극저온 냉동고 바닥에서 절대 0도보다 매우 약간 높은 정도의 온도로 냉각된 초전도 칩에서 양자 상태를 조작하기란 극히 어렵습니다. 일이 항상 계획대로 진행되는 것은 아닙니다. 오류가 발생하기도 합니다. 실은, 오류가 많이 발생합니다. 신뢰할 수 있는 계산을 추출하려면 정교한 전략이 필요하며, 이러한 전략이 없으면 그저 수많은 출력 비트가 무작위로 발생할 뿐입니다. 오류가 너무 압도적일 정도로 흔하게 발생하지 않아야만 성공할 수 있습니다.
오늘 Google Quantum AI는 오류가 실제로 너무 압도적일 정도로 흔하게 발생하지 않는 양자 칩을 제작했다고 발표했습니다. Google Quantum AI는 본질적으로 함께 작동하여 더욱 신뢰성 높은 단일 논리 큐비트를 형성하는 최근접 이웃 결합 물리 큐비트로 구성된 정사각형 패치인 표면 코드를 사용합니다. 정사각형 패치가 커질수록 논리 큐비트는 신뢰성이 더 높아져야 하며, 그게 바로 저희가 정확히 입증한 바로, 논리 큐비트를 사용하는 칩은 패치 크기가 증가할 때마다 2배 더 신뢰성이 높아집니다.
그러나 이것이 필요한 이유는 무엇이고, 양자 오류는 무엇이며 어떻게 수정됩니까?
간단히 답변해 드리겠습니다. 간략한 개요 이상의 자세한 정보를 원하실 경우 Coursera에서 무료로 제공되는 실습 양자 오류 수정 과정으로 바로 이동하면 이해도를 높이기 위한 일련의 동영상과 실습을 찾아볼 수 있습니다. Coursera의 Marni Baker Stein 최고 콘텐츠 책임자는 "이 새로운 과정은 복잡한 분야의 입문에 도움이 되며, 전 세계 수백만의 학습자가 이 과정을 통해 양자 오류 수정에 접근할 수 있을 뿐 아니라 실체적으로 이해할 수 있습니다."라고 말합니다. "Google Quantum AI와 같은 업계 선구자와의 협력은 지식이 양자 컴퓨팅의 힘을 활용하는 열쇠가 되는 미래를 향한 또 다른 발걸음을 의미합니다."
고전적인 오류부터 시작하겠습니다. 어떤 비트의 값이 0이라고 가정해 볼게요. 하지만 이 비트가 우주선에 부딪치면 1이 됩니다. 그건 비트 플립 오류로, 고전적인 컴퓨터에서 유일한 유형의 오류입니다. 비교해 보자면, 양자 칩은 비트로 구성되지 않고 다단계 양자 시스템으로 구성되어 있으므로 매우 차갑고 잘 정의된 개별적인 기본 상태와 여기 상태를 갖습니다. 이러한 상태를 |0>, |1>, |2> 등으로 씁니다. 우주선이 |0>이어야 하는 큐비트에 부딪칠 경우 많은 상태의 중첩 a|0> + b|1> + c|2> + ...를 생성할 수 있습니다. 기기를 세심하게 엔지니어링하여 큐비트를 가장 에너지가 큰 충격을 제외한 모든 충격에 강인하게 만들었으므로, 결과를 계산하고 충격이 가해질 때 간단히 출력을 버릴 수 있습니다.
계산 시 |0> 및 |1> 상태만 사용하려 노력하지만, 제어 및 측정 오류는 필연적으로 누출 오류로 알려진 간헐적인 |2+> 상태로 이어집니다. 큐비트를 재설정하면 이 오류가 제거되지만 해당 큐비트의 모든 데이터도 제거되므로, 데이터 큐비트에서 더 높은 상태를 재설정하려는 큐비트로 이동하는 특수한 게이트가 있습니다. 이 게이트가 컴퓨터에 |2+> 상태가 축적되지 않도록 방지합니다.
그러면 양자 데이터가 매우 오랜 시간 동안 한 곳에 머무르지 않으려는 경향이 있다는 문제가 있습니다. 큐비트는 이완된 상태로 있으려는 경향이 있습니다. 여기 상태를 사용하여 |1>을 나타낼 경우 잠시 후 |0>으로 이완됩니다. 또한 a|0> + b|1>과 같은 중첩을 저장할 수 있기를 원하며, 여기서 ‘+‘는 자발적으로 '-‘ 또는 위상 플립 오류가 될 수 있습니다. 큐비트가 데이터를 잃는 다양한 방식을 총칭하여 결어긋남이라고 합니다. 일반적으로, 결어긋남은 원하는 상태와 완전히 다른 상태를 생성할 수 있지만, 다행히도 이 차이는 비트 플립과 위상 플립의 혼합으로 나눌 수 있습니다. 간략히 이러한 오류를 X 오류와 Z 오류라고 합니다.
양자 칩의 사진부터 살펴보겠습니다.
이것은 최근접 이웃 상호 작용만 있는 큐비트로 구성된 2D 배열입니다. 데이터 큐비트는 소중한 양자 상태를 저장합니다. 측정 큐비트는 X 오류와 Z 오류를 감지하는 데 사용됩니다. 이를 이해하는 좋은 방법은 각각의 밝은 파란색 영역이 접하는 데이터 큐비트에서 Z 오류를 감지하고 각각의 어두운 파란색 영역이 X 오류를 감지하는 것으로 상상하는 것입니다. 데이터 큐비트에서 Z 오류가 발생하면 인접한 밝은 파란색 영역이 활성화되어 해당 영역을 찾아 소프트웨어에서 해당 영역의 상태 정보를 보상할 수 있습니다. X 오류와 Z 오류의 밀도가 충분히 낮을 경우 밝은 영역의 패턴을 통해 이러한 오류를 찾고 보상할 수 있는 명확한 정보를 얻을 수 있습니다.
측정 큐비트에 오류가 발생하는 경우 잘못 활성화된 영역이 생길 수 있습니다. 이 문제에 대처하기 위해 가능한 한 자주 오류 검색이 반복되며, 다음에 검사를 수행하면 해결될 가능성이 큽니다. 이를 통해 측정 오류에 대해 식별 가능한 서명이 생성되어 소프트웨어에서 처리할 수도 있습니다. 양자 컴퓨터와 보조를 맞추면서 오류의 위치와 유형을 더 잘 식별하기 위해 측정 큐비트의 출력을 처리하는 보다 정교한 알고리즘을 고안하는 것은 지속적으로 연구하는 분야입니다.
위에서 다룬 내용은 양자 오류 수정과 양자 컴퓨팅의 발전에서 양자 오류 수정의 중대한 역할을 아주 개략적으로 살펴본 것입니다. 매우 기초적인 사항부터 시작하여 양자 상태 및 회로와 오늘날 사용되는 최신 오류 수정 도구에 대한 단계별 설명과 실험을 보려면 Coursera로 이동하여 양자 오류 수정 실습 과정을 참조하세요.
항상 양자 문제를 해결하고 싶었던 소프트웨어 엔지니어라면, 이 과정을 이수한 후 양자 회로를 시뮬레이션하고 오류 수정 기법을 개발하는 Cirq, Stim, Crumble 등의 오픈소스 소프트웨어를 만드는 데 사용되는 Quantum AI 오픈소스 도구를 살펴보세요. 양자 알고리즘을 설계하고 실용적인 양자 컴퓨팅을 실현할 수 있게 해줄 도구의 개발에 기여하는 방법을 알아보세요.
다음은 이론 컴퓨터 과학, 소프트웨어 공학, 양자 물리학을 결합한 흥미로운 연구 분야입니다.
이 그룹에 가입하여 TQEC 프로젝트에 액세스하고 이 이미지가 3개의 논리 큐비트 abc가 3개의 제어 NO 게이트를 거쳐 a'b'c'라는 출력값을 생성하는 확장 가능한 내결함성 양자 계산을 보여주는 그림인 이유를 알아보세요.