1.
기초 지식도 없고 그저 풍문으로 들어본 단어인 ‘퀀텀컴퓨팅, 양자컴퓨터”. 실용화하여 여러가지 실험을 하고 있다는 소리만 들었습니다. 2020년말 이런 기사도 있었습니다.
허페이에 있는 중국과학기술대학(University of Science and Technology of China)의 지안웨이판(Jian-Wei Pan) 연구팀은 “우리는 빛의 기본 단위인 광자를 사용하여 고전적인 컴퓨터 보다 훨씬 높은 양자 계산력을 증명할 수 있다는 것을 보여주었다”고 밝혔다.허페이 대학 연구팀은 ‘가우스 보손 표본 추출'(Gaussian boson sampling, GBS)이라고 불리는 문제를 푸는 방법을 선택했다. 이 문제는 2011년 컴퓨터 과학자인 스콧 아론슨(Scott Aaronson)과 알렉스 아르키포브(Alex Arkhipov)가 당시 매사추세츠 공과대학(MIT)에 있을 때 고안했다.이는 많은 보손 입자의 확률 분포를 계산하는 과제이다. 보손은 광자를 포함한 기본입자로써, 양자 파동에 의해 보손 입자는 위치가 서로 무작위적으로 간섭한다. 이 때문에 주어진 위치에서의 보손의 검출 확률은 매우 어렵다.
네이처(Nature) 저널의 분석 기사에 따르면, 보손 표본 추출 문제의 계산은 ‘#P-하드 문제’이다. 이는 악명 높고 까다로운 NP-하드 문제보다 훨씬 더 어렵다. #P-하드 문제의 해결방안은 변수의 수에 따라 기하급수적으로 증가한다.아론손과 아르키포프는 수천 개의 보손을 계산하려면, 고전적인 컴퓨터로는 도저히 그 긴 계산을 하기가 불가능하다는 것을 보여줬다. 이 때문에 이 문제를 푸는 것이 바로 양자 우위를 보여주는 새로운 잣대라고 그들은 주장했다.바로 이 문제를 중국 과학자들이 풀어낸 것이다. 이들은 양자 프로세스를 직접 가동함으로써 무지막지한 계산을 회피해서 보손의 간섭과 그에 따른 분포를 샘플링할 수 있었다. 지안웨이판 연구팀은 광자를 큐비트로 사용하는 방안을 선택했다.
25억 년 걸릴 계산을 200초에 해결했다?중에서
이 기사로 퀀텀컴퓨팅에 약간의 관심을 가진 것은 아닙니다. 다른 기사입니다. 골드만 삭스가 양자컴퓨터를 이용하여 ‘파생상품 프라이싱(Pricing)’했다는 내용입니다.
Goldman Sachs & IBM researchers estimate quantum advantage for derivative pricing
그리고 이상의 결과를 ARxiv에 논문으로 발표하였습니다.
Quantum computing for Finance: state of the art and future prospects
IBM이 양자컴퓨팅을 자본시장에 적용하려는 시도는 여럿입니다.
Right now, quantum computing’s advantages over conventional computers are still almost entirely theoretical. But that hasn’t stymied financiers’ curiosity. Just this year, IBM announced new partnerships with Goldman Sachs and Wells Fargo. Goldman, along with Citigroup, are also lead investors of quantum software startup QC Ware, based in Palo Alto. The collaborations have extended across the globe, with IBM also working with Mizuho and Mitsubishi Financial Group in Japan, and quantum startup Multiverse Computing partnering with BBVA in Spain.
Some experts think that quantum computers have the potential to speed up financial computations by more than a thousand times, says Ning Shen, managing director of quantitative research at JPMorgan Chase.
They have mathematical reasons for suspecting that quantum computers will be useful for finance, and physicist Roman Orus explains it like this: Change the price of oil or corn or silicon, for example, and other commodities’ prices shift, too, sometimes in unexpected ways because of interdependencies in a complex global supply chain. Banks would like to be able to accurately predict these shifts, but “these are problems very difficult to be solved with a classical computer,” says Orus, who founded Multiverse Computing last year.
Quantum computers, on the other hand, should be able to simulate markets much more accurately by virtue of their mathematical architecture. The math of quantum mechanics naturally describes the behavior of intricately correlated objects, such as the relationships among electrons pushing and pulling on each other in a material. The tangle of industries and economies generate ups and downs in a financial market not unlike how an intricate network of electrons in a material produces superconductivity, Orus says. According to Orus, simulating a financial market accurately is comparably difficult to modeling complex molecules, and both are among the most difficult problems in computer science.
In particular, financial institutions are investigating the machines’ potential to improve machine learning, optimization and so-called Monte Carlo simulations, which are used to forecast future markets, Shen says. Banks perform these kinds of calculations on a daily basis.
Banks are betting that quantum computing can find them an investment edge중에서
앞서 골드만삭스외에 JP Morgan과도 비슷한 프로젝트를 수행하였습니다. 이상의 결과물입니다.
Option Pricing using Quantum Computers
IBM이 양자컴퓨팅을 금융분야에 적용하고자 시도했던 결과물을 Quantum computing for Finance: state of the art and future prospects로 2020년 10월 발표하였습니다.
2.
JP Morgan이나 골드만 삭스가 퀀텀컴퓨팅에 투자를 하는 이유는 명확합니다. 미래의 주도권입니다. 한국의 여의도가 이와 관련한 투자를 할 여력이 있을지 의문이지만 누군가 준비를 하고자 한다고 하면 기본 개념에서 출발하여야 하지 않을까 합니다. 아주 구글링을 다양한 자료들이 많네요. 저의 경우 모든 시작은 개념이해라고 생각합니다. 그래서 선택한 것이 마이크로소프트의 양자 컴퓨팅 이해입니다. 영문으로 보면 Understanding quantum computing입니다. 굳이 영어를 소개한 이유는 아래의 기본 개념이 영어로 어떤지를 보여주기 위함입니다.
양자 역학의 겉 부분만 다루었을 뿐이지만 양자 컴퓨팅에 대해 기본적으로 알아야 하는 중요한 개념은 다음과 같습니다.
- 중첩 – 양자 입자가 가능한 모든 상태의 조합이 되도록 하는 능력
- 양자 측정 – 중첩된 양자 입자를 관찰하여 가능한 상태 중 하나를 생성하는 행위
- 얽힘 – 양자 입자가 측정 결과를 상호 연결하는 능력
- 큐비트 – 양자 컴퓨팅의 기본 정보 단위입니다. 큐비트는 가능한 모든 상태의 중첩된 양자 입자
- 간섭 – 한 방향 또는 다른 방향으로 붕괴될 확률에 영향을 주는 중첩으로 인한 큐비트의 고유 동작
These concepts just scratch the surface of quantum mechanics, but are fundamentally important concepts to know for quantum computing.
- Superposition – The ability of quantum particles to be a combination of all possible states.
- Quantum measurement – The act of observing a quantum particle in superposition and resulting in one of the possible states.
- Entanglement – The ability of quantum particles to correlate their measurement results with each other.
- Qubit – The basic unit of information in quantum computing. A qubit represents a quantum particle in superposition of all possible states.
- Interference – Intrinsic behavior of a qubit due to superposition to influence the probability of it collapsing one way or another.
앞으로 마이크로소프트나 Amazon이 클라우드방식으로 퀀텀컴퓨팅을 제공할 것이라고 하니까 관심을 가져보는 것도 좋을 듯 합니다.
