구글 양자컴퓨터 책임엔지니어 "5년 내 실제 적용사례 나올 것"

"산업에 우선 적용…큐비트 1천개의 양자컴퓨터는 2∼3년내 가능" "고전 컴퓨터 대체할 수는 없어…AI도 함께 작동하고 보완될 것"

구글 양자컴퓨터 책임엔지니어 "5년 내 실제 적용사례 나올 것"
"산업에 우선 적용…큐비트 1천개의 양자컴퓨터는 2∼3년내 가능"
"고전 컴퓨터 대체할 수는 없어…AI도 함께 작동하고 보완될 것"

(샌프란시스코=연합뉴스) 김태종 특파원 = 구글의 양자(퀀텀)컴퓨터 개발 책임 엔지니어인 율리안 켈리는 21일(현지시간) "향후 5년 이내에 양자컴퓨터만 할 수 있는 응용 사례를 볼 수 있을 것"이라고 밝혔다.
켈리 엔지니어는 구글 연례 개발자 콘퍼런스(I/O) 이틀째인 이날 '양자 세션'에서 "실생활에 응용할 수 있는 타임라인 측면에서 우리는 5년 정도 안에 양자컴퓨터만 할 수 있고, 고전 컴퓨터로는 할 수 없는, 응용 프로그램을 볼 수 있을 것"이라고 말했다.
엔비디아 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 지난 1월 양자컴퓨터가 상용화되기까지는 20년 정도는 걸릴 것이라고 말해 관련 주가가 급락하는 등 논란이 된 바 있다.
켈리 엔지니어는 "그 차이는 (상용화가) 무엇을 의미하는지에 따라 달라진다"며 "5년 내 고전 컴퓨터에서는 할 수 없는 실제 사용 사례를 볼 수 있을 것이라고 확신하지만, 그것은 양자에 있어서는 초기 단계일 것"이라고 설명했다.

이어 "첫 번째 실제 적용 사례는 산업별 응용 사례가 될 수 있다"며 "소비자 적용 사례는 더 나중에 나올 것이지만, 향후 그것이 어떤 모습일 지에 대해서는 아직 예측하기 어렵다"고 덧붙였다.
그는 다만 "우리는 이 기술이 다른 방법으로는 불가능한 일을 할 수 있다는 것을 보여주기 위해 그 첫 번째 사용 사례에 도달하는 데 큰 관심이 있으며, 이는 우리가 가장 집중하고 있는 부분"이라고 강조했다.
양자컴퓨터는 기존 비트(0과 1로 정보를 표현하는 단위)를 뛰어넘어 큐비트(정보를 0과 1의 상태를 동시에 갖는 중첩 상태)를 계산의 기본 단위로 사용하기 때문에 기존 컴퓨터보다 월등히 뛰어난 연산 성능을 보여서 주목받고 있다.
구글은 IBM과 함께 양자 컴퓨팅 기술에서 가장 앞서 있다는 평가를 받는다. 작년 12월 자체 개발한 양자 칩 '윌로우'(Willow) 발표로 더욱 주목받은 바 있다.
'윌로우'를 장착한 양자컴퓨터가 성능 실험에서 현존하는 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 프런티어가 우주 역사보다 긴 시간인 10셉틸리언 년(10의 24제곱 년) 걸려야 풀 수 있는 문제를 단 5분 안에 풀었다고 구글은 발표했다.
큐비트 수가 늘어나면 늘어날수록 양자컴퓨터의 연산 능력이 기하급수적으로 증가한다.
큐비트 1천개는 고전 컴퓨터로는 불가능한 문제를 양자 컴퓨터가 해결할 수 있는 '임계값'으로 여겨진다. 윌로우를 장착한 양자컴퓨터는 큐비트가 105개다.
켈리 엔지니어는 "구글의 양자컴퓨터는 향후 2∼3년 이내에 큐비트 수 1천개를 달성할 수 있을 것"이라고 자신했다.
그는 "양자컴퓨터의 작동 방식은 양자 물리학을 기반으로 하기 때문에 이진법의 고전 물리학과는 다르다"면서 "이에 인체라는 복잡한 환경에서 어떤 약물이 실제로 효과적일지 파악함으로써 신약 개발 등에 활용될 수 있다"고 설명했다.
그러면서도 양자컴퓨터가 고전 컴퓨터를 대체하지는 않을 것이라고 내다봤다.
그는 "양자컴퓨터는 우리가 지금 사용하는 기존 컴퓨터보다 더 좋거나 더 강력하거나 더 빠른 버전이 아니다"라며 "양자 물리학의 원리를 사용해 정보를 근본적으로 다른 방식으로 처리한다"고 설명했다.
이어 "어떤 사람들은 양자컴퓨터가 모든 고전 컴퓨터를 대체할 것이고, 휴대전화가 갑자기 양자컴퓨터가 될 것이라고 생각하지만 그것은 아니다"라고 강조했다.
그는 "양자컴퓨터만으로 해결할 수 있는 특정 종류의 문제들이 있지만, 그것이 고전 컴퓨터를 근본적으로 대체할 수는 없다"며 "양자와 고전 컴퓨터는 함께 작동하고 서로를 보완할 것"이라고 부연했다.
또 인공지능(AI)도 양자컴퓨터와 함께 작동하고 서로 보완하게 될 것이라고 말했다.
그는 "양자컴퓨터는 AI를 더 똑똑하게 만들기 위해 데이터 학습에 도움이 될 수 있으며, 양자컴퓨터가 데이터를 바탕으로 다양한 영역에서 시뮬레이션하는 데 있어 AI가 훈련 데이터 세트를 제공할 수 있다"고 설명했다.
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김태종