양자화학, 인공지능, 디자인최적화실용화를위한 NISQ 양자컴퓨팅 이준구 June-Koo Kevin Rhee KAIST 전기및전자공학부교수 AI 양자컴퓨팅 ITRC 센터장
KAIST AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성센터 KAIST AI 양자컴퓨팅 ITRC 센터, 과기정통부 IITP 지원 / 2018.6-2021.12 대학 : KAIST, 서울대, 고려대, 경희대 기업 : KT, 액터스네트웍스, 미래텍, 호모미미커스 연구소 : KISTI 국제협력 : 남아공 UKZN대, 캐나다 Toronto대 제 1 세부책임자 KAIST 안재욱교수 제 2 세부책임자 KAIST 배준우교수 제 3 세부책임자 KAIST 정혜원교수 제 4 세부책임자및센터장 KAIST 이준구교수 자문위원 KAIST 이순칠교수 제 1 세부공동책임자 KT 신정환박사 제 2 세부공동책임자 미래텍조무희박사 제 3 세부공동책임자 호모미미쿠스김선중박사 제 4 세부공동책임자 액터스네트웍스조진호책임 자문위원 KIAS 김재완교수 제 1 세부참여교수 제 2 세부참여교수 제 3 세부참여교수 제 4 세부참여교수 해외자문위원 서울대안경원교수 고려대허준교수 경희대이수준교수 KAIST 정재용교수 UKZN Prof. F.Petruccione 제 1 세부참여교수 KAIST 김은성교수 제 2 세부참여교수 KAIST 하정석교수 제 3 세부참여교수 KAIST 박경덕교수 제 4 세부산중교수 KAIST 최진한교수 해외자문위원 U. of Toronto Prof. Peter Wittek 2
컴퓨팅기술혁신 1,000,000 W 20 W Moore 의법칙은상상을초월하는컴퓨팅기술발전을예견함 1945, IBM Thomas J. Watson said There will be a market for 5 computers!! 1943 모든성능이적어도 10 억배개선됨 Speed, Capacity, Energy, Space, + Mobility 70 년 3
어떤문제를풀어낼것인가? 수학적 Hard Problems 21 을인수분해하시오 이제 = 3 x 7 80146063 을인수분해하시오 = 8009 x 10007 현대암호 RSA 암호 (private/public keys, Rivest/Shamir/Adlemam) 현대암호체계의근간 빠른인수분해가가능하다면쉽게복호화됨 1994 년 Shor 가인수분해양자알고리즘발견 4
양자컴퓨팅과고전적디지털컴퓨팅 2048 bit 의인수분해 2048 비트를현재의디지털컴퓨터로인수분해를하려면 $1,000,000 Trillion 의예산으로북미지역을뒤덮는수퍼컴퓨팅서버센터를설치하고 10 년간 10 조 GW 의전력을공급하면인수분해결과를얻을수있다. ( 전세계발전량 : 약 3000 GW) 미래의양자컴퓨터와 Shor 알고리즘으로 2048 비트를인수분해한려면 $100 Billion 연구개발비를투자하여 1 cm 크기의칩에 천만개의큐빗으로 10,000 개의 에러없는논리적큐빗 을만들어 16 시간동안 0.01 GW 의전력을공급하여인수분해를할수있다. Source: Dr. John Martinis Google, UCSB 5
양자정보단위 큐빗 (Qubit) s orbital 0 1 ȁ0 p orbital ȁ1 ȁψ = a + be iφ Superposition, 중첩 = a ȁ0 + be iφ ȁ1, Here a 2 + b 2 = 1 6
큐빗연산 단일큐빗연사 Bit Flip Gate ( 0 1 ) X ȁ0 = X ȁ1 = ȁ1 ȁ0 π pulse Hadamard Gate for superposition H ȁ0 = 1 ȁ0 + 1 ȁ1 2 2 H ȁ1 = 1 ȁ0 1 ȁ1 2 2 Superposition π/2 pulse and time evolution 7
큐빗테크놀로지 Ion Trap Photons Nanowires Image: IBM Research Solid-state Defects Image: IBM Research Superconducting Circuits Image: Kouwenhoven/Delft Neutral Atom Trap Image: Hanson/Delft Image: IBM Q Image: Cheng/U.Chicago 핵심성능지표 지속시간, 연산정확도, 확장성 8
다중큐빗 - 확장성 2 큐빗의정보용량 2 2 = 4 비트정보 N = 2 n N: Computing Complexity n: Quantum Resource ȁ0 ȁ0 ȁ1 ȁ0 หψ 00 ൿ = ȁ0 ȁ0 = ȁ00 หψ 10 ൿ = ȁ1 ȁ0 = ȁ10 Superpositions of 2 qubit states: 4 bit complexity ȁ0 ȁ1 ȁ1 ȁ1 ȁψ = b 0 ȁ0 ȁ0 +b 1 ȁ0 ȁ1 +b 2 ȁ1 ȁ0 +b 3 ȁ1 ȁ1 b 0 = 0, 1 b 1 = 0, 1 b 2 = 0, 1 b 3 = 0, 1 หψ 01 ൿ = ȁ0 ȁ1 = ȁ01 หψ 11 ൿ = ȁ1 ȁ1 = ȁ11 9
양자컴퓨팅알고리즘 범용계산 (Universal Quantum Computing) 회로기반양자알고리즘 양자게이트의조합으로알고리즘실행 ȁψ ans = U d U 2 U 1 ȁψ init 어닐링기반양자알고리즘 Ising machine 의큐빗간상호작용을조절하여최소에너지상태를찾아문제를해결함. U k : quantum gate h 13 h 2 m ȁψ 1 ൿ หψ 2 ൿ U 1 U 2 U d ൿ หψ 1 ψ k = ± 1 ൿ หψ 2 h 23 ൿ หψ 3 h 3 m ൿ หψ m หψ m ൿ 범용계산 (universal computing) 단열연산 (adiabatic process) 를통해범용계산활용가능 10
양자알고리즘의 Best Practice Quantum Fourier Transform ( 양자퓨리에변환 ) N 개의데이터포인트의퓨리에변환이 log(n) 2 의연산량으로계산됨 디지털연산비교 : N log(n) Shor 인수분해의핵심연산 ȁψ 1 ൿ หψ 2 ൿ หψ 2 ൿ H S T N=8 QFT Complexity of task: N Space Resource: m = O(log 2 N) Time Resource: d = O(poly log 2 N) H S H 2 qubit gates single qubit gates Quantum Advantage over Classical Computing Quantum Computing is very likely able to solve problems with a logarithmic size of hardware (space) or logarithmic steps of software (time). Quantum Volume Comprehensive Metric of Quantum Process Unit (QPU) Capacity Vq = 2 min(m,d) In order to enhance the capacity, number of qubits (space, width) and number of gate (time, depth) must be enhance. 11
양자컴퓨팅성능이슈 큐빗성능이매우불완전 큐빗개수의증가가매우어려운기술 짧은정보지속시간 (decoherence time) 다중큐빗연산게이트오류 E.g.: 10 gates with 99% fidelity 10% Error 대표적양자컴퓨터기술의큐빗성능 Qubit Technology Decoherence time Fidelity (2 qubit) Superconductor (Josephson) Ion trap < 100 sec ~ 1 sec < 99.0 % <98.9 % Error Free vs Noisy Qubits Raw qubits, or the physical qubits - not qualified as a universal computer due to errors in computation. Logical Qubit - Error free qubits tens of physical qubits quantum error correction. Realization of Logical Qubits is somewhat futuristic, which requires > 10000 physical qubits. In the near term, QPUs will be NISQ: Noisy, Intermediate Scale Quantum 12
현재의 NISQ 양자컴퓨터기술 SC Josephson Circuits Ion Trap Circuits SC Josephson Annealers IonQ 11 qubit Fidelity Class Single-qu bit gates Two-qubi t gates Best 99.97% 99.3%* Average >99% >98%* Minimum >99% >96%* (Source: Wikipedia) D-Wave 2000Q Release date January 2017 Qubits 2048 Couplers 6016 Decoherence Time ~ 1s Annealing Time ~100 µs IBM Q: 50 qubits in 2019 Rigetti: 16 qubits IonQ: 11 qubits in 2019 D-Wave: ~5000 annealing qubits soon 13
qubits NISQ 컴퓨팅 Quantum Volume 성능 NISQ 양자컴퓨터를대표하는지표로노이즈 ( 에러 ) 를고려한양자볼륨을사용 V q = 2 argmax m min(m,d(m)) Quantum Volume Increases little on NISQ Machines U 1 m > d(m) m: 큐빗수 U 2 m ~ d(m) d m : 노이즈 ( 에러 ) 허용범위에게이트적용횟수 A. Cross, IBM Q, 2018 U 3 m < d 현재최고 : V Q = 2 16 IBM Q System One 14
양자컴퓨팅의특성 제한된오류를허용하는양자계산문제 (BQP) 양자알고리즘의해답의일반적인모양 : 해답상태와제한된오류 / 노이즈상태의확률적조합 ψ sys = p 0 ψ sol + p 1 ψ nonsol, ȁψ env = p err ψ err BQP 문제를푸는알고리즘은양자컴퓨팅에가장적합한응용 - 주요컴퓨팅문제 : 금융, 산업디자인최적화문제의근사해, 인공지능 / 기계학습 - 양자화학문제 : 신약 / 신물질개발을위한양자모델의양자시뮬레이션 NISQ 양자컴퓨터로실용적인해답을효율적으로구할수있는유형의연산 15
NISQ 양자컴퓨팅세대 특수한유형의컴퓨팅문제에서디지털컴퓨팅대비제한적인양자이득을활용 Source Credit: IBM Q 16
양자소프트웨어에코시스템 양자 SW GTN 1QBit Entropica Labs Bohr Technology Riverlane Research Horizon Quantum Computing HQS Quantum Simulations Labber Quantum OTI Lumionics JoS Quantum Solid State AI MDR 파트너 Q-Ctrl QC Ware Qu & Co ProteinQure Zapata Computing Cambridge Quantum Computing Quantum Benchmark Strangeworks Quantastica QxBranch Rahko Qulab 17
NISQ 양자컴퓨팅활용 최적화문제 / 기계학습 : 기하급수적 ( 초월다항식적 ) 계산이득 18
NISQ 양자컴퓨팅최적화응용 QAOA 양자근사최적화알고리즘 - NP-complete 문제의최적화근사해 - 고전근사최적화알고리즘보다매우월등한성능을보이는문제가많음 ( 양자우월성이항상있는지에관하여는밝혀지지않음 ) QUBO 어닐링기반최적화알고리즘 Max-Cut Prob (Ref: Moll et al, QST 2018) - 특정한유형의문제를잘해결 - 해답의정확성이챌린지됨 ȁ00 ȁ01 ȁ10 ȁ11 ȁ00 ȁ01 ȁ10 ȁ11 Beijing Traffic Optimization (Ref: Neukart 2017 ) 19
NISQ 양자컴퓨팅최적화문제활용 고성능제품최적화디자인 Volkswagen: 엔진블럭경량화디자인 Daimler: 디자인사이클단축 (18 개월이하 ) 스케줄링과로지스틱스교통경로최적화 - Daimler, Volkswagen : 경로분산최적화 - Denso : 최단경로자율주행우주 - Lockheed Martin : 우주항해분석물류최적화 20
NISQ 양자컴퓨팅 양자기계학습 양자기계학습 - 대부분의고전기계학습알고리즘의양자알고리즘으로포팅됨 - 알고리즘성능은연산량에있어기하급수적양자이득이있음 - 학습속도의개선이있는경우도보임 - 근본적이슈 a. 디지털데이터의양자정보인코딩 (QRAM) b. 학습결과가양자정보로누적되지않음 ( 양자측정의근보적문제 ) 파이낸스응용 - 리스크예측 - 포트폴리오최적화 리스크예측 <IBM> 21
NISQ 양자시뮬레이션 양자화학모델양자시뮬레이션 : 기하급수적 ( 초월다항식적 ) 계산이득 22
NISQ 양자시뮬레이션 양자역학적대상의모델을양자컴퓨터큐빗에대응하여문제해답을구함 양자시스템모델 d dt ȁψ = i H ȁψ ħ 양자시뮬레이션 ȁψ sol = e i Ht/ħ ȁψ init = U d U 2 U 1 ȁψ init IBM, 2019 OTI, 2019 IonQ, 2019 23
NISQ 양자시뮬레이션 양자시뮬레이션 - VQE: Variational Quantum Eigensolver with Full CI (Configuration Interaction) - 일반적으로양자전산은 DFT (Density Functional Theory) 모델에의존하고있으나, 정교한신물질개발연구에필요한정확도를얻지못함. VQE/FCI 가요구됨 - NISQ 로 VQE/FCI 결과의정확도를향상시키는연구개발이흥미로운영역 신물질개발회전율을 10 배이상가속시킬것으로예측됨 OTI Lumionics Source: IBM Q Source: OTI Lumioinics 24
양자컴퓨팅클라우드활용환경 IBM Q 클라우드 SW 개발환경 Universal Computing 50+ qubit, 2019 상반기 실용성있는알고리즘의수행가능 IBM Q S/W - qiskit 25
요약및결론급성장하는멀지않은미래기술 NISQ 양자컴퓨팅 100 큐빗 NISQ 은 2~3 년안에확보될것으로예측 그러나양자볼륨 > 2 100 이언제가능할지관찰해보아야함 가장먼저실용성을확보하는응용영역은양자화학양자시뮬레이션으로예측됨 양자최적화계산과양자기계학습기반자율주행, 파이낸스응용기대 양자소프트웨어시장 : Bosch 는 2029년까지양자소프트웨어서비스시장이연간 12조원규모로성장할것으로보고있음 IBM Q 와함께 D-Wave, rigetti 가양자컴퓨팅서비스에코시스템을형성하고있음 26