최적화를 위한 새로운 양자 툴킷

최적화 문제는 항공 경로 설계부터 임상 시험 조직화에 이르기까지 다양한 분야에서 등장하며, 기존 슈퍼컴퓨터로는 해결하기 어려운 경우가 많습니다.

최근 구글 양자 AI 팀은 스탠포드, MIT, 캘리포니아 공과대학과 협력하여 최적화 문제를 해결할 수 있는 새로운 양자 알고리즘인 디코드 양자 간섭(DQI)을 개발했습니다.

DQI는 양자 역학의 파동성질을 활용하여 간섭 패턴을 만들어내며, 이는 전통적인 컴퓨터로 찾기 힘든 근접 최적 솔루션을 도출합니다.

그러나 이 간섭 패턴을 생성하려면 또 다른 난해한 계산 문제인 디코딩 문제를 해결해야 합니다. 디코딩 문제는 주어진 격자와 공간의 점으로부터 가장 가까운 격자 요소를 찾는 것입니다.

DQI는 리드 솔로몬 코드를 디코딩하여 최적 다항식 교차(OPI) 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이 과정에서 기존 컴퓨터로는 불가능한 수준의 최적 솔루션에 도달할 수 있습니다.

양자 컴퓨팅의 장점은 최적화 문제를 더 쉽게 해결 가능한 디코딩 문제로 변환할 수 있다는 점입니다. 이는 원래의 최적화 문제, 예를 들어 OPI 문제를 일반적인 컴퓨터보다 더욱 효율적으로 해결할 수 있는 방법을 제공합니다.

논문에서는 또한 희소성이 있는 격자를 포함한 일반적인 최대-k-XORSAT 문제를 다루고 있으며, 이는 DQI에 의해 LDPC 코드의 디코딩 문제로 변환될 수 있습니다.

DQI 알고리즘은 최적화 문제를 디코딩 문제로 변환함으로써 양자 최적화 알고리즘 개발에 강력한 도구를 제공합니다. 이는 양자 컴퓨터의 상용 및 과학적 활용 가능성을 탐구하는 데에 새로운 길을 열어줍니다.

앞으로 이 도구를 활용하여 연구자들이 어떤 성과를 낼지 기대됩니다.