The promise of quantum computers | Matt Langione

Transcriber:

번역: 성준 안 검토: JY Kang

21세기의 가장 큰 과제는 무엇일까요?

오늘날엔 기후 변화, 공중 보건, 불평등 등이 있지만

What will the biggest challenges of the 21st century turn out to be?

아직은 아무도 알 수 없습니다.

하지만 하나 알 수 있는건

Today, one might guess climate change, public health, inequality,

슈퍼 컴퓨터가 해결책이 될 것이라는 점입니다.

but the truth is we don't yet know.

최근 100년간

고성능 컴퓨터를 이용해

What we do know

is that supercomputing will have to be part of the solution.

당면한 문제를 해결하려는 의존성은

높아만 지고 있습니다.

For nearly a hundred years,

나치 암호 해독, 유전자 분석을 예로 들 수 있습니다.

our reliance on high-performance computers

in the face of our most urgent challenges

컴퓨터 프로세서의 성능은

갈수록 복잡해지는 수요에 맞춰

has grown and grown,

from cracking Nazi codes to sequencing the human genome.

소형화, 고속화, 고성능화 등 매년 향상되고 있습니다.

Computer processors have risen to meet increasingly critical and complex demands

마치 마법처럼요.

하지만 문제가 있습니다.

by getting smaller, faster and better year after year,

컴퓨터에 대한 의존성이

어느 때 보다 커지고 있는 지금,

as if by magic.

컴퓨터 성능의 발전에도

But there's a problem.

At the very moment that our reliance on computers is growing faster than ever,

한계가 다가오고 있습니다.

마법 같은 일도 끝나게 되는 것이죠.

시기도 아주 좋지 않습니다.

progress in compute power

이에 대해 잘 언급하지 않지만,

is coming to a standstill.

이제까지 컴퓨터로 해결한 문제보다

The magic is just about spent.

아직 해결하지 못한 문제가 훨씬 많습니다.

The timing couldn't be worse.

We rarely talk about it, but for all that we've accomplished with computers,

막대한 사회적 비용을 들였음에도 불구하고 말이죠.

there remain a startling number of things that computers still can't do,

컴퓨터를 이용한 약물 설계를 예로 들면

구상된 지 50년이 지났지만 아직도 성과를 내지 못하고 있습니다.

at a great cost to business and society.

The dream of near-instant computational drug design, for instance,

이렇게까지 확실히 말할 수 있는 이유는

전 세계가 고립, 마비된 채로

has yet to come to fruition, nearly 50 years after it was first conceived.

코로나 백신을 기다리는 상황이기 때문입니다.

Never has that been clearer than now,

신약 개발은 상당히 까다로울 뿐만 아니라

as the world sits in a state of isolation and paralysis,

as we await a vaccine for COVID-19.

어떤 부분은 완전히 미지인 분야로

세계에서 가장 좋은 컴퓨터로도 완벽히 계산할 수 없습니다.

But drug discovery is just one area in which researchers are beset --

이런 성능의 한계는 기후 변화 연구나

and in some cases, blocked entirely --

by the inadequacy of even today's fastest supercomputers,

금융, 물류 등 가치 창출 분야에 큰 걸림돌이 됩니다.

putting great constraints in areas like climate change,

과거에는

슈퍼 컴퓨터가 점차 성능도 좋아지고 빨라졌습니다.

and in value creation in areas like finance and logistics.

매년 컴퓨터 부품의 크기가 작아진 덕분이죠.

In the past,

그런데 더 이상은 아닙니다.

we could rely on supercomputers simply getting better and faster,

이제는 더 작아질 수 없는 물리적 한계에 다다랐습니다.

as parts got smaller and smaller every year,

트랜지스터는 갈수록 소형화되어

이제는 원자 크기 수준까지 근접했습니다.

but no longer.

For now, we're drawing up against a hard physical limit.

이 상황에서는 자연스럽게 다음 질문이 떠오르게 되죠.

Transistors have become so minuscule

제가 지금까지 수년간

that they're fast approaching the size of an atom.

사업가와 정치인에게 해왔던 질문입니다.

Such a state of affairs invites a natural follow-up question,

기존의 슈퍼 컴퓨터로는 한계가 있다면

and it's one that I've spent the last several years

다음으로는 어떤 기술이

encouraging business leaders and policy makers to address:

21세기의 과제를 해결하기 위한 정답이 될까요?

If not traditional supercomputers,

바로 양자 컴퓨터입니다.

what technology will emerge

뒤에 보이는 양자 컴퓨터는

to arm us against the challenges of the 21st century?

원자 수준의 계산 한계를 넘기 위해

100년 전 사람들은 존재조차 몰랐던

Enter quantum computing.

Quantum computers like this one

원자보다 작은 아원자의 물리적 성질을 이용합니다.

promise to address the atomic limitation

어떤 원리로 작동할까요?

양자 컴퓨터는 기존 반도체의 큰 걸림돌이었던

by exploiting subatomic physical properties

that weren't even known to man a hundred years ago.

두 가지 제약에서 벗어날 수 있습니다.

기존의 컴퓨터는 결정론에 따라 작동하기 때문에

How does it work?

Quantum computing enables a departure from two major constraints

모든 상태는 네와 아니오, 꺼짐과 켜짐으로 구분되므로

중간이 없고,

of classical semiconductor computing.

순차적으로 작업을 처리하기 때문에

Classical computers operate deterministically:

한 번에 한 가지만 처리할 수 있습니다.

everything is either yes or no, on or off, with no in between.

양자 컴퓨터는 확률론에 따라 작동하기 때문에

They also operate serially; they can only do one thing at a time.

작업을 동시에 처리를 할 수 있습니다.

Quantum computers operate probabilistically, and most importantly,

이는 양자의 3가지 특성인 중첩, 얽힘, 간섭 때문으로

they operate simultaneously, thanks to three properties --

여러 가능성을 동시에 가질 수 있게 합니다.

이해를 돕기 위해 미로를 푸는 컴퓨터를 상상해봅시다.

superposition, entanglement and interference --

which allow them to explore many possibilities at once.

기존의 컴퓨터는 탈출 가능한 모든 방법을

To illustrate how this works, imagine a computer is trying to solve a maze.

순차적으로 찾습니다.

첫 번째 길을 찾다가 장애물과 마주치면

단순하게 그 길은 제외한 뒤

The classical computer would do so by exhausting every potential pathway

처음 상태로 돌아가고

다음 탈출 가능한 길로 갑니다.

in a sequence.

If it came across a roadblock on the first path,

정답을 찾을 때까지 그 과정을 계속 반복하죠.

it would simply rule that out as a solution,

양자 컴퓨터는 탈출 가능한 모든 길을

revert to its original position

and try the next logical path,

and so on and so forth until it found the right solution.

한 번에 확인합니다.

사실상 미로를 한 번에 푸는 것과 다름없습니다.

A quantum computer could test every single pathway

at the same time,

우연히도 수많은 복잡한 문제들이

in effect, solving the maze in only a single try.

아까 미로와 같은 식입니다.

시뮬레이션과 최적화가 대표적인 예시이며

As it happens,

일부 문제는 양자 컴퓨터로 매우 신속히 해결할 수 있습니다.

many complex problems are characterized by this mazelike quality,

especially simulation and optimization problems,

하지만 양자 컴퓨터를 도입할 필요가 있을까요?

some of which can be solved exponentially faster

with a quantum computer.

지금보다 좋은 컴퓨터가 필요하다는 현실을 이해하려면

But is there really value to this so-called quantum speedup?

많은 문제가 계산의 한계에 부딪혔다는 것부터 깨달아야 합니다.

In order to believe that we need faster supercomputers,

적어도 계산 부분에서 많은 문제를 겪고 있습니다.

we need to first believe that our problems are indeed computational in nature.

예를 들어 비료 생산은

기후 변화 문제의 주범입니다.

It turns out that many are, at least in part.

오늘날 대부분의 비료는

For an example, let’s turn to fertilizer production,

질소와 수소를 합성한 암모니아가

one of the hallmark problems in the science of climate change.

주요 구성 성분입니다.

The way most fertilizer is produced today

이는 비용이 매우, 매우 많이 드는 방법으로

is by fusing nitrogen and hydrogen to make ammonia,

매년 천 억에서 3천 억 달러가 듭니다.

which is the active ingredient.

The process works,

그리고 환경적으로는

but only at a severe, a severe cost

지구 천연 가스의 3~5% 되는 양이

to businesses, who spend 100 to 300 billion every year,

비료 생산을 위해 소비됩니다.

and to the environment:

그것도 매년이요.

three to five percent of the world's natural gas

왜 과학자들은 더 효율적인 방법을 찾지 못했을까요?

is expended on fertilizer synthesis

더 나은 방법을 찾으려면

every single year.

So why have scientists failed to develop a more efficient process?

미로처럼 복잡한 분자 간의 상호작용을 시뮬레이션해서

핵심 촉매인 질소 고정 효소가 만드는 정전기장을 분석해야 합니다.

The reason is that in order to do so,

they would need to simulate the mazelike molecular interactions

오늘날 과학자들은 시뮬레이션 방법은 알지만

that make up the electrostatic field of the key catalyst, nitrogenase.

세계에서 가장 빠른 슈퍼 컴퓨터로도 80만 년이나 걸립니다.

Scientists actually know how to do that today,

하지만 양자 컴퓨터로는

but it would take 800,000 years on the world's fastest supercomputer.

24시간도 안 걸리죠.

다른 예로, 앞서 말한 신약 개발은

코로나 백신 개발 때문에 최초로 주목을 받게 되었습니다

With a full-scale quantum computer,

less than 24 hours.

For another example, let's return to drug discovery,

코로나 같은 전염성 질병의 백신 개발은

a process COVID-19 has brought into sharp focus for most of us

질병 인자를 파악하는 것부터

for the very first time.

Designing a vaccine for an infectious disease like COVID-19,

수백만 개의 활성 인자와 억제 인자를 가려내기까지

약 하나에 보통 10년 혹은 그 이상이 걸리고

from identifying the drivers of the disease,

to screening millions of candidate activators and inhibitors,

그중 90%는 임상 실험에 통과하지 못합니다.

is a process that typically takes 10 or more years per drug,

제약회사가 약을 개발하려면 2조에서 3조 달러가 드는데,

90 percent of which fail to pass clinical trials.

개발 연기나 실패했을 때의 사회적 비용은

그보다 훨씬, 훨씬 많습니다.

The cost to pharmaceutical companies is two to three billion dollars

매년 8백만 명 이상이 전염성 질병으로 죽고 있습니다.

per approved drug.

But the social costs of delays and failures are much, much higher.

이는 코로나 바이러스가 발생 후

첫 6개월 동안 사망한 사람보다 15배나 많은 숫자입니다.

More than eight million people die every year of infectious diseases.

왜 컴퓨터를 이용한 약물 설계는 기대에 미치지 못했을까요?

That's 15 times as many people as died during the first six months

다시 말씀드리지만, 컴퓨터 성능의 한계 때문입니다.

of the coronavirus pandemic.

어느 정도는요.

So why has computational drug design failed to live up to expectations?

몸 속의 감염 경로를 찾는 것이 자물쇠와 같다면

Again, it's a matter of limited computational resources, at least in part.

약물 설계는

분자 구조가 얽힌 미로 같은 화학 정보 속에서

If identifying a disease pathway in the body is like a lock,

designing a drug requires searching through a massive chemical space,

알맞은 화합물을 찾아야 합니다.

다시 말해, 그 자물쇠에 맞는 열쇠를 찾는 것과 같죠.

effectively a maze of molecular structures,

문제는 관련된 모든 화학 정보를 찾고

to find the right compound,

to find a key, in other words, that fits the lock.

약물 설계에 활용할 수 있는 데이터 베이스를 만들려면

The problem is that tracing the entire relevant span of chemical space

5조 년에 곱하기 10의 12승,

and converting it into a searchable database for drug design

거기에 10의 12승,

또 10의 12승을 곱한 시간 동안

세계 최고 슈퍼 컴퓨터로 계산해야 합니다.

would take 5 trillion trillion, trillion, trillion years

하지만 양자 컴퓨터로는 30분 남짓 걸릴 뿐입니다.

또한 양자 컴퓨터의 쓰임새는 연구소에만 국한되지 않습니다.

on the world's fastest supercomputer.

사업과 사회에 실질적으로 도움되는 분야와 산업의 발전이

On a quantum computer, a little more than a half hour.

But quantum computing is not just about triumphs in the lab.

눈에 띄지 않지만 해결하기 힘든 컴퓨터 성능의 한계 때문에

The flow of progress and industries of all kinds is currently blocked

현재 전부 정체되어 있습니다.

완벽한 예시는 아닐 수 있지만, 은행을 예로 들어봅시다.

by discreet, but intractable computational constraints

은행에서 개인이나 사업가, 기업이

that have a real impact on business and society.

지금보다 쉽게 돈을 빌릴 수 있다면 어떨까요?

For what may seem an unlikely example, let's turn to banks.

오늘날 은행은 기본적으로

What if banks were able to lend more freely

자산의 10~15%를 지불준비금으로 잡습니다.

to individuals, entrepreneurs and businesses?

어떻게 보면,

One of the key holdups today

재정 위험도를 시뮬레이션하기엔 컴퓨터 성능에 한계가 있기 때문이죠.

is that banks keep 10 to 15 percent of assets in cash reserves,

그래서는 국제 금윰 시장의 위험도를 고려할 수 없습니다.

in part, because their risk simulations are compute constrained.

드문 일이지만, 피해가 심각하고 예측하기도 어렵죠.

블랙 스완을 예시로 들 수 있습니다.

They can’t account for global or whole-market risks that are rare

자산의 10~15%는 매우 큰 돈이죠.

but severe and unpredictable.

그 현금 비율을 1%만 줄여 자금을 확보할 수 있다면

Black swan events, for example.

Now, 10 to 15 percent is a whole lot of money.

수 조 달러의 이익을 낼 수도 있는 투자금으로 쓸 수 있습니다.

When you consider that for every one-percent reduction in cash reserves,

따라서 양자 컴퓨터를 충분히 활용한

it would lead to an extra trillion dollars of investible capital.

재정 위험도 시뮬레이션을 통해서

지불준비금을 5~10%로 줄인다면

What this means is that if banks ultimately became comfortable enough

코로나 재난지원금만큼

with quantum-powered risk simulations

개인이나 기업에게 도움이 될 것입니다

to reduce cash reserves to, say, five to 10 percent of assets,

그것도 해마다요.

the effect would be like a COVID-19-level stimulus

지금까지 양자 컴퓨터가 불러올 혁신을 이해하셨다면

for individuals and businesses

이 기술을 얼마나 기다려야 할까요?

every single year.

Once the transformative power of quantum computing is clear,

연구자들은 상용화 시기에 대해 조심스러운 입장입니다.

the question then becomes: Well, how long must we wait?

그럴 수밖에 없는 것이

아직 해결할 문제가 많기 때문입니다.

Researchers are cautious when asked about the timeline to quantum advantage.

아직은 공학적인 문제뿐 아니라

양자역학 본질에 대한 근본적인 의문들이 남아있습니다.

Rightly so -- there remain a number of critical hurdles to overcome,

and not just engineering challenges,

따라서 10년, 20년, 아니면 30년이 지나서야

but fundamental scientific questions about the nature of quantum mechanics.

양자 컴퓨터를 완성할 수 있을지도 모릅니다.

대화를 나눠본 경영진 몇 분은 이 말을 듣고는

As a result, it may be one, two, even three decades

완성될 때까지 투자를 미루는 걸로 결론을 내렸습니다.

before quantum computers fully mature.

하지만 이런 결정은 큰 실수라 생각합니다.

Some executives that I've spoken with have come to the conclusion on this basis

어떤 기술은 누적적 인과관계 이론에 따라

that they can afford to wait,

꾸준히 발전하는 동안

that they can afford to postpone investing.

I believe this to be a real mistake,

다른 많은 기술들이 새로운 방안으로서

for while some technologies develop steadily,

서로 앞다투어 우후죽순 나타날 것입니다.

according to the laws of cumulative causation,

양자 컴퓨터는 앞으로 나타날 새로운 방안 중 하나일 뿐으로

many emerge as precipitous breakthroughs,

almost overnight defying any timeline that could be drawn out in advance.

이미 눈에 띄는 발전을 이루어 왔습니다.

그것도 예상보다 수십 년이나 빨리요.

Quantum computing is a candidate for just such a breakthrough,

예를 들어, 80년대 후반에

많은 연구원들은 양자 컴퓨터 계산의 기본인 큐비트를 만들려면

having already reached a number of critical milestones

decades ahead of schedule.

100년은 더 걸릴 것이라 생각했지만

In the late 80s, for example,

many researchers thought that the basic building block of quantum computing,

현실은 겨우 10년 걸렸습니다.

현재 IBM에서는 약 500개의 큐비트를 29개의 기기에 적용해

the qubit,

would take a hundred years to build.

사업과 연구에 활용하고 있습니다.

Ten years later, it arrived.

Now IBM has nearly 500 qubits across 29 machines,

이를 통해 알 수 있듯이

양자 컴퓨터가 뒤늦게 완성되거나

available for client use and research.

혹시라도 양자 컴퓨터를 받아들일 준비를 마치기 전에

What this means is that we should worry less

완성될 걱정을 덜 수 있습니다.

about quantum computers arriving too late

노벨상을 수상한 한 물리학자는 이렇게 말했습니다.

and more about them arriving too soon,

“양자 컴퓨터와 현재 컴퓨터의 차이는

before the necessary preparations have been made.

For to quote one Nobel prize winning physicist,

컴퓨터와 주판의 차이보다

훨씬 클 것입니다.”

"Quantum computers are more different from current computers

양자 컴퓨터를 필요한 업무 분야에 통합하거나

than current computers are

기능을 제대로 활용하기까지는 시간이 걸릴 것입니다.

from the abacus."

무엇보다도

It'll take time to make the necessary workflow integrations.

시간은 물론이고, 거기에 더해

산업 발전에 결정적으로 걸림돌이 되는 문제를 파악하기 위한

It'll take time to onboard the right talent.

Most importantly,

it'll take time, not to mention vision and imagination,

비전과 상상력이 필요할 것입니다.

정부는 이미 양자 기술에 많은 투자를 하고 있습니다.

to identify and scope high-value problems

중국와 유럽, 미국은 15억 달러를 투자했고

for quantum computers to tackle for your business.

Governments are already investing heavily in quantum technologies --

여러 벤처기업 또한 투자하고 있습니다.

이제는 양자 컴퓨터의 실현을 앞당기기 위해

15 billion dollars among China, Europe and the US.

투자가 필요하며

양자 컴퓨터가 필요한 분야 파악과

And VCs are following suit.

관련 지식 연구,

But what's needed now to accelerate innovation

현재 개발된 양자 컴퓨터를 활용한 연구에 투자가 필요합니다.

is business investment in developing use cases,

요즘 같은 시기엔

in onboarding talent

더 이상 혁신을 미룰 수는 없습니다.

and on experimenting with real quantum computers

리더들은 지난 70년간 혁신을 일으켰던 컴퓨터 프로세서가

that are available today.

In a world such as ours,

앞으로 완전히 정체될 것이라 예견되어있기 때문에

the demands of innovation can't be put off for another day.

이에 대비해야만 합니다.

Leaders must act now,

마법 같은 양자 컴퓨터 시대를 향한 경쟁은 이미 시작되었습니다.

for the processor speedups that have driven innovation for nearly 70 years

남들보다 뒤쳐질 수 없죠.

are set to stop dead in their tracks.

The race toward a new age of magic and supercomputing is already underway.

양자 컴퓨터야말로 경쟁의 선두이자 따라잡아야 할 목표입니다.

It's one we can't afford to lose.

감사합니다.

Quantum computers are in pole position. They're the car to beat.

Thank you.