AlphaQubit이 양자 컴퓨팅의 가장 큰 과제 중 하나를 해결

양자 컴퓨팅 오류 식별을 개선하는 AI 시스템

2024년 11월 20일, Google DeepMind와 Quantum AI 팀은 새로운 AI 시스템 AlphaQubit을 발표했습니다. 이 시스템은 양자 컴퓨터 내부의 오류를 정확하게 식별하여 이 새로운 기술의 신뢰성을 높이는 데 도움을 줍니다.

양자 컴퓨팅의 잠재력

양자 컴퓨터는 약물 발견, 재료 설계 및 기초 물리학에 혁신을 가져올 잠재력이 있습니다. 이러한 컴퓨터는 특정 문제를 해결하는 데 기존 컴퓨터보다 훨씬 효과적입니다. 그러나 양자 프로세서는 기존 프로세서보다 더 많은 노이즈에 취약합니다. 따라서 양자 컴퓨터의 신뢰성을 높이기 위해서는 오류를 정확하게 식별하고 수정하는 것이 필요합니다.

AlphaQubit: 최첨단 정확도의 AI 기반 디코더

"Nature" 잡지에 오늘 발표된 논문에서는 AlphaQubit라는 AI 기반 디코더를 소개했습니다. 이는 Google DeepMind의 기계 학습 지식과 Google Quantum AI의 오류 수정 전문 지식을 결합하여 신뢰할 수 있는 양자 컴퓨터를 구축하는데 기여했습니다. AlphaQubit은 논리적 큐비트에서 발생하는 오류를 식별하여 이를 수정할 수 있게 합니다.

양자 오류 수정

양자 컴퓨터는 작은 규모에서 물질의 고유한 특성을 활용하여 문제를 해결합니다. 큐비트의 자연적 양자 상태는 매우 취약하며, 다양한 요인에 의해 방해받을 수 있습니다. 양자 오류 수정은 이러한 오류를 식별하고 수정하는 방법을 제공합니다.

AlphaQubit의 학습

AlphaQubit은 Google의 트랜스포머(Transformers)를 사용한 신경망 기반 디코더입니다. 이 모델은 양자 컴퓨터 실험 데이터를 통해 학습되며, Sycamore 양자 프로세서의 데이터를 사용하여 정확도를 높였습니다.

미래 시스템을 위한 확장

AlphaQubit은 더 큰 양자 장치에서도 잘 작동할 것입니다. 시뮬레이션된 양자 시스템의 데이터로 훈련된 AlphaQubit은 향후 중형 양자 장치에서도 우수한 성능을 보일 것입니다.

실용적인 양자 컴퓨팅을 향한 진전

AlphaQubit은 양자 오류 수정을 위한 기계 학습 활용에 중요한 이정표를 세웠습니다. 그러나 여전히 속도와 확장성에 대한 과제가 남아 있습니다. 구글 딥마인드 팀은 이러한 과제를 극복하고 신뢰할 수 있는 양자 컴퓨터를 구축하기 위해 노력하고 있습니다.