양자 컴퓨팅
중국 연구진, 광학 회로 구동 양자 슈퍼 컴퓨터 개발
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중국 여러 연구소의 연구진이 최근 광자 양자 컴퓨터를 통해 양자 우위성을 입증했다. 과학 저널에 최근 발표된 논문에서는 양자 컴퓨터를 “jiuzhang”라고 설명한다.
LiveScience에 따르면, 주로 중국 과학기술대학 연구진이 설계한 양자 컴퓨터는 2019年に 구글이 설계한 양자 컴퓨터보다 훨씬 더 강력하다. 2019년, 구글은 전통적인 슈퍼컴퓨터를 능가하는 최초의 컴퓨터를 설계했다고 주장했다. 이는 양자 기반 컴퓨터를 사용하여 현재의 전통적인 슈퍼컴퓨터를 능가하는 것을 의미한다.據報導, Jiuzhang은 구글이 설계한 양자 컴퓨터보다 약 10억 배 빠르다.
過去 몇 년 동안, 중국은 양자 컴퓨팅 분야에大量 투자했다. 국가 양자 정보 과학 연구소의 연구를 약 100억 달러로 지원했다. 또한, 중국은 현재 양자 네트워킹 분야에서 세계 선두주자이다. 양자 네트워킹은 양자 역학을 사용하여 데이터를 장거리로 전송할 때 데이터를 암호화한다.
양자 컴퓨터는 양자 입자의 고유한 특성을 이용하여 전통적인 컴퓨터보다 더 나은 성능을 얻는다. 전통적인 컴퓨터는 데이터가 0과 1의 두 가지 상태 중 하나로 존재하는 경우에만 처리할 수 있다. 이진 시스템은 0과 1을 사용하여 데이터를 나타내며, 양자 비트(qubit)보다 기본적으로 제한적이다. 양자 비트는 동시에 두 가지 이상의 상태로 존재할 수 있다. 이 특성으로 인해 양자 컴퓨터는 더 복잡한 문제를 처리하고 현재의 최고의 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 더 빠르게 작업을 처리할 수 있다.
오래전부터 양자 컴퓨터가 현대 컴퓨터를 크게 능가할 수 있을 것이라는 가설이 존재했다. 그러나 신뢰할 수 있는 양자 컴퓨터를 제작하는 것은 여전히 진행 중인 엔지니어링課題이다. 양자 컴퓨터는 일반적으로 온도 또는 기타 환경 변수의 변동으로 계산이 영향을 받지 않도록 제어된 환경에 위치해야 한다. 전 세계의 연구 그룹은 양자 컴퓨터를 구축하는 다양한 방법을 실험했다. 구글의 양자 컴퓨터는 초전도 재료와 칩을 결합한 반면, Jiuzhang은 광학 회로를 사용한다.
Jiuzhang을 테스트하기 위해 연구진은 빛을 사용하여 회로의 출력을 계산하도록 했다. 이 과정은 가우스 보손 샘플링이라고 한다. 목표는 가능한 많은 광자를 обнаруж하는 것이었다. Jiuzhang은 자체적으로 광학 회로이며, 평균 43개의 광자를 обнаруж했으며, 최대 76개의 광자를 기록했다.
과학 저널에 발표된 논문에 따르면, 양자 컴퓨터의 각 테스트 रन에서 숫자 목록을 생성하는 데 약 200초가 걸렸다. 전통적인 슈퍼컴퓨터는 동일한 목록을 생성하기 위해 약 25억 년이 걸릴 것이다. 동일한 계산 속도가 다른 작업에 적용될 경우, 양자 컴퓨터는 전통적인 슈퍼컴퓨터보다 약 100조 배 더 빠르게 계산을 수행할 수 있을 것이다.
중요한 것은 Jiuzhang이 가우스 보손 샘플링을 중심으로 개발된 좁은 범위의 작업만 수행할 수 있다는 것이다. Jiuzhang은 일반적인 양자 컴퓨터가 아니다. 그러나 이는 실제 양자 컴퓨터를 제작하는 데 중요한一步이다.
TechXplore에 따르면, Jiuzhang 컴퓨터는 최근 광 기반 컴퓨팅 기술의 발전이 인공 지능에 미칠 수 있는 잠재적인 영향에 대한 유일한 예가 아니다. 연구진은 시각 컴퓨팅 기술에 대한 광학 컴퓨팅의 적용에 관한 최근의 발전을 검토했으며, 광학 컴퓨팅 플랫폼이 깊은 신경망과 함께 사용될 수 있다고 발견했다.
연구진은 광학 컴퓨팅과 인공 지능을 함께 사용한 여러 예를 연구했으며, 광학 장치上的 빛의 이동을 기반으로 하는 인공 지능 추론을 사용하여 새로운 형태의 시각 컴퓨팅 기술을 생성할 수 있다고 발견했다. 이러한 기술에는 외부 전원 공급 없이 들어오는 빛으로 계산을 수행할 수 있는 광학 신경망이 포함된다.
스마트 홈, 원격 센서, 자율 주행 자동차와 같은 시스템에서 작동하는 인공 지능 장치는 광학 컴퓨팅 시스템의 гибкость와 광학 컴퓨터의 병렬성 및 속도를 결합하여 일반 전자 컴퓨터의 능력을 향상시킬 수 있다. 광학 컴퓨팅 시스템은 일반 전자 컴퓨터의 능력을 향상시키기 위해 빛을 사용하여 객체와 객체 주변 환경을 빠르게 분석할 수 있다.
