오늘날 미디어에서 양자 컴퓨팅은 쉽게 찾을 수 있다. 포브스나 파이낸셜타임즈(FT)와 같은 꽤 보수적인 언론에서조차. 세계 유수의 연구소들 및 정부기관은 어떻게 일반대중이 불현듯 출현한 양자 테크놀로지에 대한 이해를 높이도록 고무시킬 수 있는지 고민하고 있다.
몇몇 명석한 이들은 일찍이 게임을 통해 양자 컴퓨터를 쉽게 이해하는 방법에 착수해왔다. QZ은 ‘양자 가독성’을 높이기 위한 목적으로 세워진 한 기업의 창업자들을 만나 인터뷰 해보았다.
안녕하세요, Laurentiu Constantin Nita 씨 (Quarks Interactive의 창업자)
QZ: QI (Quarks Interactive)에 착수하기 전에는 어떤 일을 하고 계셨나요?
Laurentiu Constantin Nita: 양자 연구에 뛰어들기 전, 저는 지난 10년간 IBM에서 일하고 있었습니다. IT에서 가능한 일들은 거의 다 해왔던 것 같은데요. 먼저 제 경력을 시스템 관리로 시작했고 세계에서 최고 관리자가 되고싶었습니다. 고객들을 위한 일들에수 많은 기술적 도전에 부딪히고, ‘빨리빨리’ 라는 주문이 끊이지 않고 ‘영속적인 솔루션’ 같은 것이 요구되던 끝에, 저는 결국 기술적 지식기반 Knowledge Bases를 만들었고 그 과정에서 자연스럽게 자동화에 대하여 배우게 되었습니다.
2014년에는, IPCenter, BlueWisdom/ RES 같은 대규모 자동화 플랫폼에기반한 솔루션들이 꽤 새로운 것들이었고 따라서 어쩌다보니 이러한 솔루션을 설계하는 데에 최초의 시니어 엔지이너 중에 하나가 되었습니다. 플랫폼이 활성화 된 후 저는 좀더 기술적인 설계 및 중앙 유럽팀의 프로젝트 매니저로 자리를 옮기게 되었습니다. 여기서 자동화 플랫폼 설계를 하게 되었으며 이 플랫폼이 오늘날 전 세계에서 쓰이게 되었습니다. 자연히 저는 자동화에서 한발 더 나아가 완전히 자동화된 관리 시스템을 설계하였고 따라서 대부분의 제 직무 역시 자동화하 하였습니다.
QZ: 양자 컴퓨팅의 어떤 점에 흥미를 가지셨나요?
LCN: 이는 전부 제가 IBM에서 일하던 시절에 일어났습니다. 제가 설계하던 “인식자동화시스템 Cognitive automation system” 중 하나는 저희 팀에서 만든 알고리즘에 기반하여 만들었는데 이는 KNN 알고리즘이라고 서버의 이벤트를 모니터링 하면서 나오는 벡터들을 만드는 알고리즘이었습니다. 이 벡터들은 서로 붕괴하였고 이 분야에서 ‘데이터 클러스터링 알고리즘’ 이라는 것을 만들어냈습니다. 이 데이터 클러스터는 다른 알고리즘에 의해 분석되고 그 결과 어떤 자동화 솔루션이 적용가능한지 알아내고 시스템 내에 갭이 있는지 없는지, 이러한 갭을 수정하기위해 필요한 태스크 팀은 어디인지 등을 이해하는 과정을 거칩니다. 만약 제가 시스템에 룰을 하나 더하려고 하면, 이 솔루션 타임이 붕괴되버립니다. 다른 고객을 제 시스템에 더하려고 해도 마찬가지 일이 일어났습니다. 이에 저는 두가지 옵션에 마주하게 됩니다: P=NP라는 증거를 찾아내던가…혹은 대안을 찾아내던가. 저는 독학을 시작했고 이로부터 양자 컴퓨테이션의 파워에 빠져드는 데는 오랜 시간이 걸리지 않았습니다.
물론, 오늘날 양자가 설명되는 방식은 극도로 혼란스럽고 잘못되있기도 하다는 것을 잘 알고있습니다. 과학논문들을 읽은 후 알게 된것은 유투브나 뉴스레터에서 보는 과학적 이야기들이 사실과 거리가 멀고 설명이 충분하지 않다는 것이었습니다. 오늘날 양자 컴퓨팅에 관해 뭐든 제대로 배운다는게 사실 매우 어려워 보였습니다. 양자 컴퓨팅을 독학한 결과 저는 컴퓨터 엔지니어링으로 석사를 하기에 이르렀고 IBM의 양자 하드웨어에 대한 양자 연구 행태를 분석한 과학 논문을 발표하였습니다. 자동화의 전문가로 10년을 일한 경험과 연구를 토대로 영국의 Durham University에서 장학금을 받으며 박사를 이어나갈 수 있었고, 제가 제일 좋아하는 양자 컴퓨테이션의 전문가 Nicholas Chancellor 교수님으로부터 지도를 받을 수 있었습니다.
QZ: 왜 게임 및 양자 가독성에 관심을 가지셨는지?
LCN: 제가 양자 컴퓨테이션에 흥분하고 있을때 제가 가장 원하던 바로 그것을 세상에 제공하고 싶었습니다. 재미있고, 쉽게 중독적으로 양자 컴퓨테이션을 배울 보편적인 방법이 없을까? 특히 오늘날 모두가 정보의 홍수속에 살면서 무감각해지고 있습니다. 어떤 정보가 믿을만한지 아닌지 헷갈리고 우리의 집중력은 특히 어려운 개념을 이해하는 동안에 흐트러지기 마련이죠.
또 제가 하는 방식이 많은 대중에게 닿기를 바랬는데, 사실 오늘날 비디오 게임산업이 만든 Steam, GOG, Origin 같은 플랫폼만한 대규모 공급 플랫폼이 없으니까요. 저는 양자 가독성, 양자 논리에 대한 탄탄한 이해를 높이기 위해 많은 이들이 빅 데이터를 다루는 분야에 좀더 연계해야할 필요가 있다고 생각합니다. 왜냐하면 데이타 엔코딩 테크닐이 오늘날 사회가 당면한 많은 복잡한 문제들을 해결하는 데에 도움이 될 것이기 때문입니다.
특히 오늘날 – 미래에는 더 나빠질 것 같은데- 구글에 ‘양자 Quantum’을 치면 나타나는 수많은 정보들이 틀리고 오용되고 남용되며 심지어 양자를 연계한 요가, 양자를 연계한 데오드란트, 양자 양자 양자 라는 단어의 남용이 심각합니다. 아이들과 학생들 같은 새로운 세대들이 어린 나이부터 정확한 양자의 논리에 노출되는게 필요하다고 생각하는게 여기있습니다. 또 중요한 것은 정부기관의 관리직 혹은 의사결정자들에게 어떻게 양자 연구 및 논리가 작동하는지 이해하는 방법을 제공하여 그들이 ‘질나쁜’ 양자 정보들을 ‘정확한’ 양자정보와 구분해내는데 도움을 주기 위함입니다.
제가 만드는 비디오 게임은 ‘퀀텀 오딧세이 Quantum Odyssey’ 인데, 시작한 이래로 똑같은 이름의 요가 스쿨이 다섯 군데나 만들어졌습니다.
QZ: 게임에 대해 알려주세요, 또 어떻게 하는지도 부탁합니다.
LCN: 비디오 데임은 스토리에 기반하는데요. 전제는 간단합니다. 전문가로 구성된 팀 (Les라는 엉뚱한 캐릭터를 제외하구요)이 일론 머스크의 “Starship type”라는 우주선으로 보내져서 칼 세이건이 좋아할 만한 방식으로 프라임 넘버를 떠벌리던 외계인의 물건을 복원하는 일을 맡습니다. 안타깝게도 계획한대로 일은 풀리지않고 대원들은 사시언스 베슬에서 우주에 표류하게 됩니다.
여기서부터는 RPG요소가 펼쳐지는 서바이벌 스토리입니다. 이 팀은 미친 AI인 AXIOM과 협헙해서 어떻게 우주에서 음식을 해먹고 간섭계를 생성하고, 집에 가는 방법을 찾으면서 어떻게 그 물체를 복원할지도 고려해야합니다. 양자 컴퓨테이션에 친숙한 독자들에게는 왜 여기서 양자 테크를 설계해야하는게 미션을 달성하는데 가장 효과적인 방법인지 명백할 겁니다. 양자 컴퓨테이션에 익숙하지 않은 독자들이라면 여기서 배우시면 됩니다.
퀀텀 오딧세이Quantum Odyssey는 그저 가르치는게 아니라 어떻게 양자 중첩이 작동하는지 부터 왜 full 양자 알고리즘과 양자 테크놀로지가 혁신의 열쇠인지, 얼마나 유용한지에 대해 모두 보여줍니다. 비디오 게임의 모든 것들은 다양한 분야의 PhD 들에 의해 디자인 되었고 스토리와 게임 매카니즘을 돕고 기여하는 이들이 아홉명 이상이나 됩니다. 모든 것이 과학적으로 정확한 정보임을 보증하며, 게임 마지막에는 플레이어들이 해결되지않은 양자 알고리즘을 온라인으로 ‘배틀’함으로써 과학에 실제적으로 기여하는 기회도 주고있답니다.
QZ: 어떻게 게임을 얻을 수 있으며 언제 다 만들어지나요?
LCN: 스트리밍이나 PC에서 가능한 GOG, Origin를 활용할 계획입니다. 나머지는 어떻게할지 아직 논의중인데요, 제작자들과 의논해봐야겠네요!
QZ: 현재까지 가장 큰 어려움이 무엇이었나요?
LCN: 우리 아티스트들과 프로그래머들을 설득하고, 양자 컴퓨테이션이 재미있다는 데 비웃는 그들과 맞서 싸우는게 힘들었습니다. 하하. 이제 아무도 웃지 않을거에요!
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