Quantum Computers 의 초기 사용 사례
양자 컴퓨팅은 폭넓은 산업 분야에 혁명을 가져올 것으로 기대되고 있습니다.
하지만 테크놀로지가 상용화에 가까워지면서 가장 빠른 사용 사례는 무엇이 될까요?
양자컴퓨팅은 주류가 되려면 아직 갈 길이 멉니다.
하지만 업계는 2021년에 몇 가지 중요한 돌파구를 열었습니다.
특히 IBM이 100큐비트가 넘은 최초의 프로세서를 발표한 것이 그렇습니다.
그러나 이 기술은 아직 실험적인 것이며 현실의 문제를 해결하는 데 그 유용성을 아직 입증하지 못했습니다.
그러나 그 이정표는 그리 멀지 않을지도 모릅니다.
대부분의 양자컴퓨팅 기업이 2030년까지 내결함성 디바이스를 생산하는 것을 목표로 하고 있으며,
많은 기업이 이 디바이스를 실용적인 양자컴퓨팅 시대를 여는 변곡점으로 간주하고 있습니다.
그러나 양자컴퓨터는 범용 기계가 될 수 없습니다.
그들은 현재 컴퓨터에서 전혀 다루기 힘든 계산 몇 가지를 해결하고 다른 컴퓨터 처리를 극적으로 고속화할 수 있습니다.
그러나 그들이 잘하는 것 중 대부분은 틈새 문제이며 대부분의 태스크에서 기존의 컴퓨터를 대체하지는 않을 것입니다.
이것은 이 혁명으로부터 이익을 얻는 능력이 매우 불균등해진다는 것을 의미합니다.
맥킨지의 분석가들은 새로운 보고서에서 초기 승자가 누구인지 조사하도록 촉구했습니다. 이들은 제약, 화학, 자동차, 금융산업을 가장 유망한 단기 산업으로 특정했습니다.
저자들은 양자컴퓨팅에 대한 예측을 하는 것은 많은 근본적인 문제, 예를 들어 큐빗의 양과 품질의 상대적 중요성, 또는 초기 디바이스가 내결함성을 달성하기 전에 실용적인 용도가 있는지 등 아직 답하지 못해 어렵다고 지적합니다.
또한 양자 속도 향상을 나타내는 양자 알고리즘은 현재 100개 미만이며,
그 범위는 상당히 다를 수 있음을 주의하는 것도 중요합니다.
이는 비즈니스 리더에게 가장 중요한 문제는 그들의 문제에 대해 양자 솔루션이 존재하는지 여부입니다.
하지만 일부 산업에서는 다른 산업보다 이익이 뚜렷해 보입니다.
제약회사에 있어서, 이 기술은 업계의 길고 믿을 수 없을 정도로 고가의 연구 개발 프로세스를 합리화할 가능성을 가지고 있습니다.
평균적인 의약품 개발에는 10년과 20억달러가 소요됩니다.
양자 시뮬레이션은 단백질이 어떻게 접혀 새로운 치료법을 만드는 데 도움이 되는 작은 분자의 특성을 이끌어낼지 예측할 수 있습니다.
유망한 후보가 발견된다면 양자컴퓨터는 흡수 용해 등 중요한 속성 최적화에도 도움이 될 것입니다.
연구개발뿐만 아니라 양자컴퓨터는 기업이 신약 검증에 사용되는 임상시험을 최적화하는 데 도움이 되기도 합니다.
예를 들어 참가자의 특정과 그룹화를 지원하거나 시험 사이트를 선택할 수도 있습니다.
보고서에 따르면 양자 시뮬레이션은 또한 화학 산업에서 강력한 도구임을 증명할 수 있습니다.
오늘날 화학자들은 분자의 거동과 성질의 근사치에 의존하는 컴퓨터 지원 설계 도구를 사용하고 있지만
분자의 완전한 양자역학적 시뮬레이션을 가능하게 하면 그 능력은 극적으로 확대됩니다.
이를 통해 새로운 제품을 개발하기 위해 통상 필요한 시행착오 랩 실험의 대부분을 배제할 수 있으며,
결과를 확인하기 위한 랩 기반 검증은 제한적이며 시뮬레이션에 의존할 수 있습니다.
또한 양자컴퓨터는 세제부터 페인트까지 모든 종류의 제품에 사용되는 처방을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
제약업계와 화학업계 모두에 영향을 받는 것은 신제품 설계만이 아닙니다.
양자컴퓨터는 또 연구자들이 약물과 화학물질을 생성하거나 새로운 촉매를 설계하거나 수율을 최적화하기 위해 조건을 미세 조정하는 데 사용되는 반응 메커니즘을 보다 잘 이해할 수 있도록 지원함으로써 생산 프로세스 개선에 도움을 줄 수 있습니다.
자동차 업계에서는 이 기술을 통해 프로토타입과 테스트 기능이 대폭 강화될 수 있습니다.
공기역학적 성질부터 열역학적 거동에 이르기까지 모든 것을 더 나은 시뮬레이션을 통해 프로토타입 비용을 절감하고 더 나은 디자인으로 이끌어 줍니다.
가상 테스트를 가능하게 하여 필요한 테스트 차량의 수를 줄일 수도 있습니다.
자동차 제조사가 차에 연료를 공급하는 보다 친환경적인 방법을 찾듯이
양자 시뮬레이션은 수소연료전지와 배터리의 새로운 재료와 더 나은 디자인을 찾는데 기여할 수도 있습니다.
그러나 가장 큰 영향은 대기업 자동차 회사의 경영과 관련된 매일의 로지스틱스에 있을지도 모릅니다.
공급망 혼란은 업계에 연간 약 150억달러의 손실을 가져오지만 양자컴퓨터는 기업이 이러한 문제를 대폭 경감하기 위해 의존하고 있는 글로벌 네트워크를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있습니다.
또 조립라인 스케줄을 미세 조정해 비효율성을 줄이고 자동차를 조립하면서 멀티로봇팀의 움직임을 최적화할 수도 있습니다.
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