기존 컴퓨터보다 훨씬 더 빠른 속도로 복잡한 연산을 수행할 수 있는 양자 컴퓨터가 복잡한 글로벌 과제 해결의 핵심 기술로 떠오르고 있다. UN을 비롯한 전 세계의 비정부기구(NGO) 및 전문가들은 이를 통해 과학적 혁신과 사회적 변화를 이끌어낼 방법을 모색하고 있다.

유럽입자물리연구소(CERN)는 UN 지속가능개발목표(SDG) 달성에 기여하기 위해 2024~2026년 3년동안 파일럿 단계에서 ‘오픈 퀀텀 연구소(OQI)’를 설립, 다양한 이해관계자들과 함께 양자 응용 프로그램 탐구에 나섰다.

OQI는 전 세계에서 가장 시급한 문제들을 해결하기 위해 의도적으로 설계된 양자 컴퓨팅의 10가지 새로운 사용 사례를 소개하는 백서를 최근 발표했다. 비록 양자 기술이 초기 단계에 있지만, 이를 통해 사회와 환경에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 가능성을 확인한 것이다.

◉ 식량 안보 해결(SDG2)
OQI 백서에 따르면 인공지능(AI) 기술 중 하나인 기계학습과 양자 기술을 통합함으로써 식물의 특성을 예측하고 정밀하게 유전자를 편집할 수 있다. 현재 유전체 분석은 막대한 계산 능력을 요구하는데, 양자 컴퓨팅은 이러한 복잡한 프로세스를 가속화해 작물 개량과 같은 분야에서 큰 잠재력을 발휘할 수 있다는 설명이다.

또한 양자 컴퓨팅은 라스트 마일(고객에게 배송되는 마지막 단계) 식품 배달을 최적화해 전 세계 식품 낭비와 비효율성을 크게 개선할 수 있다. 양자 컴퓨팅에 매우 적합한 분야 중 하나로 꼽히는 조합 최적화를 통해 더 빠르고 정확한 물류 시스템 구축이 가능한 것이다.

OQI는 “식품 물류의 비효율성은 비용과 낭비를 증가시키며 특히 소규모 농부들에게 큰 위협이 된다”며 “양자 알고리즘을 통해 배달 경로를 간소화하고 낭비를 최소화하면 이러한 비효율성을 줄일 수 있다”고 밝혔다.

◉ 의료 및 항생제 발견 강화(SDG3)
항생제 내성(AMR)은 세계 공중보건에 대한 가장 큰 위협 중 하나로, 항생제를 더 빠르게 개발한다면 매년 수백만 건의 사망을 예방할 수 있다. 현재 항생제를 발견하는 과정은 많은 시간과 자원을 필요로 하지만, 양자 시뮬레이션은 이를 가속화해 유망한 분자를 더 빠르고 정확하게 식별할 수 있는 것으로 나타났다.

뿐만 아니라 양자 기계학습은 위장관 암 진단의 정확도를 개선하는 데 활용되고 있다. 양자 강화 이미지 분석을 통해 의료 전문가들이 방대한 의료 이미지를 더 정확하고 효율적으로 처리할 수 있게 돕는 것이다. 양자 알고리즘은 이러한 대규모 데이터 세트에 필요한 계산 부하를 처리할 수 있어, 암을 조기에 발견 및 치료할 가능성을 높여준다.

◉ 환경 솔루션 및 깨끗한 물 접근(SDG6, SDG13)
도시 인구가 증가함에 따라 노후화된 물 인프라에 점점 더 큰 압박이 가해지면서, 누수로 인한 상당한 물 손실이 발생하고 있다. 양자 시뮬레이션은 물 네트워크에서 센서 배치를 최적화해, 누수을 보다 효율적으로 감지하고 수자원을 보존할 수 있다.

또한 양자 시뮬레이션은 기후행동 분야에서 대기 중 탄소 수준을 줄이기 위한 촉매 탄소포집 기술을 향상시키는 도구로서 연구되고 있다. 양자 컴퓨팅은 탄소를 더 효율적으로 포집하기 위한 새로운 소재와 방법을 개발하는 속도를 가속화할 수 있을 것이라고 OQI는 설명한다.

OQI는 “백서에서 소개된 사용 사례 중 다수가 아직 초기 단계이지만, 이러한 프로젝트의 협업적 성과는 그 자체로 의미 있는 진전”이라며 “여러 분야의 전문가를 모아 양자 컴퓨팅이 글로벌 과제를 해결하는 데 있어 무엇을 달성할 수 있는지의 경계를 넓히기를 바란다”고 강조했다.

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