혼란과 실패 속에서도 성공을 부르는 중첩 상태의 비밀!

시간, 최적화, 그리고 양자 컴퓨터 이야기

우리에게 주어진 24시간을 어떻게 써야 가장 잘 썼다고 할 수 있을까? 이런 고민, 다들 해봤지? 이걸 '최적화'라고 하는데, 나는 이 어려운 분야를 연구하면서 정말 많은 실패를 겪었어.

최적화, 우리 주변에 늘 있어!

최적화는 말 그대로 주어진 조건 안에서 가장 좋은 결과를 얻는 거야. 시간, 돈, 건강 뭐든 될 수 있지.

• 버스 탈 때: 지도 앱 켜서 가장 빠른 길이나 짧은 시간 검색하는 거.
• 물건 살 때: 여러 사이트 열어놓고 최저가 찾는 거.
• 전시회 갈 때: 여러 장소에서 동시에 열리는 프로그램 중에 뭘 봐야 가장 효율적일지 동선 짜는 거.

이런 것들이 다 최적화야. 심지어 우리가 보는 수많은 광고들도 다 최적화를 고민한 결과물이지.

적은 돈으로 큰 홍보 효과?

예를 들어볼게. 어떤 회사에서 신제품을 출시했는데, 홍보할 돈은 부족한 거야. 이때 어떻게 해야 할까?

무작정 샘플을 1천명에게 나눠주는 것보다, 영향력 있는 인플루언서 10명에게 샘플을 주고 그들의 파급력을 이용하는 게 훨씬 효과적이겠지? 이게 바로 최적화 방법 중 하나야.

수학으로 최적화 문제 풀기

이런 문제들을 수학적으로 해결할 수 있어. '그래프'라는 걸 이용하는데, 꼭짓점과 선으로 이루어진 구조야.

• 소비자를 꼭짓점으로 생각하고, 서로 구매에 영향을 미치는 걸 선으로 연결하는 거지.
• 선의 숫자는 서로에게 얼마나 영향을 미치는지 나타내.

이 그래프를 이용해서 소비자 집단을 나누고, 가장 적은 비용으로 최대의 구매 효과를 얻을 수 있는 방법을 찾는 거야. 이건 수학에서 '최대 문제'라고 불려.

양자 컴퓨터가 최적화에 왜 필요할까?

내가 연구하는 건 바로 이 최적화 문제를 양자 컴퓨터로 더 잘 푸는 방법이야.

• NP 완전 문제: 이런 최적화 문제들은 일반 컴퓨터로는 풀기까지 엄청 오래 걸리는 'NP 완전 문제'로 알려져 있어.
• 양자 컴퓨터의 장점: 양자 컴퓨터는 양자 역학의 특성을 이용해서 이런 복잡한 문제들을 훨씬 빠르게 풀 수 있는 잠재력을 가지고 있어.

변분 양자 알고리즘: 양자 컴퓨터와 일반 컴퓨터의 협력

특히 '변분 양자 알고리즘'이라는 방식을 연구하는데, 이건 양자 컴퓨터와 일반 컴퓨터가 각자 잘하는 역할을 나눠서 협력하는 방식이야.

• 양자 컴퓨터: 양자 특성을 이용해 답이 있을 만한 영역을 넓게 탐색해.
• 일반 컴퓨터: 양자 컴퓨터가 찾은 결과에서 매개변수를 조정해서 다시 양자 컴퓨터에게 넘겨주고, 더 정확한 답을 찾아가도록 도와줘.

이런 식으로 서로 협력해서 잡음이 많은 양자 컴퓨터에서도 현실적이고 실용적인 방법으로 최적화 문제를 해결하려는 거야.

실패는 성공으로 가는 길

나는 이 어려운 분야를 연구하면서 정말 많은 실패를 겪었어.

• 증명 실패: 양자 알고리즘의 성능을 수학적으로 증명하는 방법을 아직 못 찾았을 때.
• 양자 이득 실패: 일반 컴퓨터가 양자 컴퓨터보다 더 좋은 성능을 보였을 때.

하지만 나는 이런 것들을 실패라고 생각하지 않아. 왜냐하면 양자 컴퓨터 기술이 발전하면 더 좋은 결과를 낼 수 있다는 이론적인 근거가 있고, 내 연구 결과가 다른 연구자들에게 길잡이가 될 수 있기 때문이야. 즉, 실패를 경험했을지는 몰라도 실패한 연구는 아니라고 생각해.

성공과 실패의 중첩 상태

나는 매 순간을 '아직 측정되지 않은 가능성의 상태'로 받아들여. 양자 역학처럼, 측정되기 전까지는 모든 가능성이 공존하니까.

성공 확률을 높이기 위해 나는 다른 사람들과 '얽히는' 것을 선택해. 양자 과학 기술 발전은 물리학, 수학, 컴퓨터 공학 등 다양한 학문이 얽혀야 가능하거든.

우리 인생도 마찬가지야. 지금 겪고 있는 혼란, 실패, 멈춤의 순간도 어쩌면 성공으로 가는 '중첩 상태'일 수 있어. 다른 분야의 책을 읽거나, 누군가에게 말을 걸어보는 사소한 '얽힘'이 우리 삶의 새로운 해답을 찾게 해주고, 삶을 최적화시키는 방법일지도 몰라.

오늘 나의 이야기가 여러분의 내일에 미세하게 영향을 주어, 성공 확률을 더 높이는 강연이었으면 좋겠어.