Google Quantum AI는 자사의 양자 프로세서 Willow에서 ‘매직 상태 배양’(magic state cultivation)이라는 기술을 실제로 구현해, 배양하지 않은 상태와 비교해 오류를 약 40배 줄였다고 발표했다. 연구 결과는 Science에 게재됐으며, 회사는 이번 성과가 양자 컴퓨팅을 실용적 애플리케이션으로 확장하는 데 걸림돌이 되는 가장 어려운 자원 병목 중 하나를 해결한다고 밝혔다.
매직 상태가 병목이 되는 이유
범용 양자 컴퓨팅이 기존 컴퓨팅의 능력을 넘어서는 유용한 프로그램을 실행하려면 특정한 연산 집합이 필요하다. 이러한 연산을 수행하기 위해 ‘매직 상태’라고 불리는 특수한 양자 상태를 만든 뒤 오류 정정 연산에 사용한다. 그러나 고품질의 오류 정정 매직 상태를 생성하려면 막대한 자원이 필요하다. Google이 제시한 추정에 따르면 양자 컴퓨터의 능력 중 최대 95%가 실제 계산이 아니라 매직 상태 생성에 투입될 수 있다.
매직 상태는 사용하면 소모되고 재사용할 수 없기 때문에 문제가 더욱 커진다. 따라서 매직 상태는 양자 시스템에서 희소한 자원이 된다.
매직 상태 배양 기술의 작동 방식
Google Quantum AI 연구진이 이전 연구를 바탕으로 개발한 이 방식은 노이즈가 있는 상태를 칩의 작은 영역에 입력한 다음, 결함이 있는 시도를 찾아 제외하기 위해 일련의 조정된 측정을 수행하는 방식이다. 이를 통해 오류가 적고 순수한 양자 상태를 배양하는 동시에, 컴퓨터 내부에서 사용할 수 있는 더 큰 인코딩에 맞게 상태를 조정한다.
핵심 과제는 이론적 아이디어를 실제 하드웨어에서 작동하는 시스템으로 전환하는 것이었다. 테스트 과정에서 연구팀은 전기 장비의 드리프트와 온도 변화로 인해 측정 결과의 유효성을 평가하는 데 사용한 측정 방식에 영향을 미치는 일종의 노이즈가 발생한다는 사실을 발견했다. 연구진은 시뮬레이션과 일관성 검사, 가정 검토를 거친 뒤 노이즈의 영향을 줄이기 위한 제어 수단을 추가했으며, 배양 과정 자체를 보정 도구로 사용하는 새로운 측정 기술을 고안했다.
측정 결과와 실질적인 변화
Willow 프로세서에서 이 프로토콜은 배양하지 않은 상태와 비교해 오류를 40배 줄였으며, 논리적 정확도가 99.99%에 이르는 T 상태를 생성했다. Google은 이를 양자 측정에서 새로운 기록 수준이라고 설명했다.
연구팀은 또한 두 가지 양자 오류 정정 방식 사이를 전환할 수 있음을 보였다. 하나는 배양 과정에 적합한 ‘컬러 코드’(color codes)이고, 다른 하나는 더 확립된 방식인 ‘표면 코드’(surface codes)다. 여기에는 거리 3의 컬러 코드에서 거리 5의 표면 코드로 상태를 이동하는 과정이 포함됐으며, 정제된 상태가 유지된 채 하드웨어 내부에서 이동했다.
아직 해결되지 않은 문제
이번 결과가 실용적 양자 컴퓨팅이 이미 가능해졌다는 것을 입증하는 것은 아니다. Google도 매직 상태 배양이 유용한 양자 컴퓨팅에 현실적으로 적용되려면 더 큰 규모에서 시연되어야 하며, 다른 공학적·기술적 과제도 여전히 남아 있다고 인정한다. 이번 성과의 실제 가치는 핵심적인 이론적 아이디어를 실제 프로세서에서 성공적으로 구현한 실험 수준으로 끌어올렸다는 데 있으며, 오류 정정 양자 컴퓨터 구축에 필요한 자원의 규모를 줄일 수 있는 잠재적 경로를 제시했다는 데 있다.