양자컴퓨터가 기존 고전적 계산 방식으로는 해결하기 어려웠던 복잡한 소재 설계의 난제를 풀어낼 새로운 돌파구를 제시했다.
김지한 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 교수 연구진은 양자컴퓨터를 활용해 수백만 가지 다성분 다공성 물질(MTV)의 설계 공간을 효율적으로 탐색할 수 있는 새로운 프레임워크를 개발했다고 9일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 '미 화학회지 센트럴 사이언스(ACS Central Science)' 온라인판에 지난 8월 22일 게재됐다.
다성분 다공성 물질(Multivariate Porous Materials, MTV)은 일종의 '레고 블록 집합'과 같이 분자 수준에서 맞춤형 설계가 가능한 소재로, 원하는 구조를 자유롭게 구현할 수 있다. 이를 활용하면 에너지 저장·변환을 비롯해 다양한 응용이 가능해 환경 문제 해결과 차세대 에너지 기술 발전에 크게 기여할 수 있다.
하지만 구성 성분이 다양해질수록 가능한 조합의 수가 기하급수적으로 늘어나, 기존 방식인 고전 컴퓨터를 이용해 모든 구조를 하나하나 확인하는 방식으로는 복잡한 링커 조합의 MTV 구조의 설계 및 물성 예측이 불가능했다.
연구진은 복잡한 다공성 구조를 '지도 위에 그려진 연결망'처럼 표현한 뒤, 각 연결 지점과 블록 종류를 양자컴퓨터가 다룰 수 있는 큐비트로 바꿔 넣었다. 그리고 '어떤 블록을 어느 비율로 배치하면 가장 안정적인 구조가 될까?'라는 문제를 양자컴퓨터에게 풀도록 했다.
양자컴퓨터는 동시에 여러 가지 경우를 겹쳐서 계산할 수 있다. 마치 수백만 가지 레고 집을 한 번에 펼쳐놓고, 그중 가장 튼튼한 집을 빠르게 골라내는 것과 같다. 이 덕분에 기존 컴퓨터가 하나씩 다 계산해야 했던 막대한 경우의 수를 훨씬 적은 자원으로 탐색할 수 있다.
또 연구진은 실제 보고된 MTV 구조 4가지를 대상으로 실험했는데, 시뮬레이션뿐만 아니라 IBM 양자컴퓨터에서도 동일한 결과가 나와 실제로도 잘 작동한다는 가능성을 보여줬다.
앞으로는 이 방법을 머신러닝과 결합해 단순한 구조 설계뿐 아니라 합성 가능성, 가스 흡착 성능, 전기화학적 특성까지 한 번에 고려하는 플랫폼으로 확장할 계획이다.
김지한 교수는 "이번 연구는 복잡한 다성분 다공성 소재 설계의 병목을 양자컴퓨팅으로 해결한 첫 사례"라며 "이번 성과는 탄소 포집·분리, 선택적 촉매 반응, 이온전도성 전해질 등 정밀 조성이 핵심인 분야에서 맞춤형 소재 설계 기술로 폭넓게 응용될 전망이며, 향후 더 복잡한 시스템에도 유연하게 확장될 수 있을 것"이라고 말했다.
참고 자료
ACS Central Science(2025), DOI: https://doi.org/10.1021/acscentsci.5c00918