구글, 윌로우 칩과 양자 오류 정정 발전(25.06.26) скачать в хорошем качестве

구글, 윌로우 칩과 양자 오류 정정 발전(25.06.26)

양자 컴퓨터는 특정 작업을 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 오류에 매우 민감하다는 근본적인 문제를 안고 있습니다. 양자 정보의 기본 단위인 큐비트는 중첩과 얽힘과 같은 섬세한 양자적 특성을 지니고 있어, 온도 변화, 전자기파, 미세 진동과 같은 외부 환경의 작은 간섭에도 쉽게 상태가 흐트러지거나 파동 함수 붕괴(디코히어런스)가 발생할 수 있습니다. 이러한 외부 간섭으로 인해 의도하지 않은 연산 결과가 나오거나 계산 도중 상태가 망가지는 현상을 총칭하여 노이즈라고 합니다. 노이즈와 디코히어런스가 누적되면 양자 컴퓨터의 핵심 이점인 양자 병렬 연산 능력이 상실되므로, 오류를 실시간으로 감지하고 복구하는 양자 오류 정정(QEC) 시스템은 실용적인 양자 컴퓨팅을 위한 필수적인 기술입니다. QEC는 여러 개의 불안정한 물리 큐비트를 묶어 하나의 더 안정된 논리 큐비트를 구성하는 방식으로 작동합니다. 논리 큐비트가 물리 큐비트보다 낮은 오류율을 달성하는 전환점(break-even point)을 넘어서는 것이 실용화의 핵심입니다. 고전 스핀 모델을 통한 양자 오류 정정 이해 양자 오류 정정 코드의 안정성은 오류 보정 문제를 무질서한 고전 통계 스핀 모델로 매핑하여 이해할 수 있습니다. 이 매핑은 양자 오류를 침투하는 도메인 벽과 연결하며, 성공적인 오류 복구 시나리오는 관련된 스핀 시스템이 정렬된 상태에 있음을 의미합니다. 이 매핑은 니시모리 조건을 통해 오류 확률과 스핀 모델의 결합 상수를 연결합니다. 이 시너지를 통해 광범위한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 다양한 양자 오류 정정 코드의 임계 오류율을 수치적으로 계산할 수 있습니다. 임계 오류율은 신뢰할 수 있는 오류 정정을 위해 허용되는 최대 오류율을 나타냅니다. 고전 통계 모델의 상 전이 경계가 알려지면, 임계 오류 임계값은 이 상 전이 경계와 니시모리 선의 교차점으로 식별됩니다. 토릭 코드의 원리와 성능 토릭 코드는 키타에프가 1997년에 도입한 최초의 위상 코드 중 하나로, 큐비트를 사각 격자 위에 배치하고 인접한 네 큐비트에 작용하는 로컬 안정자 생성자를 사용합니다. 이 코드는 물리적 설정의 위상을 활용하여 양자 상태를 보호합니다. 토릭 코드에서는 큐비트 뒤집기 오류와 위상 뒤집기 오류를 별도로 처리할 수 있습니다. 오류는 오류 연쇄로 개념화되며, 이 연쇄는 유효한 코드 상태를 벗어난 상태로 이어지는 일련의 결함 큐비트를 나타냅니다. 오류 연쇄는 경계가 없는 경우 폐쇄된 것으로 간주되며, 이러한 폐쇄된 연쇄 중 일부는 안정자 그룹에 속하여 감지할 수 없지만 인코딩된 정보를 변경하지 않습니다(동종적으로 사소함). 그러나 동종적으로 비사소한 폐쇄된 오류 연쇄는 시스템을 가로질러 확장되며 인코딩된 정보를 변경하지만 감지할 수 없으므로 능동적인 오류 정정을 통해 방지해야 합니다. 토릭 코드의 오류 정정은 모든 확인 연산자의 고유값을 측정하여 오류 증후군을 얻는 방식으로 수행됩니다. 이 증후군은 오류 연쇄의 경계를 나타내며, 가장 가능성이 높은 오류 클래스를 추론하여 오류를 수정합니다. 큐비트 뒤집기 오류에 대한 토릭 코드의 임계 오류율은 약 0.1094(2)로 추정됩니다. 편광 채널과 같이 큐비트 뒤집기, 위상 뒤집기, 결합된 오류 간의 상관 관계를 고려하는 보다 현실적인 노이즈 유형의 경우, 토릭 코드의 임계 오류율은 약 0.189(3)로 증가합니다. 이는 오류 소스의 상관 관계에 대한 지식을 활용하여 코드 효율성을 높일 수 있음을 시사합니다. 측정 오류가 있는 경우, 토릭 코드의 임계 오류율은 큐비트 오류율과 측정 오류율이 동일한 경우 약 0.033으로 크게 감소합니다. 측정 오류율이 큐비트 오류율의 두 배인 경우 임계값은 0.017(3)로 떨어지고, 측정 오류율이 큐비트 오류율의 절반인 경우 0.047(6)로 증가합니다. 위상 컬러 코드와 서브시스템 코드 위상 컬러 코드는 2006년에 도입되었으며, 큐비트 배열이 삼가 꼭짓점과 세 가지 색으로 칠할 수 있는 면을 가진 2차원 격자에 정의된다는 점에서 토릭 코드와 다릅니다. 정육각형 격자 또는 사각-팔각 격자가 그 예시입니다. 컬러 코드는 토릭 코드보다 더 많은 큐비트를 인코딩할 수 있으며, 특정 격자 구조(예: 사각-팔각 격자)에서는 추가적인 계산 능력을 얻습니다. 사각-팔각 격자에서 컬러 코드는 전체 클리포드 게이트 그룹의 횡단 구현을 허용합니다. 큐비트 뒤집기 오류에 대한 컬러 코드의 임계 오류율은 토릭 코드와 유사하게 약 0.109(2)입니다. 편광 채널의 경우, 컬러 코드의 임계 오류율은 토릭 코드와 동일한 약 0.189(3)로 나타납니다. 그러나 측정 오류가 존재하는 경우, 컬러 코드는 토릭 코드와 다른 행동을 보이며 더 높은 오류 임계값인 약 0.048(2)를 보입니다. 이는 컬러 코드가 토릭 코드보다 측정 오류에 더 강하다는 것을 시사합니다. 위상 서브시스템 코드는 2010년에 도입되었으며, 일부 인코딩된 논리 큐비트를 게이지 큐비트로 간주하여 오류 정정에 필요한 확인 연산자를 단순화합니다. 토릭 코드나 컬러 코드가 4, 6, 또는 8개의 큐비트에 대한 결합 측정을 필요로 하는 반면, 서브시스템 코드는 2개의 큐비트에 대한 결합 측정만 필요합니다. 편광 채널에 대한 위상 서브시스템 코드의 임계 오류율은 약 0.055(2)입니다. 이 값은 다른 위상 코드의 임계값보다 낮지만, 오류 정정 절차의 단순성을 고려할 때 여전히 고무적인 수치입니다. 더 간단한 증후군 측정 프로세스는 큐비트가 비결맞음을 잃을 시간을 줄여줍니다. 결함 허용 양자 컴퓨팅 결함 허용 양자 컴퓨팅(FTQC)은 양자 컴퓨터가 오류가 있는 구성 요소로도 신뢰할 수 있게 작동하도록 보장하는 개념입니다. 이는 큐비트 오류뿐만 아니라 측정 오류까지 고려하는 더욱 현실적인 오류 모델을 포함합니다. 오류 정정 과정은 원본 양자 설정을 수직으로 쌓은 복제본으로 모델링할 수 있으며, 각 레이어는 하나의 오류 정정 라운드를 나타냅니다. 이러한 설정은 무질서한 3차원 이징 격자 게이지 이론으로 매핑될 수 있습니다. 이러한 모델에서 임계 오류율은 고전 스핀 모델의 상 전이 경계와 니시모리 선의 교차점으로 결정됩니다. 큐비트 뒤집기 오류와 측정 오류율이 동일한 경우, 토릭 코드의 임계 오류율은 약 0.033으로 추정됩니다. 컬러 코드의 경우 이 시나리오에서 임계 오류율은 약 0.048(2)로 토릭 코드보다 높게 나타나, 측정 오류가 존재할 때 컬러 코드가 더 강한 성능을 보임을 시사합니다. 구글 윌로우 칩과 알파큐비트의 발전 2024년 말 구글이 발표한 윌로우 칩은 양자 오류 정정의 현실성을 실험적으로 검증한 최초의 사례로 주목받고 있습니다. 이 칩은 초전도 트랜스몬 큐비트 기반이며, 기존 시카모어 칩에 비해 다음과 같은 혁신을 이루었습니다. **논리 큐비트의 안정성 입증**: 윌로우 칩에서 작동한 논리 큐비트가 실제로 물리 큐비트보다 더 안정적이었다는 사실을 실험적으로 증명했습니다. 이는 양자 오류 정정이 실제 효과를 내기 시작하는 전환점(break-even point)을 넘어섰음을 의미합니다. **오류율 성과**: 2큐비트 게이트 오류율을 평균 0.3% 이하로 낮추는 데 성공했습니다. 일반적으로 1% 미만의 오류율이 QEC에 적용 가능한 기준으로 알려져 있으며, 윌로우는 이 기준을 안정적으로 충족했습니다. **기술적 핵심**: 고순도 실리콘 기판 위에 초전도 회로를 제작하여 큐비트의 품질과 안정성을 높였습니다. 또한, 극저온 환경에서 작동 가능한 제어 회로를 칩 가까이에 배치하는 Cryo-CMos 제어 회로를 도입하여 칩 내 모든 큐비트의 응답 속도와 정확도 차이를 2% 이내로 유지하며 일관성을 확보했습니다. **설계 목적의 차이**: 시카모어 칩이 양자 우월성 시연에 초점을 맞춘 반면, 윌로우는 오류 정정 실험과 확장성 검증을 목표로 설계되었습니다. **표면 코드 실험**: 윌로우 칩은 표면 코드 기반의 QEC 실험에 성공적으로 활용되었습니다. 105개의 큐비트 중 72개를 활용하여 거리-5 표면 코드 실험을 수행했으며, 논리 큐비트 하나를 구성하기 위해 17개의 물리 큐비트가 사용되었습니다. 구글은 또한 물리 큐비트들을 정사각형 대신 정삼각형 배열로 더 촘촘하게 묶어 효율을 한층 더 높인 새로운 색상 코드에 대한 연구 성과를 발표했습니다. 이 컬러 코드는 표면 코드보다 아다마르 게이트 연산을 1000배 빠르게 수행할 것으로 예상됩니다. 오류 정정의 핵심 단계인 디코딩을 개선하기 위해 구글 딥마인드와 구글 퀀텀 AI는 AI 기반 오류 정정 디코더인 알파큐비트를 공동 개발했습니다. 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 구축된 알파큐비트는 기존의 텐서 네트워크 방식보다 6%, 상관 매칭 방식보다 30% 더 높은 오류 수정 성능을 보입니다. 알파큐비트는 구글 시카모어 양자 프로세서에서 얻은 실제 데이터를 사용해 세부 조정되어 교차 간섭과 누수 같은 복잡한 실제 오류를 처리하는 데 강점을 보입니다. 그러나 고속 양자 프로세서에서 실시간 오류 수정에 필요한 속도를 달성하는 데는 여전히 해결해야 할 과제가 있습니다. 미래 전망 양자 오류 정정 기술의 발전은 양자 컴퓨터의 상용화를 위한 필수 조건입니다. 윌로우 칩의 성공적인 QEC 실험은 양자 컴퓨팅이 이론적 검증을 넘어 실제 칩 수준에서 효과를 보이기 시작했음을 의미합니다. 앞으로 수백, 수천 개의 큐비트를 사용하는 시스템에도 동일한 방식의 오류 정정이 적용될 수 있다는 가능성을 시사합니다. 미래 로드맵의 핵심은 물리 큐비트의 지속적인 개선, 논리 큐비트 유지 테스트, 그리고 논리 연산의 정합성 확보입니다. 특히 고비용 연산인 마법 상태 증류와 같은 기술의 최적화가 필요합니다. 구글은 2025년 말까지 수십 개의 논리 큐비트를 안정적으로 운용하는 것을 목표로 하고 있습니다. 윌로우 외에도 IBM, IonQ, Rigetti, 마이크로소프트와 같은 여러 기업들이 QEC 기술 개발에 적극적으로 투자하고 있어, 양자 컴퓨팅 분야는 하드웨어와 소프트웨어의 동시 진화를 통해 실용적인 양자 이점을 달성하는 단계로 나아갈 것입니다.