요약:
구글 양자 AI 연구팀은 윌로우(Willow) 초전도 양자 프로세서에서 '마법 상태 배양'을 최초로 시연했으며, 배양된 양자 상태의 오류율은 미개척 상태에 비해 약 40배 낮고 논리 충실도는 99.99%에 달한다고 보고했다. 사이언스(Science) 저널에 발표된 이 연구는 이전에는 주로 이론적으로만 남아 있던 솔루션이 이제 실제 양자 하드웨어에서 실행될 수 있음을 보여줍니다.
매직 상태는 범용 양자 컴퓨팅을 구현하는 데 필요한 특수 양자 상태이며 T-게이트라고 하는 비클리포드 연산을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 기존 오류 수정 아키텍처는 일반적으로 고품질 매직 상태를 준비하기 위해 많은 수의 큐비트와 컴퓨팅 리소스를 소비합니다. 일부 추정에 따르면 관련 준비가 양자 컴퓨터 기능의 최대 약 95%를 차지할 수 있다고 합니다. 배양 방법은 먼저 칩의 작은 영역에 시끄러운 양자 상태를 주입한 다음 오류를 확인하고 일련의 조정된 측정을 통해 자격이 없는 결과를 필터링하여 더 순수한 논리 상태를 얻습니다.
논문의 실험에서는 재배하지 않은 상태에서 논리적 오류가 발생할 확률이 약 0.44%에서 약 0.01%~0.02%로 감소했는데, 이는 "약 40배 감소"라는 진술과 일치합니다. 그러나 스크리닝 후 유지된 실험 결과는 약 8%를 차지해 이러한 오류 개선에도 불구하고 여전히 낮은 성공률을 동반하고 있음을 의미하며, 단순히 양자컴퓨터 전체에 필요한 자원이 40배나 감소했다는 의미로 단순히 이해될 수는 없다. 또한, 연구팀은 거리가 3인 색상 코드의 논리 상태를 거리가 5인 표면 코드로 변환 및 이식하는 것을 시연하여 서로 다른 오류 정정 코드 간에 재배 상태가 전달될 수 있음을 검증했습니다. Willow의 전체 칩에는 105개의 물리적 큐비트가 있지만 이러한 결과는 특정 실험 회로를 시연한 것이며 칩에서 실행된 대규모의 실용적인 내결함성 프로그램이 아닙니다.
또한 연구원들은 기기 온도 변동과 전자 기기 드리프트가 기존 측정 벤치마크를 방해할 수 있다는 사실을 실험에서 발견하여 하드웨어 제어를 개선하고 새로운 벤치마크 테스트 방법을 설계했습니다. 구글은 여전히 마법 상태의 배양을 더 큰 규모로 검증하고 확장 과정에서 여러 엔지니어링 문제를 해결해야 한다고 밝혔습니다. 이 단계의 결과는 기술 경로가 실제 하드웨어에서 구현될 수 있음을 입증하여 내결함성 양자 컴퓨팅의 리소스 임계값을 낮추는 데 새로운 진전을 제공하지만 실용적인 대규모 양자 컴퓨터에는 여전히 거리가 있습니다.
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