Quantum

기존의 슈퍼컴퓨터로 효율적으로 계산할 수 없는 문제들을 해결하여 답을 찾기 어려웠던 영역의 문제들를 신속히 처리

Q플랫폼을 탑재한 한국형 양자컴퓨터

간소화 된 양자컴퓨터 도입,쉬운 개발, 고성능 기능

노르마는 국내 유일의 양자 우월성 응용 분야를 개발하는 기업으로서, 양자 시뮬레이터, Q Platform, Q ai를 통해
쇼어 알고리즘, 양자 교통 관리 시스템, 양자 약물 개발, 양자 금융 관리 등 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

  • 1

    Q AI

    응용 어플리케이션

  • 2

    Q Platform

    소프트웨어

  • 3

    Q Computer

    하드웨어

Q AI
Q Platform

Simulator

SDK

Q Computing

R&D

Consulting

Q AI(양자우위)Application

기술 혁신을 위한 양자 AI 솔루션 지원

  • 고전 기계학습(CML)에서 양자 기계학습(QML)으로의 전환은 계산 성능과 효율성 측면에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
  • QML은 특히 고차원 데이터 처리, 최적화 문제, 소규모 데이터 학습에서 강점을 발휘할 것으로 기대되며, 금융, 약물 개발, 재료 과학 등 다양한 분야에서 혁신적인 응용을 가능하게 할 것입니다.

고전 기계학습 - CML

고전 데이터 - BIT (0 또는 1)

시간 ↑

양자 기계 학습 - CML

양자 데이터 - QUBIT (0 과 1)

시간 ↓

비교표

고전 기계 학습 - CML

비교항목

양자 기계 학습 - QML

고차원 데이터(예: 이미지, 유전체, 금융 데이터)의 복잡한 패턴 학습하거나
비선형적인 문제 해결에 시간이 오래 걸리거나 정확도가 떨어질 수 있음

복잡한 문제 해결

고차원 데이터 공간(힐베르트 공간)에서 효율적으로 패턴을 학습.
양자 컴퓨터의 병렬성 및 양자 얽힘 특성을 활용해 비선형 문제를 더 효과적으로 해결

고전 ML은 대규모 데이터(빅데이터)를 처리하는 데 계산 비용이 많이 듦

데이터 처리 속도

QML은 양자 상태로 데이터를 매핑하고 양자 게이트를 활용하여
계산 속도를 대폭 향상할 가능성이 있음(특히, 최적화 문제에서)

고전 ML에서 특성 추출은 주로 도메인 지식에 의존하거나,
시간이 많이 소요되는 과정

특성 학습

QML은 데이터의 양자 상태를 기반으로 특성을 자동 학습하거나,
기존 방법으로는 감지할 수 없는 고유한 특성을 발견할 가능성이 높음

고전 컴퓨터는 대규모 행렬 연산에서 메모리 병목 현상을 겪을 수 있음

메모리 효율성

양자 컴퓨터는 특정 유형의 데이터(예: 행렬 데이터, 벡터)를 효율적으로 처리하며,
메모리 요구사항을 줄일 수 있음

Q AI신약 개발

신약 개발 분야에서 양자 기계 학습(QML) 모델, 특히 QLSTM및 QGAN 같은 모델을 활용하면, 특정 문제에서 양자 우위를 달성할 수 있습니다.
양자 컴퓨팅의 발전과 함께 신약 개발의 속도와 효율성을 크게 향상시킬 잠재력을 지닙니다.

학습 데이터 준비

실험에서 리간드 수집
표적 특이적 가상 스크리닝을 통해 리간드 라이브러리 구성

양자 컴퓨팅

소분자 생성 AI

Seq2seq 및 QLSTM 사용

양자 하이브리드 GAN

양자 플랫폼·컴퓨터

양자 오류 완화

하드웨어 알고리즘 최적화

양자 우위 검증

신약 후보 선택 및 합성
표적 단백질과의 결합 친화도 측정

고전 AI 생성 분자와 비교하여 양자 우위 검증

  • 표적 단백질의 억제제로 작용하는 리간드 생성
  • 사용 가능한 리간드 데이터셋을 통해 AI 훈련 → 훈련된 모델을 사용하여 리간드 생성 → 체외 실험을 통해 검증
  • 양자 기계 학습 모델(QLSTM, QGAN)을 사용하여 양자 우위 달성

주요 특징

  • 사용자 중심 설계

    직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스 제공
    양자 애플리케이션 개발 착수 용이
    언제 어디서나 접근 가능한 클라우드 네이티브 IDE를 통해 개발의 유연성 제공

  • 개발 지원 및 교육 지원

    다양한 수준의 개발자가 사용할 수 있는 다층적 프로그래밍 모드 제공
    실제 문제를 해결 할 수 있는 다양한 양자 컴퓨팅 사례를 포함한 튜토리얼 제공
    교육 목적의 무료 리소스와 과학 연구를 위한 고급 유료 서비스 제공

  • 플랫폼 호환성 및 통합

    PennyLane 등의 오픈 소스 플랫폼과의 통합 지원
    Qiskit과 호환 가능한 다양한 시뮬레이터를 지원하여 플랫폼 간 연동성을 강화
    양자 컴퓨팅과 양자 기계 학습을 원활하게 결합할 수 있는 서비스 통합 지원

Q PlatformOperarting System

양자 시뮬레이터와 SDK 제공

Q Platform은 양자역학의 원리를 활용하여 복잡한 계산을 가능하게 하는 플랫폼으로
사용자 친화적인 개발환경과 강력한 시뮬레이션 도구를 제공하여 양자 컴퓨팅의 접근성과 효율성을 대폭 향상시킵니다.

Norma Quantum Portal

개발자와 연구원이 양자 컴퓨팅 리소스와
도구에 쉽게 접근할 수 있는
직관적인 웹 기반 인터페이스

Norma Quantum SDK

양자 회로 설계, 컴파일, 실행을
손쉽게 할 수 있는 포괄적인 개발 키트

Norma Quantum Simulator

실제 양자 하드웨어에 앞서,
고전 컴퓨터에서 양자 알고리즘을 테스트하고
최적화할 수 있는 강력한 시뮬레이션 도구

양자 기본 기술 교육

양자 이론 및 회로 등 기본 기술 교육을 제공하며, 양자 알고리즘, 기계 학습, 최적화 및 시뮬레이션 포함 다양한 양자 개발 예제와 튜토리얼을 제공합니다.

주요 특징

양자 기본 기술 교육

양자 이론 및 회로 등 기본 기술 교육을 제공하며, 양자 알고리즘, 기계 학습, 최적화 및 시뮬레이션 포함 다양한 양자 개발 예제와 튜토리얼 제공

사용자 가이드 및 어플리케이션

Qplatform 사용 방법과 적용 방법에 관한 사용자 가이드 및 시뮬레이터와 양자 컴퓨터와의 백엔드 통합을 위한 API 레퍼런스 포함 문서 제공

SDK

Quantum SDK는 양자 알고리즘 프로그래밍 언어와 라이브러리를 지원하며, 복잡한 양자 로직을 모듈로 개발할 수 있는 도구를 제공하고 큐비트 백엔드와의 통합도구 포함

작업 이력관리

양자 프로그래밍 작업의 실행 이력을 추적, 분석, 재사용하여 작업 효율성을 향상시키고 비용 절감을 달성

Q ComputingHardware

양자컴퓨터 연구개발, 컨설팅

Qrion(큐리온)은 국내 최초 산업용 양자 컴퓨터로, 초전도 양자 컴퓨터로 Q플랫폼과 연동해
전체 기술 스택을 포괄적으로 지원하도록 설계되었으며, 정확한 계산과 일관된 성능 제공 그리고 장시간 연산 작업을 안정적으로 수행합니다.

주요 특징

  • 안정적인 시스템

    Qrion은 뛰어난 안정성으로 유명한 초전도 양자 컴퓨터로, 일관된 성능으로 안정적이고 정확한 계산을 제공하여 장기간 계산 작업을 안정적으로 실행할 수 있습니다.

  • 빠른 QPC 업그레이드 지원

    최신 기술의 이점을 빠르게 통합하여 지속적인 성능 개선을 가능하게 하기 위해 양자 처리 장치(QPC)의 빠른 업그레이드를 용이하게 합니다.

  • 전체 스택 지원

    하드웨어에서 소프트웨어까지 전체 기술 스택에 대한 포괄적인 지원을 제공하여 사용자가 양자 컴퓨팅 환경을 효율적으로 구축하고 활용 할 수 있도록 돕습니다.

  • 작업 내역 관리 지원

    작업 내역 관리 기능을 통해 사용자는 모든 계산 작업을 체계적이고 추적하고 분석하여 수행된 작업에 대한 명확한 기록을 제공할 수 있습니다.

  • 다양한 개발 환경 지원

    당사 플랫폼은 다양한 개발 환경과 플랫폼을 지원하여 사용자가 선호하는 도구와 환경을 사용하여 양자 알고리즘을 개발하고 통합할 수 있는 유연성을 제공합니다.

  • 온프레미스 및 클라우드 서비스

    온프레미스와 클라우드 환경 모두에서 서비스를 제공하여 사용자가 필요에 가장 적합한 배포 방법을 선택하고 활용할 수 있습니다.

주요 구성요소

1큐비트 (Qubit)

  • Qrion 초전도 양자컴퓨터의 기본 단위, 큐비트는 양자 정보를 저장하고 처리
  • 초전도 큐비트는 주로 조셉슨 접합(Josephson Junction) 이용해 구현
  • Transmon 큐비트: 현재 가장 널리 사용되는 큐비트, 노이즈에 강하며 제어가 용이

2조셉슨 접합 (Josephson Junction)

  • 초전도체 사이에 얇은 절연층을 삽입한 구조로, 초전도 큐비트의 핵심 구성 요소
  • 비선형 전기적 특성을 제공하여 양자 상태를 형성하고 제어하는 데 필수적임

3양자 배선 (Quantum Wiring)

  • 초전도체로 만들어진 배선을 사용하여 큐비트를 연결하고 제어
  • 이 배선은 손실을 최소화하며 양자 게이트 연산과 큐비트 간 상호작용 지원

4공진기 (Resonator)

  • 큐비트와 상호작용하며 정보를 읽고 쓰는 데 사용
  • 주로 마이크로파 공진기로 구현, 큐비트와의 상호작용 통해 양자 상태 읽어냄

5저온 냉각 시스템

  • 초전도체의 특성을 유지하려면 매우 낮은 온도(보통 10mK) 필요
  • 이를 위해 희석냉각기(Dilution Refrigerator) 사용

6전자 제어 시스템

  • 양자 상태를 생성하고 제어하기 위해 필요한 마이크로파 신호와 전압 펄스 생성
  • 큐비트에 정확한 펄스를 전달하여 게이트 연산을 수행
  • 큐비트 상태를 측정하기 위한 신호 처리

7신호 읽기 및 증폭 시스템

  • 큐비트에서 발생하는 약한 신호를 증폭하고 읽어내는 데 사용
  • 양자제한 증폭기 : 측정 노이즈 최소화하며 신호 증폭
  • 측정 데이터는 디지털 신호 처리(DSP) 장치를 통해 분석

8차폐 구조

  • 외부 노이즈(전자기파, 진동 등)로부터 시스템을 보호하기 위한 금속 차폐층이나 자기 차폐구조가 필요

9제어 및 인터커넥트

  • 양자컴퓨터를 실험적으로 운용하기 위해 복잡한 전자 제어 장비와 인터페이스가 사용
  • FPGA(Field-Programmable Gate Array) : 큐비트 제어 신호 생성
  • AWG(Arbitrary Waveform Generator) : 큐비트 상태 조작용 신호 제공
  • 큐비트는 희석냉각기 통해 극저온 환경에서 유지
  • 마이크로파 신호를 큐비트에 공급해 양자 게이트 연산 수행
  • 공진기 통해 큐비트 상태 읽어내고 증폭
  • 데이터 분석해 양자 알고리즘의 결과 도출

양자컴퓨팅 구축 전략

 

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