Google, Willow에서 매직 상태 배양 시연… 오류 약 40분의 1로 줄여

Google Quantum AI는 특수한 종류의 양자 자원을 준비하는 기술인 매직 상태 배양(magic state cultivation)이 자사의 초전도 프로세서 Willow에서 작동함을 보여줬다고 밝혔다. 회사에 따르면 이 방법은 이를 사용하지 않고 준비한 상태와 비교해 오류를 약 40분의 1로 줄였다. Google은 이 연구가 Science에 게재됐다고 밝혔으며, 이번 주 연구 과학자 Emma Rosenfeld와 양자 소프트웨어 엔지니어 Craig Gidney의 블로그 게시물을 통해 이를 발표했다.

내결함성 양자컴퓨터에는 범용 연산 집합이 필요하며, 그중 이른바 비Clifford 게이트는 대부분의 오류 정정 설계에서 상당한 자원 비용을 차지한다. 이를 제공하는 일반적인 방법 중 하나는 먼저 매직 상태라고 불리는 특수한 입력 상태를 준비한 뒤, 이를 소모해 해당 연산을 수행하는 것이다. 각 매직 상태는 한 번만 소모할 수 있으며, 낮은 오류로 만드는 데 비용이 많이 든다. Google은 기계 용량의 최대 95%가 이를 생산하는 데 쓰일 수 있다는 추정치를 언급했다. 회사에 따르면 연구자들은 2004년부터 이 병목 현상을 예상해 왔다.

배양은 2024년 Gidney가 Google 동료인 Noah Shutty, Cody Jones와 함께 제안한 것으로, 이전 문헌의 아이디어를 개선한 것이다. 이 방법은 필터 역할을 한다. 잡음이 있는 상태를 칩의 작은 영역에 주입한 뒤 일련의 조율된 측정을 통해 검사하고, 오류가 드러난 시도는 모두 버린다. 팀의 arXiv 프리프린트 초록에 따르면 실험은 시도의 8%를 유지하면서 0.9999(1)의 상태 충실도에 도달했으며, 팀은 이 충실도의 한계를 정하기 위해 내결함성 측정 프로토콜을 개발했다. Google은 T 상태의 99.99% 논리적 충실도를 기록이라고 설명한다.

연구진은 또한 배양된 상태를 두 가지 오류 정정 방식 사이에서 옮겼다. 비교적 새로운 방식인 컬러 코드는 배양에 적합하고, 표면 코드는 더 확립된 방식이다. 팀은 거리 3 컬러 코드의 상태를 거리 5 표면 코드로 이식했으며, Google은 이를 통해 정제된 상태가 자사 하드웨어에서 전달 과정을 견딜 수 있음이 확인됐다고 밝혔다. 회사는 또한 초기 데이터가 물리적으로 타당하지 않아 보인 뒤 수개월간 문제 해결에 매달린 과정을 설명했다. Rosenfeld는 문제의 원인을 전기 장비의 드리프트와 온도 변화로 인한 실험실 잡음으로 추적했는데, 이것이 팀의 일반적인 벤치마크를 약화시켰다. 이에 따라 제어가 추가되고, 배양을 이용해 배양 자체를 측정하는 새로운 벤치마킹 방식이 도입됐다.

Google은 배양이 실용적인 기계에서 현실화되기 전에 아직 더 큰 규모에서 시연돼야 한다고 인정했으며, 여전히 많은 기술적 과제가 남아 있다고 밝혔다. 또한 유지율 수치는 실험에서 대부분의 시도가 버려졌음을 의미한다. 논문의 프리프린트는 앞서 arXiv에 게시됐다. Google은 이번 결과를 유용한 오류 정정 양자컴퓨터를 구축한다는 목표를 향한 한 걸음으로 규정한다.