머리카락보다 얇은 광 회로, 슈뢰딩거 고양이 양자 상태 깨웠다
슈뢰딩거 고양이 양자 상태를 만들려면 거대한 진공 챔버와 극저온 원자 트랩이 필요하다는 것이 양자광학계의 오랜 통념이었다. 러시아 연구진이 2026년 4월 16일 아카이브(arXiv)에 공개한 이론 논문은 이 전제를 정면으로 뒤집었다. 머리카락 굵기보다 작은 광 마이크로링 공명기(Microring Resonator) 위에서, 두 줄기 펌프 빛만으로 슈뢰딩거 고양이 유사 상태(SCLS, Schrödinger Cat Like States)를 만들어낼 수 있다는 것이다. 슈뢰딩거 고양이 양자 상태란 서로 다른 두 빛 상태가 동시에 겹쳐 존재하는 비고전적 빛의 형태를 말하며, 양자 컴퓨팅과 양자 센서의 핵심 연료로 쓰인다. 마이크로링 위에서 직접 만들어진 슈뢰딩거 고양이 양자 상태 란짓 싱(Ranjit Singh) 독립연구자와 알렉산더 테레텐코프(Alexander E. Teretenkov) 러시아 과학아카데미 스테클로프 수학연구소 박사 연구팀이 발표한 논문은, χ(3) 비선형 광학 매질로 만든 마이크로링 공명기 안에서 비가우시안(non-Gaussian) 양자 상태가 직접 생성된다고 밝혔다. χ(3)는 빛의 세기에 따라 매질의 굴절률이 미세하게 달라지는 3차 비선형 효과를 가리키는 기호로, 실리콘이나 질화규소 같은 일반 광 칩 소재에서도 일어난다. 연구진은 두 개의 펌프 광이 서로 다른 주파수로 동시에 들어가 신호 광 한 다발을 만들어내는 이중 펌프 자발적 사광자 혼합(DP-SFWM, Degenerate Dual Pump Spontaneous Four Wave Mixing)을 사용했다. 이 방식은 두 펌프 광자가 동시에 사라지면서 그 평균 주파수에 해당하는 광자 두 개를 새로 만들어내는 과정이며, 결과적으로 신호 모드에 슈뢰딩거 고양이를 닮은 두 봉우리 상태가 출현한다. 광자 9개와 임계 시간 0.190이 만든 비가우시안 분포 논문이 제시한 가장 중요한 수치는 임계 상호작용 시간 τ가 0.190이라는 점이다. 시뮬레이션에서 두 펌프 모드는 평균 광자 수 9개의 결맞음 상태(Coherent State)에서 출발하고, 신호 모드는 광자가 한 개도 없는 진공 상태에서 시작한다. 시간이 흐르면서 두 펌프의 광자가 신호 모드로 옮겨가는데, 정확히 τ=0.190 지점에서 신호 모드의 평균 광자 수가 약 10.9에 도달하며 두 봉우리 구조의 위그너(Wigner) 함수가 형성된다. 그림1. 비산일 조건(γⱼ=0) τ=0.190에서 슈뢰딩거 고양이 유사 상태(SCLS)를 형성한 신호 모드 b̂₃의 위그너 함수. 위그너 함수란 빛의 양자 상태를 위치와 운동량 평면 위에 그린 분포로, 음수 영역과 줄무늬 간섭 무늬가 보이면 그 빛은 고전 광학으로 설명되지 않는다. 이 임계 시점에서 펌프 모드의 위치 분산은 약 3.23, 신호 모드는 약 14.2로 측정되었으며, 같은 시점의 슈미트 수(Schmidt Number)는 6.86으로 나타났다. 슈미트 수는 두 광 모드가 얼마나 강하게 양자적으로 얽혀 있는지를 보여주는 지표이며, 1보다 크면 분리 불가능한 얽힘 상태로 간주한다. 단순한 수치처럼 보이지만, 같은 칩 위에서 6배 넘는 얽힘 자원과 비고전적 광자 분포가 동시에 만들어진다는 의미다. 펌프의 양자 손실까지 계산해야 보이는 진짜 양자 상태 이 논문이 기존 연구와 가장 크게 다른 지점은 펌프 광을 끝까지 양자역학적으로 다뤘다는 것이다. 기존 반고전(semiclassical) 근사나 매개적(parametric) 근사는 펌프 광을 고전적인 일정한 빛으로 가정했고, 그 결과 펌프가 신호로 변환되면서 줄어드는 효과인 펌프 고갈(Pump Depletion)을 무시했다. 연구진은 펌프 모드까지 양자 연산자로 다루는 4차 상호작용 해밀토니안(Hamiltonian)을 풀었고, 그 결과 위그너 함수의 음수 영역과 간섭 무늬 같은 비가우시안 특성이 자연스럽게 드러났다. 또한 자기위상변조(SPM, Self Phase Modulation)와 교차위상변조(XPM, Cross Phase Modulation)라는 두 가지 부수적 비선형 효과를 단위 변환(Unitary Transformation)으로 정확히 분리해낸 것이 또 하나의 기술적 핵심이다. 두 효과는 빛 자체의 강도 때문에 생기는 주파수 흔들림으로, 보통은 수치 계산을 어지럽히는 잡음 역할을 한다. 연구진은 이 항들이 총 광자 수 보존과 비선형 결합 상수들의 특정 균형 조건이 함께 충족될 때 정확하게 떼어낼 수 있음을 보였고, 결과적으로 신호 모드의 양자 상태를 깔끔하게 분석할 수 있게 됐다. 광 칩 위로 옮겨오는 양자정보처리의 무대 이 결과가 의미 있는 이유는, 슈뢰딩거 고양이 상태가 연속변수(Continuous Variable) 기반 양자정보처리와 양자 센싱에서 핵심 자원으로 쓰이기 때문이다. 기존에는 이런 상태를 얻기 위해 광원, 광검출기, 분광 시스템이 가득한 광학 테이블이 필요했지만, 마이크로링 공명기는 손톱보다 작은 칩 위에 식각된 작은 광 고리로 같은 일을 해낸다. 연구진이 산일률(γⱼ) 0.2를 가정한 시뮬레이션에서, 신호 모드의 위그너 함수는 줄무늬가 다소 흐려지고 홀수 광자 성분이 약간 섞여 들어왔지만, 이상적인 비산일 상태와의 충실도(Fidelity)는 0.903으로 측정됐다. 충실도가 1에 가까울수록 두 양자 상태가 똑같다는 뜻이고, 0.9 이상이면 실험적으로 의미 있는 수준의 일치를 보인다. 즉 광 칩이 외부 환경과 약간의 빛 손실을 주고받아도 슈뢰딩거 고양이 상태가 살아남는다는 결과다. 같은 시점의 파노 인수(Fano Factor)는 비산일 조건에서 펌프 모드 3.51·신호 모드 3.63, 산일 조건에서도 각각 3.35·3.56으로 측정되어, 광자가 평균보다 더 큰 흔들림을 갖는 슈퍼푸아송(super-Poissonian) 통계를 따른다는 뜻이다. 단일 칩 안에서 비고전성, 얽힘, 슈퍼푸아송성이라는 세 가지 양자 자원이 한꺼번에 잡힌다는 점이 이 결과의 가장 큰 가치다. 이론과 실증 사이에 남아 있는 질문들 이 논문은 어디까지나 이론과 수치 시뮬레이션 결과이며, 실제 실리콘 광 칩에서 같은 결과가 재현될지는 두고 볼 필요가 있다. 연구진이 가정한 비선형 결합 상수들의 정밀한 균형 조건은 실제 소자 제작 공정에서 정확히 맞추기 어려울 가능성이 있고, 산일률 0.2라는 가정도 실제 칩의 손실 특성과는 다를 수 있다. 또한 이 연구가 사용한 단위 변환은 수학적 단순화 도구이지 물리적 조작이 아니라는 점을 저자들 스스로 본문에서 명확히 짚는다. 그럼에도 광 마이크로링이 양자 상태 공장으로 기능할 수 있다는 가능성을 정량적으로 보여줬다는 점에서, 향후 양자 컴퓨팅 칩과 AI 연산 인프라가 만나는 지점을 가늠할 수 있는 유의미한 출발점이 된다. 차세대 AI 시스템이 어떤 물리적 기반 위에서 돌아갈지에 대한 답은 알고리즘이 아니라 이런 부품 단위의 진전에서 나올 가능성이 있다. FAQ( 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 슈뢰딩거 고양이 양자 상태가 도대체 뭔가요? 서로 다른 두 가지 빛 상태가 동시에 겹쳐서 존재하는 양자 상태입니다. 마치 한 마리 고양이가 동시에 두 자리에 있는 것처럼, 빛이 두 개의 모양을 동시에 갖는 비고전적 상태입니다. 양자 컴퓨터의 큐비트나 정밀 양자 센서의 핵심 재료로 쓰입니다. Q2. 마이크로링 공명기는 어디에 쓰는 부품인가요? 머리카락 굵기보다 작은 동그란 광 회로로, 빛이 그 안을 빙빙 돌면서 특정 주파수에서만 강하게 공명하도록 설계된 부품입니다. 통신용 광 필터나 광 컴퓨팅 부품으로 이미 산업에서 쓰이고 있으며, 일반 반도체 공정으로 제작이 가능합니다. Q3. 이 연구가 AI와 무슨 관계가 있나요? 양자 컴퓨터는 미래의 AI 연산을 더 빠르게 처리할 수 있는 후보 기술 중 하나이며, 슈뢰딩거 고양이 양자 상태는 그 양자 컴퓨터의 연료가 됩니다. 작은 칩 하나에서 이런 상태를 만들 수 있게 되면, 거대한 양자 실험실 없이도 AI용 양자 가속기를 만들 가능성이 열립니다. ▶기사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. ▶리포트명: Generation of Schrödinger cat-like states via degenerate dual pump spontaneous four-wave mixing in a χ(3) microring resonator (Ranjit Singh, Alexander E. Teretenkov, 2026년 4월) ▶ 이미지 출처: 이디오그램 생성 ▶ 해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)
