기존의 트랜지스터는 일정 크기 이하로 작아지면 양자터널링 등 양자단위의 문제들이 발생하기 시작하여 크기를 더이상 줄일 수 없는 한계가 있는데, 지금 반도체가 거기에 거의 근접한 상황. 그래서 삼성은 3비트 반도체 만든다고 하는 거고. 크기가 더 작아질 수 없으니깐 2로 된 비트를 3으로 늘여서 정보를 더 많이 조합하려는 거. 근데 이게 또 구조적 문제가 있어서 쉽지는 않다고.

그래서 양자컴퓨터는 양자세계의 현상을 피하지말고 즐기자는 컨셉으로 만드는데, 이게 거칠게 말하자면 분자크기의 나노구조체를 만드는 것과 비슷한 성격을 가진다고 할 수 있다. 좀 더 쉽게 이해하려면 자석으로 구조체를 만드는 것과 비슷하다고 생각하면 된다. 얽힘은 자석 두개가 반대 방향의 스핀으로 묶인 것인데, 얽힘을 통해서 병렬구조를 만들고 시스템을 고정하며, 중첩과 자기장으로 고유상태를 조작(붕괴확률을 조작)하여 원하는 게이트를 구성. 물론 이런 설명은 대강 감만 잡는 것이라 실제와는 약간의 차이가 있을 수 있다. 여기서 더 들어가면 스핀, 복소수, 결어긋남 나오기 시작해서 복잡해짐.

방향성이 있는 자석으로 구조체를 만들어야 하기 때문에, 고유의 규칙이 있어서 원하는 모양으로 만들기 쉽지 않다고. 오류 발생시 수정이 어렵다고. 방향성이 있는 자석으로 구조체를 만들어야 하기 때문에 죄다 얽혀있으니깐 그런듯. 외부의 자기장으로 내부의 스핀을 컨트롤하는게 주요 방법론. 문제는 이게 외부의 영향에 민감한, 소위 (관측에 의한) 붕괴의 위험이 있기 때문에 다루기가 까다로워 최근엔 초전도체로 양자계를 구성한다고. 그게 구글이 발표한 거. 

이전의 반도체 공법에서는 중첩현상을 피하려고 노력하지만, 양자컴퓨팅은 오히려 이걸 이용해서 소위 병렬컴퓨팅을 하는데, 이게 고전적 병렬컴퓨팅과는 차이가 있어. 고전전 병렬방법은 분배와 검증에 시간이 들어가지만 양자컴퓨팅은 얽힘, 즉 하나를 움직이면 전체가 동시반응하는 현상을 이용하여 분배와 검증없이 연산하고, 중첩을 이용한 더 많은 정보 수용을 이용하여 결과적으로  훠얼씬 빠르게 연산이 가능. 이걸 두고 소위 양자우위라고 부르는 거. 개별적인 클럭은 고전컴이 뛰어날 수 있어도 병렬능력 때문에 양자컴이 병렬작업에서는 확실한 우위.

중요한 건 과연 현재의 트랜지스터로 만드는 논리 게이트를 양자컴퓨팅이 실현할 수 있느냐인데, 대강 읽어보니 구라치는 건 아닌듯. 현재 이 기술로 실현한 게(장점을 내세운게) 소인수분해와 데이터 검색이라고 하는데, 어떻게 잘 구축하면 고전 컴퓨팅을 제칠 수도 있을듯. 문제는 이게 자연의 고유 방식을 따르는 거라(방향성), 인간의 방식과는 수학적으로, 컴퓨팅적으로 결이 살짝 다르다는 거. 그래서 구조론을 알면 좀 더 수월하게 이해하고 설계할 수 있지 않을까 기대되는 부분이 있음. 

검색해보니 원자 단위로 정보를 저장하는 나노컴퓨팅도 양자컴퓨팅과 연계해서 열심히 개발하는 거 같은데, 어차피 반도체 기술도 거의 한계에 왔으니, 양자컴퓨팅을 꼭 부정할 필요는 없고, 대강 말하는 거 보니 사기는 아닌거 같아. 다만 초전도체 이야기 나오는 거 봐서 쉽지는 않다. 집짓는 것에 비유하자면 벽돌집과 목조집의 차이쯤 되는데, 고전컴이 벽돌집이라면 양자컴이 목조집 정도 된다. 양자컴은 재료의 결을 살려 집을 지어야 해서 쉽지 않지만, 뭐 어떻게 되기는 한다.

정리

1. 장점

: 중첩을 이용한 병렬연산

: 더 작아지므로 에너지 효율이 있을 수 있다. 문제는 초전도체에 들어가는 에너지 소모가 훨씬 높다는거. 상온초전도체 찾는 거랑 비슷한 어려움.

2. 단점

: 병렬연산에 맞도록 문제를, 소프트웨어를 수정해야 한다.

: 양자계를 이룰 재료를 아직도 찾는중, 수소 등

: 재료를 컨트롤할 방법도 찾는중, 자기공명, 이온덫, 초전도소자 등

: 나노구조체와 거의 비슷한 어려움을 겪는다고 보면 된다.

3. 의외로 인공지능에 특화될 수도 있다고 하는데, 이 정도 하려면 한 20년은 걸리지 않을까. 

현재 상황에서는 암호와 관련된 소인수분해에 아주 뛰어나다고. 

병렬성을 장점으로 내세울 수 있는 분야를 찾거나 

주어진 문제를 병렬문제로 치환하는게 핵심일듯.