마요라나 2 소개

작성자: 캐서린 볼가르(Catherine Bolgar)

주요 소식

• 마이크로소프트는 마이크로소프트 디스커버리(Microsoft Discovery)의 에이전틱 AI 도움을 받아 개발한 차세대 위상 양자 칩인 마요라나 2(Majorana 2)를 공개했습니다.
• 마요라나 2에는 이전 세대 큐비트 대비 신뢰성을 1,000배 향상시킨 새로운 소재 스택이 적용됐으며, 평균 큐비트 수명은 20초, 일부 사례에서는 최대 1분까지 지속됩니다.
• 마이크로소프트는 이제 2029년까지 확장 가능한 양자 컴퓨터를 구현할 것으로 예상하고 있으며, 이는 당초 계획보다 일정을 절반으로 단축한 것입니다.
• 마이크로소프트 디스커버리가 정식 출시됐습니다. 이 프런티어 R&D 플랫폼은 고객이 인간의 전문 지식을 바탕으로 AI 에이전트 팀을 배치해 과학적 발견의 속도를 높일 수 있도록 지원합니다.
• 새로운 마이크로소프트 디스커버리 앱은 플랫폼의 핵심 기능을 로컬에서 사용할 수 있는 형태로 제공하며, 개인 사용자는 이를 무료로 다운로드해 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 계정과 함께 사용할 수 있습니다.

마이크로소프트는 오늘 차세대 소재 스택과 이전 세대보다 1,000배 더 신뢰할 수 있는 큐비트를 탑재한 최신 위상 양자 칩 ‘마요라나 2’를 공개했습니다. 이러한 진전을 바탕으로 연구팀은 2029년까지 확장 가능한 양자 컴퓨터를 구현할 수 있을 것으로 예상하고 있으며, 이는 당초 계획보다 일정을 절반으로 줄인 것입니다.

과학적 프로세스를 가속화하고 협업을 촉진하도록 특별히 설계된 에이전틱 AI의 최신 발전을 활용해, 마이크로소프트의 양자 팀은 양자 컴퓨팅의 실제 적용을 제한해 온 신뢰성, 속도, 크기 측면의 주요 장벽을 극복하고 있습니다.

예를 들어, 새로운 칩의 큐비트는 1세대보다 1,000배 더 오랫동안 양자 상태를 유지할 수 있어 더 신뢰할 수 있는 연산을 가능하게 합니다. 다른 일반적인 접근 방식에서는 큐비트의 ‘수명’을 마이크로초 단위로 측정하지만, 마요라나 2는 평균 큐비트 수명이 20초에 달하며, 경우에 따라 최대 1분까지 지속됩니다. 이러한 개선은 하루 만에 방전되던 휴대폰 배터리가 한 번 충전으로 거의 3년 동안 지속될 수 있게 된 것과 비견될 정도입니다.

이러한 탁월한 신뢰성, 빠른 속도(1마이크로초 연산), 그리고 작은 큐비트 크기(100분의 1밀리미터)를 바탕으로 연구팀은 2029년까지 상업적 활용 가능성이 있는 확장 가능한 양자 컴퓨터를 구현할 수 있는 길에 들어섰습니다. 마이크로소프트는 이 같은 양자 컴퓨터가 전 세계 보건, 식량 공급, 지속 가능성, 에너지 생산 등 해결하기 어려운 분야의 문제를 푸는 데 기여할 수 있을 것으로 보고 있습니다.

체탄 나약(Chetan Nayak) 마이크로소프트 테크니컬 펠로우는 “우리는 막대한 상업적·사회적 가치를 지닐 것으로 믿는 컴퓨터를 선보이기 위해 매년 개선을 거듭해야 합니다”라며, “이를 달성하려면 로드맵을 꾸준히 따라가야 하며, 그렇다면 작년과 비교했을 때 현재 위치는 어떨까요? 우리는 1,000배 더 발전했습니다”라고 말했습니다.

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이제 과학적 또는 공학적 돌파구를 모색하는 다른 연구자들도 마이크로소프트의 양자 팀이 ‘마요라나(Majorana)’ 프로그램에서 활용하고 있는 것과 동일한 에이전틱 AI 역량을 활용할 수 있게 되었습니다.

또한 마이크로소프트는 오늘 기업들이 프런티어 R&D를 도입할 수 있도록 지원하는 포괄적인 플랫폼 마이크로소프트 디스커버리(Microsoft Discovery)의 정식 출시도 발표했습니다. 이 플랫폼은 과학 연구 및 개발을 위한 전문 AI 에이전트, 연구 및 추론 워크플로를 주도하는 디스커버리 엔진, 그리고 엔터프라이즈급 보안, 거버넌스 및 투명성을 결합한 것입니다.

마이크로소프트는 또한 개인 사용자가 깃허브 코파일럿 계정을 통해 무료로 다운로드하고 컴퓨터에서 로컬로 실행할 수 있는 핵심 기능을 갖춘 마이크로소프트 디스커버리 앱의 초기 프리뷰 버전을 공개하며, 첨단 AI 기반 연구의 진입 장벽을 낮췄습니다.

마이크로소프트 디스커버리를 통해 연구자들은 인간의 전문 지식을 바탕으로 대규모 지식을 추론하고, 가설을 생성하며, 실험을 최적화하고, 이론을 검증하고, 지속적인 루프 안에서 학습할 수 있는 자율 에이전트 팀을 배포할 수 있습니다. 내장된 제어 기능은 연구 과정이 우선순위와 보안, 규정 준수 표준, 안전 요구 사항에 맞춰 진행되도록 지원합니다.

마이크로소프트 디스커버리의 제품 혁신 담당 기업 부사장인 아심 다타(Aseem Datar)는 “출시 이후 1년 동안 생명과학, 화학 및 소재, 에너지, 제조, 소비재 등 핵심 산업 전반에서 고객들이 다양한 활용 사례를 성공적으로 적용하는 모습을 지켜보았습니다”라며, “사이언스코(Syensqo)와 같은 기업들이 반도체 제조를 위한 차세대 유체를 개발함에 따라, 이 기술이 미칠 영향력은 막대합니다”라고 말했습니다.

양자 팀의 과학자와 엔지니어들은 마이크로소프트 디스커버리의 에이전틱 AI 기능을 활용해 워크플로를 관리하고, 측정을 자동화하며, 제조 공정을 최적화하고, 이전에 발견되지 않았던 결함을 정확히 찾아내며, 새로운 솔루션을 제안해 왔습니다.

나약은 “에이전틱 AI는 우리가 하는 거의 모든 일에 스며들어 있습니다. 이제 워크플로의 아주 자연스러운 일부가 됐습니다”라고 말했습니다.

그는 이어 “에이전트는 사용자가 원하는 수준에 맞춰 작업을 가속화할 수 있습니다. 단순히 정보를 모아 요약하는 수준부터 정보를 종합하거나 흥미로운 가설을 도출하는 단계까지 지원할 수 있습니다. 저는 이것이 현재 매우 강력한 기능이라고 생각합니다”라고 설명했습니다.

에이전틱 AI는 신소재 발굴에 도움을 줄 수 있다

작년에 소개된 마요라나 1(Majorana 1)은 토폴로지 초전도체를 사용했다는 점에서 혁신적이었습니다. 토폴로지 초전도체는 더 안정적인 양자 컴퓨팅을 가능하게 하는 완전히 새로운 물질 상태를 만들어낼 수 있는 특수한 종류의 소재입니다. 초기 개념 증명을 개선하기 위해 연구팀은 소재 스택을 재검토했습니다.

초기 마요라나 초전도체는 알루미늄을 사용했지만, 마요라나 2는 병원과 산업 현장에서 사람과 장비를 방사선으로부터 보호하는 데 흔히 사용되는 납을 사용합니다. 양자 컴퓨터에서 납 초전도체는 취약한 큐비트를 불안정하게 만들 수 있는 우주적 간섭으로부터 보호하는 데 도움이 됩니다. 다만 이 과정에서 발생하는 여러 상충 문제를 해결하는 데는 수년이 걸렸습니다.

나약은 “사실 이는 상당히 큰 변화였으며, 장치 품질에 엄청난 개선을 가져왔습니다”라고 말했습니다.

이 소재 연구 분야는 에이전틱 AI가 등장하기 훨씬 전부터 시작됐지만, 연구팀은 이를 활용해 새로운 장치의 제조 과정을 관리했습니다. 또한 향후 마요라나 소재 연구에는 마이크로소프트 디스커버리가 더욱 광범위하게 활용되고 있습니다.

마요라나 양자 장치의 핵심 부품은 원자 단위로 설계됩니다. 각 원자를 정확한 위치에 고정하기 위해 결정 구조에 또 다른 물질인 불순물을 도입할 수 있습니다. 하지만 너무 많이 넣거나 잘못된 방식으로 첨가하면 구조가 교란되기 때문에 적절한 균형을 맞추는 것은 어려운 일이라고 마이크로소프트 양자 부문 부사장 줄피 알람(Zulfi Alam)은 설명했습니다.

그는 “정확한 배합, 즉 원하는 에너지 구조를 얻기 위해 넣어야 할 적정량을 찾는 것은 기존 방식으로는 수많은 실험이 필요했습니다. 새로운 패러다임에서는 시뮬레이션을 통해 성공 가능성이 매우 높은 목표 지점을 파악할 수 있습니다. 그리고 그 지식을 바탕으로, 이상적으로는 단 한 번의 실험만으로 충분합니다”라고 말했습니다.

에이전틱 AI는 대규모 정보를 분석할 수 있다

양자 컴퓨팅 프로젝트는 소프트웨어, 아키텍처, 설계, 재료 스택, 제조 공정, 측정 등 수많은 요소가 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다. 한 영역에서 발생한 변화는 다른 영역에서 조정이 필요한 연쇄적인 영향을 미칠 수 있습니다. 나약은 AI 에이전트가 팀이 이러한 복잡하고 상호 연관된 연결 관계를 파악하는 데 도움을 준다고 설명했습니다.

이 양자 프로젝트에는 또한 다양한 형식으로 된, 거의 20년 분량의 방대한 데이터가 존재합니다. AI 도입 전에는 데이터가 사일로에 갇혀 있었습니다. 알람은 “AI 에이전트로 이 데이터를 분석하면, 인간이 미처 보지 못하는 상관관계를 재구성하고 찾아낼 수 있습니다. 그만큼 방대한 데이터를 아우르는 시야를 가진 개인은 없기 때문입니다”라고 말했습니다.

게다가 양자 연구팀은 여러 국가에 흩어져 있으며, 물리학, 기계공학, 공정공학 등 매우 다양한 전문 분야를 다루고 있습니다. 한 사람이 모든 분야의 전문가가 되는 것은 불가능합니다. 이는 학제 간 과학 연구에서 흔히 발생하는 문제이며, 바로 이 때문에 마이크로소프트의 양자 연구팀은 정보를 정리하고 분석하며 다른 사람들이 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 AI 에이전트를 개발했습니다.

알람은 “이 AI는 다양한 분야의 지식을 종합할 수 있습니다”라며, 이를 통해 전문가와 상담하거나 다른 주제에 대해 공부하는 데 드는 시간과 수고를 줄일 수 있다고 설명했습니다. 그는 이어 “에이전틱 AI는 매우 짧은 시간 안에 방대한 정보를 병렬로 처리하고 추천을 제공할 수 있습니다”라며, “다만 이 AI는 지침을 제공할 뿐 결정을 내리지는 않습니다. 항상 과학자가 개입하는 방식입니다”라고 덧붙였습니다.

에이전틱 AI는 실험 속도를 높일 수 있다

토폴로지적 상태를 생성하려면 수백 개의 매개변수를 설정해야 합니다. 그런 다음 양자 계산을 수행하는 데 핵심이 되는 측정 과정을 시작할 수 있습니다. 사람이 이 과정을 수행할 경우 각 단계마다 수주가 소요됩니다. 알람에 따르면, 측정은 매우 어렵고 시간이 많이 걸리기 때문에 연구팀은 몇 년 전 초기 형태의 머신러닝을 활용해 이를 자동화하려 했지만, 당시에는 불가능했습니다.

알람은 마이크로소프트 디스커버리에서 제공하는 에이전트 기능을 활용해 이 작업에 특화된 AI 에이전트를 개발했으며, 이를 통해 사이클 시간을 여러 자릿수 수준으로 단축할 수 있었다고 말했습니다.

AI의 패턴 인식 능력은 큐비트가 어떤 상태에 있는지 측정하고, 반도체 와이어에 수십억 개의 전자가 짝수 개인지 홀수 개인지 감지하는 어려운 작업을 도왔습니다. 알람은 AI 에이전트가 이 과정을 자동적이고 지속적으로 수행하며, 한 명의 과학자가 결코 같은 방식으로 해낼 수 없는 조건에 대한 3D 지도를 구축한다고 설명했습니다.

그는 “에이전틱 AI를 활용해 측정을 자동화한 것은 판도를 바꾼 혁신이었습니다”라며, “AI는 수학적 계산을 거쳐 ‘모든 것이 어느 정도 작동하는 최저점은 어디일까?’라고 묻기 시작합니다. 그리고 인간이 할 수 없는 모든 전압 조정을 병렬로 수행할 수 있습니다. 우리 뇌의 작동 방식은 더 선형적이기 때문입니다”라고 말했습니다.

에이전틱 AI는 잡음을 줄일 수 있다

데이터가 곧 정보가 되는 것은 아닙니다. 의미를 가지려면 필터링과 분석을 거쳐 맥락에 맞게 정리되어야 합니다. 예를 들어, 연구팀은 물리학, 장치 및 조직 내 지식을 결합해 양자 팀의 제작 과정에서 나온 원시 데이터를 필터링하고, 문제를 일으키고 있던 보정되지 않은 온도 센서 측정값을 식별할 수 있는 AI 에이전트를 개발했습니다.

알람은 이 과정을 팀즈(Teams) 통화 내용을 요약해 주는 AI 기능에 비유했습니다. 이 기능은 사소한 잡담을 생략하고 핵심 요점 3~4가지를 정리해 줍니다. 알람은 “과학이 관여될 때 AI는 더 큰 규모에서 정확히 그런 일을 하고 있는 것입니다”라고 말했습니다.

마이크로소프트 디스커버리는 AI와 과학적 방법을 결합한 플랫폼으로 구축되었으며, 양자 팀이 사용하는 많은 에이전틱 AI 도구는 다른 분야의 과학적 탐구에도 적용 가능하고 관련성이 있습니다.

알람은 “이 근본적으로 새로운 유형의 프런티어 R&D를 통해 과학자는 중심축이 되어 높은 정확도로 여러 학문 분야를 동시에 살펴보고, 그 안에서 상관관계를 도출할 수 있게 됩니다”라며, “이는 모든 고성능 최첨단 팀이 추구하는 바 그 자체의 본질입니다”라고 말했습니다.

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