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'항공기 설계·모델링·최적화 찾는다' 에어버스의 양자컴퓨팅 활용법

2019.04.18 Tamlin Magee  |  Computerworld UK
에어버스는 경진대회를 열어 응용과학에 관한 학술 연구를 통해 자사의 고민을 해결할 가능성을 모색하고 있다. 이 경진대회로 에어버스는 항공기 설계, 최적화, 모델링을 발전시키려 하며, 양자컴퓨팅 인재도 찾고 있다.  



이 대회의 목적 중 하나는 양자컴퓨팅이 좀더 전통적인 고성능컴퓨팅(HPC: High Performance Computing)보다 나은 이점을 제공할 수 있는 영역을 찾는 것이다. 도전 과제는 5개의 문제로 분류되며 이것들은 항공기 이륙 최적화, 컴퓨터 유체 역학, 부분적인 미분 방정식을 해결하기 위한 양자 신경망, 날개 박스 디자인 최적화, 항공기 하중 최적화 등과 관련되어 있다.

양자컴퓨터는 여전히 초기 단계이지만 그 목표는 양자비트(큐비트)가 열화되기 시작하기 전에 안정된 상태를 유지할 수 있는 시간의 길이를 늘이는 것이다. 이렇게 휘발성이 높은 상태를 더 길게 관리할 수 있다면 양자컴퓨터가 효과적으로 수행할 수 있는 기능이 더 많아져 잠재적으로 최신 컴퓨터에서도 매우 뛰어난 계산을 제공할 수 있다.

에어버스의 블루 스카이 연구소 소장 티에리 보터 박사는 <컴퓨터월드UK>에 에어버스가 수년 동안 항공기 콘텍스트에서 양자를 연구했으며 지난해 자사의 벤처캐피탈을 통해 QC웨어에도 투자했다고 밝혔다.

보터 박사는 "실용적이며 오늘 가능할지에 대해 질문하지 않는다. 대신에 언제쯤이면 양자컴퓨터가 도움이 될 징후가 나타날지를 질문한다"며 "어떻게 지금 우리 스스로가 미래를 준비할 수 있을까?"고 말했다.

그리고 이 대회를 통해 양자컴퓨팅 커뮤니티와 ‘가능한 한 광범위하게’ 소통하기 위해 노력하게 되었다고 그는 덧붙였다.

"우리는 물리학 등 우리의 핵심 비즈니스 중 하나와 관련된 여러 문제를 제시했으며 기본적으로 커뮤니티에 문제를 제시했다. 즉, 우리가 양자컴퓨팅의 잠재력과 이 새로운 기술을 활용해 이런 문제를 해결할 방법을 찾도록 도와 달라는 것이다"고 보터는 이야기했다. 

지난 3월 인터뷰 당시 보터는 이미 45개국의 350명이 대회 참가자로 등록되어 있으며 이는 전 세계적인 관심을 반영하는 것이라고 밝힌 바 있다.

보터는 "신청 기간이 종료된 후 우리는 더 신이 났다"며 "아직 초기 단계지만 각 팀이 아이디어를 제출하고 있다"고 말했다. 

참가를 원하는 사람은 에어버스 양자 대회 웹사이트에서 등록할 수 있다.

이륙
항공기 순항 부문은 항공사에서 가장 오래됐으면서도 여전히 중요한 문제다. 항공사들도 이를 연료 및 시간 최적화와 관련된 가장 중요한 부분이라고 생각하는 데다 저가 항공사의 단거리 운항이 유명해지면서 상승 및 하강 중의 연료 최적화도 항공사의 성과에 매우 중요해졌다.

보터는 "문제 1은 항공기 이륙 초기와 관련되어 있으며 활주로부터 순항 고도까지가 아니라 운항 중의 시작점부터며 여전히 상대적으로 항공기의 이륙 지점에 가깝다"고 말했다. 이어서 "우리는 비행 초기 단계부터 항공기가 순항 고도에 도달할 때까지의 상승 구간을 지도화하려 하고 있으며, 이 비행 구간을 최적화하려 하고 있다"고 덧붙였다. 

최적화는 다양한 방식으로 측정 및 계산될 수 있지만 시간이나 연료 소비량 절약 또는 그 둘의 조합이 핵심이다.

보터는 "초기 구간에서 이를 최적화할 수 있을까? 그것이 문제다"고 지적했다. "이 문제를 해결하는 전통적인 방법을 알고 있다. 이 문제의 핵심은 그것이 아니다. 미래를 가정하고 질문하는 것이다. 양자컴퓨터가 이 문제에 대한 더욱 최적화된 해결책을 찾는 데 도움이 될까? 그렇다면 어떻게 그것을 계산할까? 이 문제에 대한 더욱 향상되고 최적화된 해결책을 찾기 위해 우리는 무엇을 해야 할까?"고 보터는 질문했다. 

제안서를 제출한 참가자들은 그 과정과 방법론의 세부사항뿐 아니라 소규모 시뮬레이션을 수행하여 잠재적인 성과에 대한 지표를 제공해야 한다. 실제로 문제를 해결하기 위한 자원에 대한 접근성이 제한적인 상황에서도 에어버스와 기타 심사위원들은 예상되는 성능 향상 수준을 측정할 수 있다는 것이 핵심이다.

이 문제를 통해 에어버스는 우승자와 직접 협력하고 값비싼 양자컴퓨팅 하드웨어에 대한 접근성을 제공하여 실제 양자 기술로 문제를 시험해 볼 수 있게 되기를 바라고 있다.

보터는 가까운 미래의 양자컴퓨터가 미래의 오류 교정 양자 기계만큼 강력하지는 않겠지만 "그럼에도 불구하고 일부 추가적인 이점을 제공하기 시작할 수 있다"며 다음과 같이 덧붙였다.

"문제는 그 방법과 대상 애플리케이션이다. 에어버스 외에 많은 기업은 이런 양자컴퓨터의 잠재적인 단기 효용성을 활용하고 더 나아가 미래의 오류 교정 양자컴퓨터가 출시되었을 때 유리한 위치를 점유할 수 있는 애플리케이션을 찾는 것이 가장 큰 과제라고 생각한다."
 
양자 적용하기
연구실 환경에서 성숙하고 학계에서 주도한 기술을 실제 세계에 적용하는 것은 중요하다.

그는 "금융부터 에너지까지 항공우주 영역을 넘어 기타 운송 부문 등의 다른 영역에서도 양자컴퓨팅이 어떻게 도움이 될 수 있는지 연구하고 있다"고 말했다. 이어서 "이미 학교 연구소에서 진행되고 있는 개발에 참여하는 것이 에어버스뿐만이 아니라 전 세계 기업들이 직면한 가장 큰 문제다"고 전했다. 

보터는 기본적으로 양자컴퓨팅이 엄청난 잠재적인 변화를 불러올 기술이지만 학계와 산업계가 협업할 때에만 가능하다고 생각했다. 

그는 "많은 활동가와 가능한 많은 사용자가 참여할 때에만 모든 애플리케이션을 위한 양자컴퓨터 개발이 가속화될 것이다"며 "승자만 있는 경우는 거의 없다. 모두가 어렵고 전통적으로 연산 능력이 많이 필요한 계산을 하고 있으며 양자컴퓨팅이라는 향상된 기술이 계산에 적용될 때 혜택을 얻을 수 있다"고 강조했다. 

양자가 도움이 될 수 있는(하지만 이 문제의 범위에 속하지 않는) 영역은 인공위성 비전 최적화이다. 그는 "현재 지구를 관찰하는 인공위성이 많으며 이미지 처리 능력의 측면에서 저마다 특성이 다르다"고 말했다. "자체적인 궤도를 회전하고 있다. 이것들이 합쳐져 잠재적인 이미지 처리 장치의 앙상블을 이루며, 우리는 그 이미지 처리 유형을 최적화하고 이를 일련의 고객 요청에 맞추어 최대한 맵핑해야 한다"고 보터는 전하며 다음과 같이 마무리했다. 

"이 맵핑을 최적화하는 것도 또 다른 최적화의 문제다. 현재 적용할 수 있는 기법이 있지만 우리는 이미 미래를 준비하고 있으며 양자컴퓨팅이 어떻게 도움이 되는지에 대한 질문을 던지고 있다. 기존 HPC를 활용하고 개선하기 위해 잠재적인 양자컴퓨팅 적용 분야를 파악하는 것이 우리의 가장 큰 목표다." ciokr@idg.co.kr
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