18:18 Speaker A 그러면은 큐비트는 이제 대체 어떻게 만드는 건지 이게 궁금합니다. 네. 일단 큐비트를 만들려면 이제 큐비트가 만족해야 되는 기본 조건들이 있는데요. 18:27 Speaker A 어 일단 0 1이 있어야겠죠. 0이 있고 그다음에 양자 중첩을 만들 수 있어야 되는데이 중첩이 또 오래 살아야 돼요. 왜냐면 중첩이 사실은 좀 연약하거든요. 18:38 Speaker A 어 외부에서 자극이 들어오면 바로 죽어요. 이게 측정하고도 관련이 있는데 측정하면은 0 아니면 1로 바뀌어 버리잖아요. 18:45 Speaker A 어 근데 그러면 예를 들면 이렇게 딱 돌고 있는데 무한대로 돌고 있는데 우리가 책상 같은 거 딱 치면 바로 동전이 넘어져 버리잖아요. 그러니까 조금 어떤 자극도 있으면 안 된다는 거죠. 뭐 무진동이라든가 약간 좀 약간 프로텍티드 예보 잘 보호를 해야겠네요. 19:03 Speaker A 그래서 중첩으로 오래 유지할 수 있어야 되고 저희가 잘 측정할 수 있어야 되고 0 1을 그리고 잘 제어를 해야겠죠. 저희가 고중들 뭐 만들고 그런 시스템인데 대표적으로 뭐 초전도 IBM이나 구글이 만들고 있는 초전도 큐비트가 있는데요. 19:21 Speaker A 초전도 큐비트 예도체를 이용을 하는 건가 보 예료 재료죠. 재료예요. 얘는 저희가 큐비트를 하나하나 칩다가 그리는 거예요. 19:32 Speaker A 컴퓨터 컴퓨터 칩처럼 칩 위에다가 회로를 그리는데요. 그 회로를 그려서 여기 큐비트 하나, 큐비트 1번, 2번, 3번 이렇게 쭉 그리는데 그 그림을 초전도 물질로 그려요. 19:43 Speaker A 페로를. 아, 그 알루미늄이나 나이움 쓰는 게 예, 맞아요. 예, 맞습니다. 그래서 초전도 큐비트라고 부르는데 칩은 사실 하나 그릴 줄 알면 조금만 이제 노력하면은 뭐 100개 만 개 찍어내기가 용이해요. 그래서 칩으로 만드는게 생상이 되는 거 예, 큰 장점인데 근데 또 단점도 20:01 Speaker A 있어요.이 칩이 그냥 이렇게 저희 지금 한여이 온도 한 20도 될 거 같은데 20도에서 동작하지 않아요. 20:08 Speaker A 초전도니까 초전도니까 약간 더 추워야겠네요. 한 270도 정도는 내려가야 되나? 사실 -270도 안 돼요. -273도 절대온도 0도 0도에서 절대 0도는 0.15도가 더 낮아요. 20:23 Speaker A 절대 0도보다 한 0.005도 5도 정도 높은 그니까 5m빈이라고 부르는데네 이게 냉각하는 이유가 두 가지가 있을 수 있는데 초존도 물질을 쓰니까 이게 저항을 없애려고 그런 거거든요. 그럼 초존도 물질이 일단 저항이 없어져야 되니까 냉각시켜야 되는 건 맞아요. 근데 그러면 이제 20:42 Speaker A 제가 또 많이들은 질문이 상원 초도체가 개발되면 냉각기 필요 없냐? 아니에요. 왜도 필요하구나. 상원인데 왜냐면이 제가 아까 양자 중첩 이런 애들이 되게 연약하다 그랬잖아요. 20:55 Speaker A 열 때문에도 얘가 깨져요. 그래서요 0과 1 사이의 에너지 갭이라고 부르는 에너지가 한 20도밖에 안 돼요. 그러다 보니까요 차이가 20도니까 그거보다 훨씬 낮은 온도를 유지를 해야 돼요. 그래서 절대 용도까지 냉각을 냉각이 필요해서 근데 그 온도를 아까 만족시켰다고 했을 때 그렇게 회로를 그린다고 21:18 Speaker A 하셨잖아요. 그런 뭐 초존도체를 이용해서 어떻게 양자 중첩이랑 양자 얽힘 상태를 만드는 거예요? 네. 이게 큐비트를 제어하는 방법이 초전도 큐비트 같은 경우는 마이크로파 결국 전기 신호로 제어를 해요. 21:34 Speaker A 큐비트 하나의 전선 하나 연결을 해 놓고 전기 신호를 딱 일정 시간만큼 딱 짜 주면 0에서 1이 되거나 1에서 0이 되거나 섬세게 컨트롤해야 아니면 중첩이 되거나 그렇게 제가 제어를 해 줄 수 있어. 21:46 Speaker A 그러면 0에서 1이 되거나 1에서 0이 되는 거는 옛날 그 고전 받도 똑같은 건데 중중첩 상태는 언제 되는 거예요? 21:54 Speaker A 아, 네. 이게 저희가 이렇게 5GHz의 전기 신호를 계속 준다고 하면 얘가 이렇게 시간에 따라서 원래 0이었던 애가 시간에 따라서 이렇게 1로 요렇게 가는데 그게 사인 공 곡선처럼 가요. 사인 곡선처럼 0이었다가 요렇게 가서 여기서 1로 가서 여기서 신호를 끊으면 1에 머무는 거예요. 22:14 Speaker A 근데 이게 가는데 중간에 중간까지 왔는데 신호를 끊어 버려요. 네. 그러면 중첩이 되는 거예요. 음. 아 그러면 0이면서 동시에 1인 상태가 돼요. 22:24 Speaker A 아 그래 0을 떠났는데 1까지 도착 안 한 그 상태를 다 중첩이라 [웃음] 그래요. 그 상태를 다 중첩이라고 부르고 이게 꼭 가운데의 필요는 가운데 필요도 사실은 없어요. 원 여기서 떠났고요. 일까진 않았고요. 22:35 Speaker A 중간에 끊었고요. 거기가 그냥 충첩. 근데 이제 언제 끊느냐에 따라서 0일 확률과 1일 확률을 저희가 정해 줄 수 있죠. 어 그러면 아까 그런 전선들을 이용해서 큐비트의 상태를 조절해 준다고 하셨잖아요. 0 1혹은 중첩 상태로 만들어 줄 수 있다고 하셨는데 얽힘은 22:52 Speaker A 어떻게 만들어요? 얽힘은 이번에는 두 개의 큐비트에 들어가는 신호를 이렇게 잘 제어를 하면은 그니까 얘가 0이면은 여기에 전류가 흐르게끔 약간 회로를 만들 수 있거든요. 그 예를 들어 A게 A 큐비트에 전류가 흘러서 얘가 0이 되면은 B 큐비트에도 전류가 흐르게끔 회로를 만들 수가 23:14 Speaker A 있거든. 근데 그러면 그거는 양자적 본성으로서의 양자 얽힘을 쓰는 건 아니고 회로를 그냥 양자 양자 얽힘을 모사하는 거 아니에요? 23:22 Speaker A 회로로 양절을 만드는 거죠. 어쨌든 두 개를 져 가지고 만들어지게 말씀 그죠. 아까 교수님이 말씀하신 것처럼 처음에 2022년도에 그 노벨상 탔을 때 빛 하나를 쪼갠 거잖아요. 신호를 쪼갠다고 보시면 돼요. 신호를 쪼개 가지고 여기에서 애초에 나간 신호가 여기에도 들어가고 여기에도 들어가서이 23:41 Speaker A 두 개가 서로 신호적으로 얽혀 있게 만드는게 그 양자 얽힘 상태를 만드는 거죠. 음. 근데 지금 아까 전에 냉각을 굉장히 많이 하신다 했는데 아마도 그 말 0.00 00 몇 캘빈까지 가려면 레이저 같은 걸로 냉각을 따로 해야 될 거고 그 23:56 Speaker A 직전까지 갈 수 있는게 액체 헬륨. 음 액 상태로 든을 많이 사용을 해요. 근데 저는 이걸 얘기를 하다 보니까 그 액체 헬륨을 아마 무조건 쓸 건데 양자 컴퓨터의 미래가 좀 불확실해진게 헬륨은 고갈 우려 원소에 최상위에 있거든요. 24:12 Speaker A 아 그러면 그게 그 뭐 한정 있네요. 지금 그 화학 쪽 추세로는 15에서 20년 내에 헬륨은 고갈이 돼요. 자 헬륨 그 정도예요. 24:21 Speaker A 네. 그럼 이제 헬륨값을까 [웃음] 이거 못 하겠네. 그거 전 놀이공창 봐서 보면은 저 아까 저러고 있다 [웃음] 들고 있어 맨날 바람 빠지고 날아가고 하니까 어 그러네 여러분들 이제 이거 많이 안 하셔야 될 거 같아요 근데 헬륨 고갈되면 사실 양자 컴퓨터 못 만들 24:37 Speaker A 수도 있는데 그래서 궁금한게 꼭 초전도 물질로만 양자 컴퓨터를 만들 수 있는지 아니면 다른 대안이 있는지 궁금합니다. 24:45 Speaker A 아 예 다른 시스템도 존재합니다. 초전도 큐비트 말고도 사실 양자 컴퓨터 다양한 형태가 있는데요. 예를 들어 원자를 큐비트로 쓰는 시스템도 있어요. 원자 하나가 큐비트예요. 24:56 Speaker A 오 그러면은 원자 컴퓨터예요. 그러면 그건요? 어, 그것도 그냥 양자 컴퓨터로 불러요. 저희가 뭐 원자 이혼 컴퓨터도 있고 원자 중성 원자 양자 컴퓨터도 있는데 얘네 둘은 둘 다 이제 원자 하나가 큐비트라고 보고 원자에는 다양한 에너지 상태가 있잖아요. 그중에 두 25:13 Speaker A 개 딱 골라서 얘는 0, 얘는 1이라고 저희가 정해 놓고 쓰는 거예요. 어, 얘네들도 많이 냉각을 시켜야 돼요. 얘네도 결국 차가워야지 양자 상태를 잘 유지하거든요. 근데 초전도랑 다르게 원자는 냉각기가 필요 없어요. 25:27 Speaker A 어 상온이에요. 어 실험 장치는 상원이에요. 근데 원자는 -273도예요. 어떻게 이게 원자는 레이저를 이용해서 저희가 냉각을 시켜 줄 수가 있거든요. 25:39 Speaker A 저 아까 그 얘기하셨는데 레이저 어떻게 개울 수는 있을 것 같은데 [웃음] 아니 레이저가 뜨겁거든요. 25:44 Speaker A 지지지 어떻게 차게 맞어요? 맞아요. 이게 레이저를 그냥 생각하면 뜨거워지는게 맞는데 어떻게 생각하시는게 더 좋냐면 계란으로 바위치기 제가 좋아하거든요. 계란으로 바위치기를 상상하시는데 계란 깨지죠. 깨지는데 그니까 계란이 여기선 광자 빛이고 바위가 원자예요. 원자 크니까 그 원자가 그러면 예를 들어 이쪽으로 막 26:05 Speaker A 큰 원자가 바위가 다가고 있을 때 [음악] 반대 방향으로 열심히 계란을 때려요. 그러면 당연히 한두 번 때리면 그냥 계란만 깨지고 끝날 텐데 100만 번 때린다 그러면 언젠가는 저 바위가 멈출 거 아니에요. 운동량이 계속 들어가니까. 26:19 Speaker A 그 물 같은 것도 낙수 계속 하면은 그죠.리는 것처럼. 예. 그래서 그거랑 똑같이 레이저를 광자라고 생각하시고 반대방향으로 오는 저 무식한 원자한테 계속 때리는 거요. 26:32 Speaker A 진짜 한 10만 번에서 100만 번 때려요. 그러면 원자가 멈춰요. 아 그니까 결국은 온도라고 하는 거는 입자들의 움직임이니까 얘를 막 온데서 다 맞아요. 26:43 Speaker A 레이저를 싸서 여섯 방향으로 레 모든 움직이에 그냥 트랩을 맞아요. 아 그래서 이혼 트랩이라고 해요. 26:48 Speaker A 아 이온 트랩은 그렇게 [웃음] 아니 트랩을 맞아요. 이온 트랩은 그렇게 냉각을 시킨 다음에 전기장에 담는 거고 중성 원자 같은 경우는 그렇게 냉각을 시킨 다음에 광집게 그까 레이저에다가 다시 또 포획을 하거든요. 근데 그렇게 되면 원자는 -273도예요. 근데 얘는 자체가 -273도 27:09 Speaker A 얘는 안 움직이니까 예 근데 얘는 진공에 떠 있어요. 그러니까 주변은 뭐 그냥 이렇게 25도 씌어도 상관이 없는 거죠. 아 그럼 오히려 어떻게 보면 원자로 이렇게 좀 뭔가 중첩을 시키는 게 앞으로 좀 더 기술이 발전하면 더 효율적이겠네요. 27:29 Speaker A 아 근데 레이저 값이 엄청 많이 될 거 같아. 레이저 값이 레이저가 비싸긴 하죠. 근데 그러면은 이게 막 우리가요 녀석한테 막 여기저기 레이저 쏘고 온갖 일을 해서 멈춰 놓잖아요. 근데 큐비트가 1천000개면 이거를 1천000개의 다른 거한테 하려면 레이저도 1천 세트가 있어야 되는 거 27:45 Speaker A 아니? 아, 아니요. 그건 아니에요. 왜냐면 저희가 원자를 냉각시킬 때 원자 하나를 냉각시키는게 아니고 아예 막 몇 만 개, 몇십만 개를 한꺼번에 냉각을 시키거든 담아 가지고 그냥 예. 그냥 이렇게 진공 진공 챔버 안에서 원자를 막 수백만 개를 만든 다음에 걔네를 한꺼번에 냉각을 28:01 Speaker A 시켜요. 그래서 사실 원자 같은 경우는 저희가 큐비트 늘리기가 조금 용이한게 이미 수백만 개가 냉각이 되어 있고 그 얘네를 잘 잡으면 돼요. 잘 어떻게 제어만 잘하면 돼요. 28:13 Speaker A 그러니까 지금 실제로 이걸 어떻게 구현하느냐라고 하는 거는 한 가지 방법이 아니라 초전체를 쓸 수도 있고 원자를 활용할 수도 있고 여러 가지 광자도 쓸 수 있어. 쓸 수 있어. 28:25 Speaker A 광자도 있어. 이 결국은 이게 결국 양세 컴퓨터가 발전하려면 큐비트가 많아져야지 연산 능력이 높아지는 거잖아요. 28:32 Speaker A 이렇게 기술에 업앤 다운 있을 것 같은데 요즘 현황이나 이런 것들이 어떤가요? 어, 일단은 초전도 큐비트 같은 경우는 한 1년 조금 지났는데요. 2023년 말에 1000큐비트 넘은 이제 양자 컴퓨터를 1큐비트 예, 1큐비트 예, 미국의 IBM이 발표를 했습니다. 역시 그리고 같은 해 조금 빨리 10월에 28:53 Speaker A 중성 원자 벤처 회사도 1,000큐비트 넘는 본인들의 중성 원자 양자 컴퓨터를 개발을 했다고 합니다. 그래서 이렇게 1천000개 정도가 각 그 두 플랫폼, 그 두 시스템에서 이제 달성이 됐고요. 원자 같은 경우는 하나하나 제어은 못 하지만 일단 6,개의 원자를 이제 동시에 29:12 Speaker A 포획 네. 묶어두는 포획한 거는 실험적으로 성공을 했어요. 거기서 이제 몇 개를 중첩시킬지는 이제 또 다음 거기서 예. 다음 문제고 그래서 지금 현재 웬만한 시스템들이 다 이제 만 개를 향해서 달려가고 있는 지금 이제 천개니까 이제 다음 만 Topics: 양자 컴퓨터 큐비트 양자 중첩 양자 얽힘 양자역학 구글 양자 컴퓨터 벨 부등식 노벨상 초전도 큐비트 하이브리드 연구 이 동영상으로 공부하기 - [이 동영상의 플래시카드](https://sozai.app/ko/tools/flashcard-maker/?from=transcript&id=89304) - [이 동영상의 퀴즈](https://sozai.app/ko/tools/quiz-generator/?from=transcript&id=89304) - [이 영상으로 십자말풀이 만들기](https://sozai.app/ko/tools/crossword-maker/?from=transcript&id=89304) - [이 영상으로 낱말 찾기 만들기](https://sozai.app/ko/tools/word-search-maker/?from=transcript&id=89304) - [이 영상으로 학습 가이드 만들기](https://sozai.app/ko/tools/study-guide-maker/?from=transcript&id=89304) 이 텍스트 변환본으로 AI가 만든 무료 콘텐츠입니다. 회원가입이 필요 없습니다. --- This is the markdown twin of https://sozai.app/transcript/quantum-computing-explained-harvard-physicist-computing-speed/ — the same content, without the markup. 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