Cleveland Clinic Simulates Large Proteins With Quantum-Centric Supercomputing

현재 양자 컴퓨팅은 오류 보정 (error correction) 과 상용 가능성 (commercial viability) 을 향한 경로의 점진적 진보를 이루고 있습니다. 주어진 시스템의 큐비트 (qubit) 수는 급격히 증가해야 하며, 소프트웨어 생태계와 알고리즘 개발도 동시에 가속화되고 있습니다.

양자 우위 (quantum advantage) 는 양자 시스템이 가장 강력한 고전 슈퍼컴퓨터보다 더 빠르고 정확하게, 저렴하고 효율적으로 유용한 계산을 수행할 수 있는 시점입니다. 참고로: D-Wave 는去年에 Advantage 2 냉각 양자 컴퓨터의 작은 버전이 "양자 우위 (quantum supremacy)"를 달성했다고 발표했습니다. 이는 "양자 우위 (quantum advantage)"와 약간 다른 전제이며, 고전 시스템이 해결할 수 없는 문제를 해결할 수 있는 양자 시스템을 의미합니다. 일부는 D-Wave 의 주장에 대해 논쟁을 제기했습니다.

그럼에도 불구하고, 이러한 이정표가 달성되기 전에, 양자 시스템은 하이브리드 양자-고전 환경에서 강력한 GPU 와 CPU 기반 HPC 시스템과 함께 또 다른 옵션으로 작동하며 컴퓨팅 스택의 새로운 부분으로 점차 유용성을 입증하고 있습니다. IBM 과 클레슬랜드 클리닉은 일본 RIKEN 연구소와 협력하여, IBM 의 관점에서 이러한 양자 중심 슈퍼컴퓨팅이 현재 달성할 수 있는 것을 다시 보여줍니다.

세 기관의 과학자들은 Cleveland Clinic 과 일본 RIKEN 에서 모두 IBM 의 156 큐비트 (qubit) Heron r2 프로세서가 Big Blue 의 양자 시스템에서 연동으로 실행되며, 일본에 있는 두 개의 강력한 고전 슈퍼컴퓨터인 Fugaku 시스템 (RIKEN) 과 Myaybi-G 시스템 (Tokyo University 와 Tsukuba University 가 운영) 을 사용하여 Trypsin 단백질 (아래 참조) 을 시뮬레이션했습니다. 이 단백질은 12,635 개의 원자 (atoms) 로 구성됩니다. 결과는 양자 하드웨어로 수행된 이러한 분자의 가장 큰 시뮬레이션이었고, 또한 하이브리드 컴퓨팅 스택의 일부로서 이러한 시스템이 달성할 수 있는 것과 알고리즘 연구의 중요성을 보여주었습니다.

세 기관에서 개발한 Trypsin 시뮬레이션은 또한 작업 부하를 관리 가능한 부분으로 분해하여 재조립된 최종 결과 전에 작업하기 위해 사용하는 분할 (fragmentation) 방법의 가치를 보여줍니다.

IBM Fellow 와 IBM Research 의 양자 중심 컴퓨팅 최고 기술 책임자인 Jerry Chow 는 미디어 브리핑에서 "이 규모와 크기로 시뮬레이션을 수행하는 실제적인 방법은 양자 중심 슈퍼컴퓨팅이 과학 및 과학적 분야에서 유용한 도구가 되어 확장되고 있음을 보여줍니다. 특히 생물학 (biology) 과 화학 (chemist) 분야와 같은 영역에서,"라고 말했습니다. "이는 정말로 흥미롭고, 중요한 부분은 우리가 최첨단 컴퓨팅 리소스와 새로운 알고리즘 개발과 알고리즘 혁신을 통합할 수 있다는 것입니다.",

약물 발견은 오랫동안 고전 슈퍼컴퓨터로 근사적으로 수행할 수 있는 도전 과제였으며, 과학자들은 이 분야의 작업 가속화를 위한 도구로 양자 컴퓨팅을 오랫동안 바라보고 있습니다.

약물 발견의 핵심은 약물 후보가 단백질과 결합하는 방식을 연구하는 것이며, 단백질 시뮬레이션은 생명과학 분야에서 가장 어렵고 비용이 많이 드는 문제 중 하나라고 과학자들이 말한 것을 돕습니다. 이는 양자 컴퓨팅이나 고전 슈퍼컴퓨터가 단독으로 잘 수행할 수 없습니다.

이 연구는 사전 출판된 연구에서 상세히 기술된 바와 같이, 고전 시스템 (classical systems) 을 사용하여 생물학적 과정에 필수적인 단백질 - 리간드 복합체 (protein-ligand complexes) 를 더 작은 조각으로 분해했습니다. 이 연구는 T4-Lysozyme 과 Trypsin 두 개의 단백질을 모델링하고, 양자 시스템 94 개 큐비트 (qubits) 를 사용하여 100 시간 이상 동안 9,200 회 회로 (circuits) 를 실행하여 13 억 번의 측정치 (measurements) 를 수집했습니다.

"분해 방법 (fragmentation methods) 의 개념은 정말로 매우 간단합니다," 클리블랜드 클리닉 (Cleveland Clinic) 계산 생명과학 부 (Computational Life Sciences Department) 연구원이자 이 연구의 주 연구자인 Kenneth Merz 가 말했습니다. "우리는 분자를 가져오죠, 예를 들어 벤젠을 말해봅시다. 6 개의 탄소와 6 개의 수소 원자가 있습니다. 그래서 이를 6 개의 개별 탄소와 6 개의 개별 수소로 분해할 수 있다고 상상해 볼 수 있습니다. 이것이 이 방법들이 작동하는 방식입니다. 문제를 더 작은 조각으로 분해합니다. 그 아름다움은, 만약 단일 탄소와 그 환경이 있다면, 이는 현재 세대 하드웨어의 큐비트 수 (qubit counts) 측면에서 쉽게 맞출 수 있다는 것입니다."

클리블랜드 클리닉 (Cleveland Clinic) 과 RIKEN 의 IBM 양자 시스템 (IBM quantum systems) 은 각 조각의 양자역학적 행동 (quantum-mechanical behavior) 을 계산했습니다. 그 결과는 고전적인 Fugaku 와 Miyabi-G 슈퍼컴퓨터에 의해 재조립되어 전체 분자의 표현을 생성했습니다. 이 노력의 중심에는 양자 - 고전 알고리즘인 EWF-TrimSQD 가 있었습니다. 이는 작업에 필요한 계산량을 줄이고, 양자 하드웨어에서 분자 시스템의 화학 (chemistry) 의 표현을 개선했습니다.

이 연구의 결과는 6 개월 동안 시뮬레이션 크기를 40 배로 증가시켰습니다. (이 연구를 설명하는 논문은 Arxiv 에서 이 링크를 통해 읽을 수 있습니다.)

IBM, 클리블랜드 클리닉, 그리고 RIKEN 은 거의 2 년간 이 작업을 진행해 왔습니다. 2024 년 10 월에는 10 개의 원자를 가진 메탄 디머 (methane dimer) 분자로 시작했습니다. 이 과정에서 그들은 IBM 의 서브스페이스 양자 대각화 (subspace quantum diagonalization, QCD) 알고리즘을 수용하기 전에 전통적인 알고리즘을 사용했습니다. 과학자들은 벤젠의 6 개 탄소 원자와 수소 원자를 가진 시계에서 시작하여 사이클로헥산으로 넘어갔고, (6 개의 탄소와 12 개의 수소 원자), 그리고 2025 년 12 월에는 Trp-cage 로 넘어갔습니다. (303 개의 원자)

두 달 뒤, 그들은 T4-Lysozyme 과 그 11,608 개의 원자를 시뮬레이션했고, 지난달 Trypsin 의 12,635 개의 원자를 시뮬레이션했습니다.

"간단히 말하면, 우리는 거의 13,000 개의 원자까지 이 전체 시스템의 총 에너지를 계산할 수 있었고, 그리고 그 작은 분자를 제거하고 같은 계산을 수행하여 실제로 상호작용 에너지 (interaction energy) 의 추정치를 얻을 수 있습니다," Merz 가 말했습니다. "이것은 정말로 흥미롭습니다. 왜냐하면 이제 우리는 건강과 생명과학에 관련된 단백질을 실제로 연구할 수 있기 때문입니다. ... 우리는 계산 화학 및 생물학에서 필요한 규모를 실제적으로 연구하고 있습니다."

그는 이 절차가 배터리 화학에서 금속 유기 골격 (metal organic frameworks) 까지 다른 분야에서 사용될 수도 있다고 말했습니다.

IBM 의 Chow 는 다음과 같이 말했습니다. "양자 컴퓨터와 알고리즘이 서로 함께 성숙하는 지점이며, 우리는 과학, 생물학, 화학, 생명과학, 재료과학 등 그리고 정말로 훨씬 더 많은 분야에서 이러한 근본적인 문제를 해결할 수 있는 능력을 점점 더 갖춘 양자 중심의 슈퍼컴퓨팅을 보게 될 것입니다." "우리는 이것이 현대 슈퍼컴퓨팅 스택의 핵심 구성 요소로 양자 컴퓨터를 가져온다고 확신합니다. 많은 사람들이 CPU 와 함께 슈퍼컴퓨팅으로 얻은 능력과, 특히 AI 워크로드에 적용된 GPU 와 함께 오늘날 얻은 능력을 잘 알고 있습니다. 하지만 이제 우리는 ASCII 컴퓨팅이 근본적으로 도전적인 문제를 해결하기 위해 CPU 와 GPU 와 함께 양자를 그 믹스에 가져올 수 있습니다."