양자 미래를 주도하다: 포논 간섭과 새로운 물질

클래식 컴퓨터, 예를 들어 노트북과 스마트폰과 달리, 양자 컴퓨터는 양자 물리학의 특성을 활용하여 연산과 데이터 저장을 수행하며, 특정 작업에서는 오늘날 최고의 슈퍼컴퓨터조차 능가합니다.

일반 컴퓨터가 이진 비트(0 또는 1)로 정보를 인코딩하는 것과 달리, 양자 컴퓨터의 기본 메모리 단위는 큐비트이며, 이는 전자의 스핀이나 광자의 편광과 같은 물리 시스템을 이용해 만들어집니다.

양자 비트, 즉 큐비트,는 동시에 여러 방식으로 배열될 수 있습니다. 이는 큐비트가 0과 1을 동시에 나타낼 수 있음을 의미하며, 이를 양자 중첩이라고 합니다. 또한 큐비트는 양자 얽힘을 통해 연결될 수 있는데, 연결된 입자들은 거리와 무관하게 동일한 운명을 공유합니다.

그 결과, 양자 컴퓨터는 어떤 고전 컴퓨터보다도 지수적으로 빠른 계산을 수행할 수 있을 것으로 여겨집니다.

이러한 이점을 통해 양자 컴퓨터는 현대 컴퓨팅을 혁신할 것으로 기대됩니다. 이론적으로 물류 최적화, 기존 암호 체계 해독, 새로운 약물 및 물질 발견, 물리학자들의 물리 시뮬레이션 지원 등이 가능해집니다.

양자 컴퓨터가 아직 실현되지 않았지만, 실용적인 양자 컴퓨터를 만들기 위한 노력은 주요 기술 기업들이 소규모 실험실 단계에서 완전한 시스템으로 규모를 확대하려는 움직임으로 가속화되고 있습니다.

IBM은 이미 상세한 계획을 발표했으며, IBM 양자 이니셔티브 책임자인 제이 감베타는 파이낸셜 타임즈에 “이제는 꿈이 아니다”라고 말했습니다:

“정말 코드를 풀었고, 이번 십년 말까지 이 기계를 구축할 수 있을 것 같습니다.”

구글은 Alphabet (GOOG ) 소유 기업으로, 이 기간 내에 산업 규모 시스템을 생산할 자신감을 가지고 있으며, Amazon (AMZN )은 이러한 기계가 진정으로 유용해지려면 몇 십 년이 더 필요하다고 예상합니다.

가장 큰 산업 플레이어들 사이에서 이 신흥 기술에 대한 강한 집중이 명확히 보이지만, 실제 채택은 여러 도전 과제로 인해 여전히 방해받고 있습니다.

이에는 환경 교란에 대한 큐비트의 민감성, 즉 “노이즈”가 포함됩니다. 열, 진동, 전자기장과 같은 요인은 큐비트가 양자 특성을 잃게 만들 수 있습니다. 이 과정은 양자 탈동조라고 불리며, 시스템이 충돌하고 계산에 오류를 도입하게 합니다. 이러한 민감성은 양자 컴퓨터 구축 및 운영의 주요 과제입니다.

큐비트를 외부 간섭으로부터 보호하기 위해 과학자들은 물리적으로 격리하거나, 냉각하거나, 집중된 에너지 펄스로 충격을 가합니다.

노이즈 외에도 오류 정정, 확장성, 전문 지식, 자원 집약성, 고전 시스템과의 통합 등도 양자 컴퓨터가 직면한 과제입니다. 다행히도 이러한 문제들은 기업과 과학자들이 다양한 접근 방식을 통해 적극적으로 해결하고 있습니다.

Neglectons: 양자 컴퓨팅에서 간과된 입자

큐비트의 취약성을 극복하고 안정적인 양자 컴퓨터를 구축하는 방법 중 하나는 이전에 무관하다고 여겨졌던 수학적 요소와 결합하는 것입니다.

이 발견은 지난 주 수학자들에 의해 보고되었으며, 그들은 “neglectons”라 불리는 간과된 입자가 이 분야를 혁신할 수 있다고 언급했습니다.“neglectons”¹.

여기서 논의되는 준입자는 이싱(Ising) 애니온이라고 불리며, 2D 시스템에서만 존재하고 위상 양자 컴퓨팅의 핵심입니다. 이는 애니온이 입자 자체가 아니라 서로를 둘러싸는 방식에 정보를 저장한다는 의미이며, 이는 노이즈에 훨씬 더 강합니다. 문제는 이싱 애니온이 보편적이지 않다는 점입니다.

이를 해결하기 위해 팀은 “비반단순 위상 양자장 이론(non-semisimple topological quantum field theory)”에 주목했습니다. 이 이론은 발생하는 현상의 대칭성을 이해함으로써 새로운, 알려지지 않은 입자를 예측할 수 있게 합니다.

이 이론에 따르면 각 입자는 양자 차원을 가지며, 이는 시스템 내에서 해당 입자가 갖는 “무게” 혹은 영향력을 나타내는 수치입니다. 일반적으로 무게가 0인 입자는 버려지지만, 새로운 비반단순 버전에서는 이러한 입자를 0이 되지 않도록 만드는 방법을 찾기 전까지 보존합니다.

재해석된 간과된 조각들은 이싱 애니온이 부족했던 능력을 제공합니다.

연구는 단 하나의 neglecton만으로도 입자가 브레이딩만으로 보편적인 계산을 수행할 수 있음을 보여주었습니다. 특히 이싱 애니온은 브레이딩 경로의 형태에 따라 초월 상태를 만들 수 있으며, 정확한 위치가 아니라 경로 형태에 의존하기 때문에 다양한 종류의 노이즈로부터 자연스럽게 보호됩니다.

AI를 활용한 원자 재배열 효율적 훈련

다른 사례에서 연구원들은 AI를 사용해 양자 컴퓨터의 ‘뇌’를 조립²했습니다.

팀이 한 일은 인공지능을 활용해 가장 최적의 방법을 찾아 원자 네트워크를 빠르게 구성하는 것이었으며, 이는 미래에 양자 컴퓨터의 뇌 역할을 할 수 있습니다.

연구 공동 저자인 중국 과학기술대학의 물리학자 Jian-Wei Pan은 다음과 같이 말했습니다:

“과학을 위한 AI는 복잡한 과학적 문제를 해결하기 위한 강력한 패러다임으로 떠오르고 있습니다.”

‘중성 원자 배열’을 구축할 때, ‘효율적이고 빠르며 확장 가능한 방식’으로 재배열하는 방법을 찾는 것이 도전이었으며, AI가 이를 해결했습니다.

연구자들은 중성 원자, 트랩된 이온, 초전도 회로를 사용해 큐비트를 만들며, 이들은 양자 상태를 비교적 오랜 시간 유지할 수 있습니다. 원자를 큐비트로 사용할 때, 레이저 빛으로 트랩되어 전자의 에너지 준위에 양자 정보를 저장합니다.

아이디어는 충분한 원자를 사용해 양자 컴퓨터가 오류를 극복하도록 돕는 것입니다. 따라서 팀은 AI 모델을 훈련시켜 루비듐(Rb) 원자를 다양한 레이저 패턴으로 격자 구성에 배치하는 방법을 학습시켰습니다. 그런 다음 원자의 초기 위치를 기반으로 AI 모델이 2D 및 3D 형태로 재배열하기 위한 정확한 레이저 패턴을 계산합니다.

그들의 AI 모델을 사용해 팀은 60밀리초 만에 최대 2,024개의 루비듐 원자 배열을 조립했습니다. 연구는 다음과 같이 언급했습니다:

“이 프로토콜은 현재 기술로 수만 개의 원자 결함 없는 배열을 생성하는 데 바로 사용할 수 있으며, 양자 오류 정정을 위한 유용한 도구 상자가 될 것입니다.”

논리 큐비트의 매직 상태 증류

한편, 지난달 과학자들은 ‘매직 상태’ 돌파구³를 달성해 오류 없는 양자 컴퓨터를 구축했습니다.

과학자들은 실제로 ‘매직 상태 증류’ 현상을 시연했으며, 이는 20년 전 제안되었지만 논리 큐비트에서는 아직 사용되지 않았습니다. 이는 ‘매직 상태’가 양자 컴퓨터의 전체 잠재력을 실현하는 데 필수적이라고 여겨졌음에도 불구하고 이번에 처음으로 논리 큐비트에 적용되었습니다.

이러한 상태는 복잡한 양자 알고리즘이 자원으로 사용할 수 있도록 미리 준비됩니다.

알고리즘에 활용하기 위해, 가장 높은 품질의 매직 상태는 ‘매직 상태 증류’라는 정제 과정을 거칩니다. 이는 단순하고 오류가 많은 물리 큐비트에서는 가능하지만, 오류를 감지하고 정정하도록 구성된 논리 큐비트에서는 불가능했습니다.

이제 처음으로 과학자들은 논리 큐비트에서 매직 상태 증류를 실험적으로 보여주었습니다.

중성 원자 Gemini 양자 컴퓨터를 사용해 과학자들은 다섯 개의 불완전한 매직 상태를 하나의 더 깨끗한 매직 상태로 증류했습니다. Distance-3와 Distance-5 논리 큐비트에서 각각 수행함으로써 증류 과정이 논리 큐비트의 품질에 따라 확장됨을 보여주었습니다.

그 결과 최종 매직 상태의 충실도가 모든 입력의 충실도를 초과했으며, 방해에 강한 매직 상태 증류가 실제로 작동함을 확인했습니다.

음파를 이용한 양자 메모리 개방

지난 주, 캘리포니아 공과대학(Caltech) 과학자들은 음파가 실용적인 양자 컴퓨팅을 위한 또 다른 길을 열어준다는⁴ 연구를 발표했습니다.

그들은 전기 정보를 음파로 변환하는 하이브리드 양자 메모리를 구축했습니다. 이는 양자 상태가 표준 초전도 시스템보다 최대 30배 더 오래 지속될 수 있게 하며, 신중하게 설계된 공진기가 전자를 초전도 큐비트로 형성해 빠르고 복잡한 연산을 수행하지만 장기 저장에는 적합하지 않은 경우를 보완합니다.

양자 상태에 정보를 저장하는 것은 여전히 도전 과제이며, 이를 해결하기 위해 연구자들은 양자 정보를 일정 기간 보관할 수 있는 “양자 메모리”를 만들고 있습니다. 캘리포니아 공과대학 팀의 새로운 하이브리드 방법은 양자 메모리를 확장했습니다.

“양자 상태를 얻으면 즉시 사용하고 싶지 않을 수도 있습니다. 논리 연산을 수행하고 싶을 때 다시 접근할 수 있는 방법이 필요합니다. 이를 위해서는 양자 메모리가 필요합니다.”

– Mohammad Mirhosseini, 전기공학 및 응용 물리학 조교수

따라서 팀은 칩 위에 초전도 큐비트를 만들고 이를 작은 장치인 기계적 진동자에 연결했으며, 이는 기본적으로 소형 튜닝 포크와 같습니다.

이 진동자는 유연한 판들로 구성되어 있으며, GHz 주파수의 음파에 반응해 진동합니다. 전하가 가해지면 이 판들은 양자 정보를 전달하는 전기 신호와 상호 작용하여 정보를 장치에 “메모리”로 저장하고 나중에 다시 꺼낼 수 있게 합니다.

측정 결과, 연구진은 진동자의 수명이 정보가 장치에 입력된 후 양자 내용을 잃는 데 걸리는 시간으로, 최상의 초전도 큐비트보다 약 30배 더 길다는 것을 발견했습니다.

이 모든 진전 속에서, 국립 과학 재단(NSF) 지원 두 연구가 양자 컴퓨터의 실용적 사용에 한 걸음 더 다가서는 주요 돌파구를 달성했습니다.

안정적인 큐비트를 위한 새로운 양자 물질

Chalmers 공과대학, 헬싱키 대학교, 알토 대학교의 연구팀은 양자 컴퓨팅을 영원히 바꿀 수 있는 양자 물질을 공개했으며, 이는 자성을 이용해 취약한 큐비트를 노이즈로부터 보호합니다.

그들의 물질 상호작용을 찾는 계산 도구와 결합하면, 이 돌파구는 실용적이고 오류 허용 가능한 양자 컴퓨터를 최종적으로 구현할 수 있습니다.

새로운 유형의 양자 물질과 안정성을 달성하는 방법은 양자 컴퓨터를 더 견고하게 만들 수 있으며, 이는 양자 계산을 실용적으로 처리하는 길을 열어줍니다.

최근 연구자들은 위상에서 교란에 대한 보호를 제공하는 완전히 새로운 물질을 만들 가능성을 적극적으로 탐구하고 있습니다.

큐비트를 만들기 위해 사용되는 물질의 고유 구조를 통해 발생하고 유지되는 양자 상태를 위상 여기(Topological excitations)라고 하며, 이는 견고하고 안정적입니다. 그러나 이러한 견고한 양자 상태를 자연스럽게 지원하는 물질을 찾는 것이 과제입니다.

최신 연구는 견고한 위상 여기를 보여주는 새로운 양자 물질⁵을 성공적으로 개발했습니다.

이는 물질 설계 자체에 안정성을 내재시켜 실용적인 위상 양자 컴퓨팅을 향한 유망한 진전입니다.

연구의 주요 저자인 Guangze Chen(Chalmers 응용 양자 물리학 박사후 연구원)에 따르면:

“이것은 외부 교란에 노출되어도 양자 특성을 유지할 수 있는 완전히 새로운 유형의 이색 양자 물질이며, 실용적인 양자 계산을 수행할 수 있을 만큼 견고한 양자 컴퓨터 개발에 기여할 수 있습니다.”

‘이색 양자 물질’은 깊은 탄력성과 극단적인 양자 특성을 가진 새로운 고체 클래스를 의미하며, 이러한 물질을 찾는 것은 오랫동안 도전 과제였습니다.

이제 팀의 새로운 방법에서 자성이 핵심입니다. 전통적으로 연구자들은 스핀-오빗 결합(SOC)에 기반한 오랜 ‘레시피’를 따왔습니다. 이는 전자의 스핀을 원자핵 주위의 궤도 운동과 연결해 위상 여기(Topological excitations)를 생성하는 양자 상호작용입니다.

하지만 이는 비교적 드물며 제한된 물질에만 적용될 수 있습니다. 따라서 팀은 동일한 효과를 달성하기 위한 새로운 방법을 제시했습니다. 이 새로운 방법은 더 일반적이고 접근 가능한 자성을 활용합니다.

자기 상호작용을 활용함으로써 팀은 위상 양자 컴퓨팅에 필요한 견고한 위상 여기들을 만들 수 있었습니다.

‘우리 방법의 장점은 자성이 많은 물질에 자연스럽게 존재한다는 점입니다. 희귀한 향신료 대신 일상적인 재료로 베이킹하는 것에 비유할 수 있습니다.’라고 Chen은 말했습니다. ‘이는 이제 이전에 간과된 물질들을 포함해 훨씬 넓은 스펙트럼의 물질에서 위상 특성을 탐색할 수 있게 합니다.’

새로운 물질과 방법 외에도, 연구자들은 새로운 계산 도구를 개발했습니다.

이 도구는 원하는 위상 특성을 가진 새로운 물질을 더 빠르게 찾는 데 도움을 주었으며, 물질의 위상 행동 강도를 직접 계산할 수 있습니다.

“우리의 희망은 이 접근법이 더 많은 이색 물질의 발견을 안내하는 데 도움이 되길 바랍니다.”라고 Chen은 말했습니다. “궁극적으로 이는 현재 시스템을 괴롭히는 교란에 자연스럽게 저항하는 물질을 기반으로 한 차세대 양자 컴퓨터 플랫폼으로 이어질 수 있습니다.”

미개척된 포논의 힘 활용

또 다른 돌파구는 라이스 대학교 연구진에 의해 달성되었으며, 이는 포논 간의 강력한 간섭 형태를 보여주었습니다.포논 간섭의 강력한 형태⁶.

포논은 물질 구조 내에서 진동하는 것으로, 시스템 내에서 가장 작은 열 또는 소리 단위입니다.

두 개의 서로 다른 주파수 분포를 가진 포논이 서로 간섭하면, 이는 ‘파노 공명(Fano resonance)’이라고 알려져 있습니다. 연구는 이전보다 두 자릿수(10배) 높은 파노 공명을 보고했습니다.

“이 현상은 전자와 광자와 같은 입자에 대해 잘 연구되어 왔지만, 포논 간의 간섭은 훨씬 덜 탐구되었습니다.”라고 라이스의 전 포스트닥 연구원인 Kunyan Zhang은 말했습니다. “포논은 파동 특성을 오랫동안 유지할 수 있어 안정적이고 고성능 장치에 유망합니다.”

연구는 포논을 빛이나 전자만큼 성공적으로 활용할 수 있음을 효과적으로 입증했으며, 이 돌파구의 기반은 실리콘 카바이드 기반 위에 2D 금속을 사용하는 것입니다.

그래핀 층과 실리콘 카바이드 사이에, 팀은 제한된 헤테로에피택시 기술을 사용해 몇 층의 은 원자를 삽입했으며, 이는 뛰어난 양자 특성을 가진 촘촘히 결합된 인터페이스를 생성했습니다.

“2D 금속은 실리콘 카바이드 내 다양한 진동 모드 간의 간섭을 촉발하고 강화하여 기록적인 수준에 도달합니다.”

– Zhang

그들의 작업을 위해 팀은 포논이 서로 어떻게 간섭하는지를 탐구했습니다.

이를 위해 라만 분광법을 사용해 신호 형태를 측정했으며, 연구자들은 급격히 비대칭적인 선형을 발견했으며, 경우에 따라 완전한 얕은 부분을 보여주어 강한 간섭을 나타내는 반공명 패턴을 형성했습니다.

이 효과는 실리콘 카바이드(SiC) 표면의 특성에 높은 민감도를 보였습니다.

세 가지 독특한 SiC 표면 종결을 비교했을 때, 연구진은 각 표면과 독특한 라만 선형 사이에 강한 연관성을 발견했습니다. 또한 단일 염료 분자를 표면에 도입했을 때 스펙트럼 선형 형태가 크게 변했습니다.

“이 간섭은 매우 민감하여 단일 분자의 존재까지 감지할 수 있습니다.”라고 Zhang은 말했습니다. “이는 간단하고 확장 가능한 설정으로 라벨이 없는 단일 분자 검출을 가능하게 합니다. 우리의 결과는 포논을 양자 센싱 및 차세대 분자 검출에 활용하는 새로운 경로를 열어줍니다.”

저온에서 이 효과의 동역학을 살펴보니, 간섭이 순수히 포논 상호작용에서 비롯된 것이며 전자는 관여하지 않음이 확인되었습니다. 이는 포논 전용 양자 간섭의 드문 사례입니다.

팀은 이 효과를 자신들이 사용한 2D 실리콘 카바이드 시스템에서만 관찰했으며, 이는 표면 구성과 얇은 층이 제공하는 특수 전이 경로 때문입니다.

“전통적인 센서와 비교해 우리 방법은 특수 화학 라벨이나 복잡한 장치 설정 없이도 높은 민감도를 제공합니다.”라고 공동 저자이자 라이스 대학 전기·컴퓨터 공학 및 재료 과학·나노공학 부교수인 Shengxi Huang은 말했습니다. “이 포논 기반 접근법은 분자 센싱을 진전시킬 뿐만 아니라, 진동 제어가 핵심인 에너지 수확, 열 관리, 양자 기술 분야에서도 흥미로운 가능성을 열어줍니다.”

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양자 컴퓨팅에 투자

여러 주요 기술 대기업과 투자자들이 양자 혁신에 대규모 투자를 하고 있습니다. 여기에는 IBM (IBM ), Google, Amazon, Microsoft (MSFT ), 등 다수가 포함됩니다. 이들은 모두 양자 이니셔티브를 확대하고 있으며, 벤처 캐피털은 새로운 물질, 오류 정정, 포논 기술을 탐구하는 스타트업에 지속적으로 흐르고 있습니다.

Microsoft (MSFT )

이들 대기업 중 Microsoft는 특히 눈에 띕니다. Microsoft는 양자와 핵융합 투자를 동시에 추진하며, 이를 미래 AI 기반 데이터 센터를 구동하는 보완 기술로 제시하고 있습니다. 비슷하게 Google의 양자 AI 연구소와 IBM의 다년 양자 로드맵도 10년 내 실용 양자 기계 달성을 목표로 하고 있습니다.

Microsoft의 주가는 2025년 4월 초 약 $354에서 8월에 $524 이상으로 최고점을 찍은 뒤, 8월 19일 현재 약 $509로 하락했습니다. 현재 기업 가치는 P/E 비율 38.1, 주당순이익(TTM) $13.70, 배당수익률 0.59%를 포함합니다. 2025 회계연도 매출은 $281.7억, 순이익은 $101.8억이며, 특히 클라우드와 AI 사업에 대한 수요가 실적을 끌어올리고 있습니다.

최신 Microsoft Corporation (MSFT) 주식 뉴스 및 개발

결론

양자 컴퓨터는 복잡한 계산을 고전 컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도로 수행할 수 있는 능력을 가지고 있어, 약물 발견, 재료 과학, AI, 암호학 등 다양한 분야에서 혁신을 가능하게 합니다.

하지만 물론, 양자 컴퓨터는 아직 현실과는 거리가 멀며, 노이즈, 확장성, 안정성, 저장, 메모리, 제어와 같은 도전에 직면해 있습니다. 긍정적인 점은, 연구자들이 이러한 다양한 분야에서 지속적인 진전을 이루고 있어 실용적인 양자 컴퓨터에 한 걸음 더 다가가고 있다는 것입니다.

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참고문헌:

1. Iulianelli, F., Kim, S., Sussan, J., et al. 비반단순 위상 양자장 이론에서 이싱 애니온을 이용한 보편적인 양자 계산. Nature Communications, 16, 6408, 2025년 8월 5일 발표. https://doi.org/10.1038/s41467-025-61342-8
2. Ahart, J. (2025년 8월 15일). AI가 미래 양자 컴퓨터의 ‘뇌’를 조립하도록 돕다. Nature. https://doi.org/10.1038/d41586-025-02577-9
3. Sales Rodriguez, P., Robinson, J. M., Jepsen, P. N., et al. 논리 매직 상태 증류의 실험적 시연. Nature, 2025년 7월 14일 발표. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09367-3
4. Bozkurt, A. B., Golami, O., Yu, Y., et al. 마이크로파 광자를 위한 기계식 양자 메모리. Nature Physics, 2025년 8월 13일 발표. https://doi.org/10.1038/s41567-025-02975-w
5. Lippo, Z., Pereira, E. L., Lado, J. L., & Chen, G. 위상 제로 모드와 상관 펌핑 … Physical Review Letters, 134(11), 116605, 2025년 3월 발표. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.134.116605
6. Zhang, K., et al. 2차원 금속에 의해 유도된 가변 포논 양자 간섭. Science Advances, 11, eadw1800, 2025년 발표. https://doi.org/10.1126/sciadv.adw1800