유용한 양자컴퓨터를 가로막는 가장 큰 장벽 중 하나는 오늘날의 장치가 얼마나 오류가 발생하기 쉬운가이다.  

이것이 왜 중요할까? 안정적으로 성공적인 양자컴퓨터를 만들면 생명과 우주의 구성 요소를 더 잘 제어할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 양자 화학 시뮬레이션은 차세대 약물 및 암 치료제를 설계하고 선택하는 방식이 될 것이다. 그러나 그 미래를 가로막는 중요한 장애물은 현재의 양자 컴퓨터 클래스의 오류가 발생하기 쉬운 특성이다.

그렇기 때문에 이 문제를 수정하고 훨씬 더 큰 기기에 맞게 확장하는 방법에 대한 Google의 최근 실험적 시연이 큰 뉴스이다. 구글의 시연에 대한 세부 사항과 빠르게 발전하는 양자 컴퓨팅 분야에 대한 의미에 대해 논의하겠다.

양자컴퓨팅의 오류 문제

양자컴퓨터의 힘은 이국적인 양자 상태를 조작하는 능력에서 비롯되지만 이러한 상태는 매우 약하고 열이나 전자기장과 같은 노이즈 소스에 의해 쉽게 방해를 받는다. 이로 인해 계산에 오류가 발생할 수 있으며 심각한 작업을 수행하기 전에 이러한 장치에 오류 수정 기능을 내장해야 한다는 것이 널리 받아들여지고 있다. 문제는 오류를 확인하는 가장 확실한 방법이 양자 컴퓨터의 한계를 벗어났다는 것이다.

일반 이진 비트와 달리 양자 컴퓨터의 핵심에 있는 큐비트는 중첩(superposition)으로 알려진 상태로 존재할 수 있으며, 여기서 그 값은 0과 1이 동시에 될 수 있다. 큐비트를 측정하려고 하면 이 상태가 0 또는 1로 축소되어 관련된 계산이 탈선한다.

이 문제를 해결하기 위해 과학자들은 두 개 이상의 큐비트 상태를 본질적으로 연결하는 얽힘이라는 또 다른 양자 현상으로 눈을 돌렸다. 이것은 단일 중첩을 인코딩하는 하나의 "논리적 큐비트"를 만들기 위해 많은 큐비트를 함께 묶는 데 사용할 수 있다. 이론적으로 이것은 논리적 큐비트의 전체 값이 손상되지 않고 개별 물리적 큐비트의 오류를 감지하고 수정하는 것을 가능하게 한다.

이러한 오류를 감지하기 위해 중첩을 인코딩하는 소위 "데이터 큐비트"도 "큐비트 측정"으로 알려진 다른 것들과 얽혀 있다. 이 큐비트를 측정함으로써 인접 데이터 큐비트에 오류가 발생했는지, 어떤 종류의 오류인지, 이론적으로 수정하는 것이 가능하다. 이 모든 것은 실제로 상태를 읽거나 논리적 큐비트의 중첩을 방해하지 않고도 가능하다.

이러한 아이디어가 새로운 것은 아니지만, 지금까지 구현하는 것은 어려운 것으로 판명되었으며 계획이 얼마나 효과적일 수 있는지에 대한 몇 가지 물음표가 여전히 남아 있다.

구글의 데모가 보여주는 것

구글은 이제 52큐비트 시카모어(Sycamore) 양자 프로세서에서 접근 방식을 시연했으며 미래의 내결함성 양자컴퓨터를 구축하는 데 도움이 되도록 확장해야 함을 보여주었다. 논리적 큐비트를 만드는 것은 다양한 물리적 큐비트를 함께 연결하고 주기적으로 오류를 확인하는 데 필요한 작업을 수행하는 안정기 코드에 의존한다.

네이처 저널에 실린 논문에서 구글 연구원들은 어떻게 두 개의 서로 다른 코드를 시도했는지 설명한다.

팀은 5개의 물리적 큐비트로 선형 코드를 구현하기 시작한 다음 점차적으로 21개로 확장했다. 결정적으로 처음으로 더 많은 큐비트를 추가하면 오류를 억제하는 능력이 기하급수적으로 증가한다는 것을 시연했으며, 이는 시간의 길이를 암시한다. 사용 가능한 큐비트의 수가 증가함에 따라 논리적 큐비트가 크게 증가해야 유지될 수 있다.

그러나 아직 갈 길이 멀다. 처음에는 오류만 감지하고 잘못된 큐비트를 수정하는 프로세스를 실제로 테스트하지 않았다. 선형 코드는 비트 플립과 위상 플립이라는 두 가지 주요 유형의 오류를 감지할 수 있지만 두 가지를 동시에 수행할 수는 없다.

그들이 시도한 두 번째 코드는 두 종류의 오류를 모두 감지할 수 있지만 이러한 감지를 수정에 매핑하는 것이 더 어렵다. 이 설정은 또한 오류 자체에 더 취약하며 이 접근 방식이 오류 억제를 입증할 수 있으려면 물리적 큐비트의 성능이 향상되어야 한다.

여기에서 어디로 가야 할까? 이 격자 기반 접근 방식은 구글이 궁극적으로 미래의 대규모 양자 컴퓨터에서 오류 수정을 해결할 것이라고 믿는 "표면 코드"의 소규모 시도였다. 그리고 아직 거기까지는 아니지만 연구원들은 오류 억제가 가능한 임계 값에 닿을 수 있는 거리 내에 있다고 말한다.

그들은 실용적인 양자 컴퓨팅이 각 논리적 큐비트에 대해 1,000개의 물리적 큐비트가 필요할 것이므로 기본 하드웨어가 아직 갈 길이 멀다는 점을 지적함으로써 결론을 내렸다. 그러나 이 연구는 오류 수정의 기본 원칙이 건전하고 미래에 훨씬 더 큰 양자 컴퓨터를 지원할 수 있음을 분명히 한다.

마지막으로 양자컴퓨팅이 성숙하고 본격화되면 어떤 새로운 혁신이 일어날지 아직 모른다. 그러나 우리가 알고 있는 것은 믿을 수 없을 정도로 흥미진진하다. 예를 들어, 물리학과 화학은 양자 프로세스이기 때문에 큐비트 컴퓨팅은 새로운 화학 물질, 신약 및 신소재 발견의 시대를 가능하게 할 것이다.

동시에 양자 컴퓨팅은 AI를 증폭하고 사이버 보안을 다시 만들며 매우 복잡한 시스템을 시뮬레이션할 수 있게 해준다. 우리가 지금까지 양자컴퓨팅을 통해 이룬 발전에 대해 흥분하는 기업가라면 이보다 더 좋은 기회가 없다.