구글은 2026년 10월 15일, 자사의 윌로 양자 프로세서를 이용한 실험에서 매직 스테이트 배양으로 오류를 약 40분의 1로 줄였다고 발표했다. 알파벳의 자회사인 구글은 특별히 준비된 양자 상태에서 99.99%의 논리적 충실도를 달성했다. 이는 상용화가 가능한 양자컴퓨터를 선보인 것이 아니라 자원 병목 현상을 해결한 성과다.
핵심 요약
- 오류 감소는 준비된 양자 상태에 적용되며, 컴퓨터 전체의 정확도를 의미하지 않는다.
- 이 기술은 유용한 양자 계산에 필요한 하드웨어 자원을 줄일 가능성이 있다.
- 구글은 더 큰 규모의 시연과 추가 엔지니어링 작업이 여전히 필요하다고 밝혔다.
목차
매직 스테이트 배양의 성과
구글 퀀텀 AI 연구진은 범용 양자컴퓨팅에 필요한 연산을 가능하게 하는 양자 상태의 한 종류인 고품질 T-스테이트를 생성하는 방법을 시연했다. 99.99%의 논리적 충실도는 해당 상태가 의도된 형태와 얼마나 가까운지를 측정한 수치다.
구글의 윌로 배양 기술 발표에 따르면 배양을 거치지 않고 준비한 상태와 비교해 오류가 약 40분의 1로 줄었다. 구글은 이 연구가 10월 15일 사이언스에 게재됐다고 밝혔다.
이 성과의 범위에 주목할 필요가 있다. 이번 실험은 양자 계산의 구성 요소를 개선한 것이다. 전체 프로그램을 99.99%의 정확도로 실행할 수 있음을 입증하거나 프로세서가 상용 애플리케이션에 사용할 준비를 마쳤음을 보여주는 것은 아니다.
| 항목 | 세부 내용 |
|---|---|
| 이론적 방법 | 2024년 크레이그 기드니, 노아 셧티, 코디 존스가 개발했다. |
| 초기 오류 정정 코드 | 거리 3 컬러 코드. |
| 최종 오류 정정 코드 | 거리 5 표면 코드. |
상태 준비에 많은 자원이 필요한 이유
고품질의 오류 정정 매직 스테이트를 생성하는 데는 많은 자원이 들며, 각 상태는 한 번 사용하면 재사용할 수 없다. 구글은 매직 스테이트를 준비하는 데 양자컴퓨터 용량의 최대 95%가 소요될 수 있다는 추정치를 제시했다. 그만큼 계산에 사용할 수 있는 자원은 상대적으로 줄어든다.
배양은 필터처럼 작동한다. 연구진은 잡음이 있는 상태를 칩의 작은 영역에 주입한 다음, 여러 측정을 조율해 오류를 감지하고 결함이 있는 시도를 폐기한다. 살아남은 상태는 더 큰 인코딩에 맞게 조정할 수 있다.
따라서 상태 준비의 효율성이 높아지면 실용적인 작업에 필요한 양자컴퓨터의 규모를 줄일 수 있다. 다만 이는 잠재적인 이점일 뿐, 상용 시스템의 비용을 낮춘다는 점이 입증된 것은 아니다.
하드웨어 호환성은 개선됐지만 규모 확장은 입증되지 않아
연구팀은 배양한 상태를 두 가지 오류 정정 방식 사이에서 옮기기도 했다. 즉, 컬러 코드에서 표면 코드로 전환했다. 이는 정제된 상태가 구글 컴퓨팅 아키텍처 내에서 전환 과정을 견딜 수 있는지 시험한 것이다.
초기 벤치마크에서 실험실 잡음이 문제를 일으킨 뒤 연구팀은 제어 시스템과 측정 기법을 모두 변경해야 했다. 구글은 배양 기술을 실용적인 양자컴퓨팅에 적합한 규모로 구현하기까지 상당한 기술적 과제가 남아 있다고 밝혔다.
결론
이번 성과로 배양 기술은 이론에서 하드웨어 시연 단계로 나아갔다. 다음 기술적 이정표는 이점을 유지하면서 해당 방법을 확장할 수 있음을 보여주는 것이다. 구글은 실용화 일정은 제시하지 않았다.
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