양자컴퓨터가 비록 오류는 있지만 오늘날의 강력한 슈퍼컴퓨터의 몇 가지 문제를 해결할 수 있을 것입니다.
슈퍼컴퓨터 VS 양자컴퓨터
계산과 정확성은 밀접한 관련이 있습니다. 하지만 IBM과 UC Berkeley 사이의 새로운 협업은 자성 물질의 동작을 이해하는 것에서부터 신경망이 동작하는 방식, 정보가 소셜 네트워크를 통해 어떻게 확산되는지 모델링 하는 것에 이르기까지의 까다로운 문제를 해결하기 위해 반드시 완벽함이 필요한 것은 아님을 보여주었습니다.
연구팀은 점차 복잡해지는 작업을 위해 IBM의 127큐비트 Eagle 칩을 로렌스 버클리 국립 연구소와 퍼듀 대학의 슈퍼컴퓨터와 비교하여 작업을 수행했습니다. 더 쉬운 계산을 통해 Eagle은 매번 슈퍼컴퓨터의 결과를 일치시켜 노이즈가 있더라도 양자컴퓨터가 정확한 응답을 생성할 수 있음을 제안했습니다. 그러나 이 기술이 빛을 발한 곳은 확장성과 최첨단 실리콘 컴퓨터 칩으로 훨씬 더 정확한 결과를 얻을 수 있다는 점입니다.
핵심은 노이즈를 줄이는 후처리 기술입니다. 큰 그림을 보는 것과 마찬가지로 이 방법은 각 브러시 스트로크를 무시하고 그림의 작은 부분에 초점을 맞추고 작품의 일반적인 요점을 포착합니다.
네이처지에 발표된 이 연구는 양자 컴퓨터가 기존의 컴퓨터보다 더 빨리 문제를 해결할 수 있다는 이론인 양자 이점을 추구하는 것이 아닙니다. 오히려 그것은 오늘날의 양자 컴퓨터가 불완전해도 예상보다 더 빨리 과학 연구의 일부가 될 수 있다는 것을 보여줍니다. 즉, 이제 양자 효용의 영역에 진입했습니다.
IBM Quantum의 Theory of Quantum Algorithms 그룹의 수석 연구원이자 관리자인 Kristan Teme 박사는 “이 작업의 핵심은 이제 Eagle의 큐비트 127개를 모두 사용하여 상당히 크고 깊은 회로를 실행할 수 있다는 것입니다. 그리고 그 수치는 정확하게 나옵니다.”라고 말했습니다.
양자컴퓨터의 아킬레스건은 오류
휴대폰이나 노트북에서 실행되는 일반적인 실리콘 기반 컴퓨터 칩과 유사하게 양자 컴퓨터는 비트라는 데이터 패킷을 사용합니다. 다른 점은 고전적인 컴퓨터에서 비트는 1 또는 0을 나타냅니다. 하지만 양자 쿼크 덕분에 비트에 해당하는 양자 큐비트는 어느 위치에든 착지할 가능성이 있는 유동 상태로 존재합니다. 이러한 특성은 다른 특성과 함께 양자 컴퓨터가 여러 복잡한 계산을 동시에 계산할 수 있게 해 이론적으로 오늘날의 실리콘 칩보다 훨씬 더 효율적입니다.
큐비트는 서로 상호 작용하는 방식과 마찬가지로 까다롭습니다. 상태나 환경 사소한 변화도 계산을 방해할 수 있습니다. “양자 컴퓨터의 모든 잠재력을 개발하려면 자체 오류를 수정할 수 있는 장치가 필요합니다.”라고 웬딘과 바이랜더가 말했습니다.
이상적인 결말은 결함을 허용하는 양자 컴퓨터입니다. 여기에는 오늘날 시뮬레이션 모델에서 사용되는 완벽한 큐비트와 유사한 수천 개의 고품질 큐비트가 있으며, 모두 자체 수정 시스템에 의해 제어됩니다.
그 환상은 아마 수십 년 후가 될 것입니다. 그러나 과학자들은 임시 해결책인 오류 완화를 정착했습니다. 아이디어는 간단합니다. 만약 우리가 노이즈를 없앨 수 없다면 후처리 소프트웨어를 사용하여 양자의 일시적 고장을 보상하는 방법을 찾는 동안 오류를 측정하고 허용하는 것입니다.
그것은 어려운 문제입니다. “노이즈가 많은 중간 규모의 양자 계산”이라고 불리는 이전의 한 방법은 오류가 누적될 때 추적하고 당면한 계산 작업을 손상시키기 전에 오류를 수정할 수 있습니다. 그러나 이 아이디어는 몇 개의 큐비트를 실행하는 양자 컴퓨터에만 효과가 있었습니다.
IBM Quantum은 다른 아이디어를 가지고 있었습니다. 지난 2017년 그들은 양자 컴퓨팅 시스템에서 노이즈의 원인을 이해할 수 있다면 그 영향을 제거할 수 있다는 안내 이론을 발표했습니다. 전체적인 아이디어는 다소 비정통적입니다. 연구팀은 노이즈를 제한하는 대신 큐비트를 제어하는 유사한 기술을 사용하여 의도적으로 양자컴퓨터에서 노이즈를 강화했습니다. 이를 통해 다양한 수준의 노이즈로 주입된 여러 실험의 결과를 측정하고 부정적인 영향에 대응하는 방법을 개발할 수 있습니다.
백 투 더 제로
이 연구에서 팀은 시스템에서 노이즈가 어떻게 작용하는지에 대한 모델을 생성했습니다. 이 “노이즈 아틀라스”를 사용하면 원치 않는 신호를 예측 가능한 방식으로 더 잘 조작하고 증폭 및 제거할 수 있습니다.
ZNE(Zero Noise Extrapation)라는 후처리 소프트웨어를 사용하여 측정된 “노이즈 아틀라스”를 노이즈가 없는 시스템으로 추정했습니다. 이는 디지털 방식으로 녹음된 사운드트랙에서 배경 잡음을 지우는 것과 같습니다.
개념 증명으로 물리학, 신경 과학 및 사회 역학에서 복잡한 시스템을 캡처하는 데 사용되는 고전적인 수학 모델로 전환했습니다. 2D 이징 모델이라고 불리는 이것은 원래 거의 한 세기 전에 자성 물질을 연구하기 위해 개발되었습니다.
자성 물체는 큐비트와 비슷합니다. 나침반을 상상해 보세요. 나침반은 북쪽을 가리키지만 여러분이 어디에 있는지에 따라 어떤 위치에 착륙할 수 있습니다. 즉, 그들의 최종 상태를 결정합니다.
이징(Ising) 모델은 각각의 회전이 이웃에 영향을 미치는 나침반 격자를 모방합니다. 각 회전에는 위 또는 아래의 두 가지 상태가 있습니다. 원래 자성 특성을 설명하는 데 사용되었지만, 이징 모델은 생물학적 신경망 및 사회 역학과 같은 복잡한 시스템의 행동을 시뮬레이션하는 데 널리 사용됩니다. 또한 이미지 분석에서 노이즈를 제거하고 컴퓨터 비전을 강화하는 데 도움이 됩니다.
이 모델은 규모 때문에 까다로운 양자 컴퓨터에 적합합니다. 나침반의 수가 증가함에 따라 시스템의 복잡성은 기하급수적으로 증가하고 오늘날의 슈퍼컴퓨터의 능력을 빠르게 능가합니다.
초기 테스트는 먼저 슈퍼컴퓨터의 능력 내에서 잘 회전하는 작은 그룹에 초점을 맞췄습니다. 결과는 오류 완화 소프트웨어를 사용하여 Eagle 양자 프로세서의 성능에 대한 벤치마크를 제공함으로써 두 가지 모두 적합했습니다. 즉 오류가 있더라도 양자 프로세서는 최첨단 슈퍼컴퓨터의 결과와 유사한 정확한 결과를 제공했습니다.
다음 테스트를 위해 계산의 복잡성을 높였고, 결국 Eagle의 127 큐비트와 60개 이상의 다른 단계를 사용했습니다. 처음에는 정확한 답을 계산하기 위한 속임수로 무장한 슈퍼컴퓨터가 양자 컴퓨터를 따라잡았고 놀랍게도 비슷한 결과를 내놓았습니다.
“이러한 큰 문제들에 대한 양자와 고전적인 계산 사이의 일치 수준은 개인적으로 꽤 놀라웠습니다.”라고 IBM Quantum의 연구 저자 Andrew Eddins 박사가 말했습니다.
그러나 복잡성이 증가함에 따라 고전적인 근사 방법이 흔들리기 시작했습니다. 한계점은 문제를 모델링 하기 위해 큐비트를 68로 다이얼 했을 때 발생했습니다. 여기에서 Eagle은 127 큐비트까지 확장하여 슈퍼컴퓨터의 능력을 넘어서는 답변을 얻을 수 있었습니다.
결과가 완전히 정확하다는 것을 증명하는 것은 불가능합니다. 그러나 Eagle의 성능이 슈퍼컴퓨터의 결과와 일치하기 때문에(슈퍼컴퓨터가 더 이상 버틸 수 없는 수준까지) 이전 시험에서는 새로운 답이 맞을 가능성이 높음을 시사합니다.
향후 계획
이 연구는 여전히 개념 증명입니다.
후처리 소프트웨어인 ZNE가 127큐비트 시스템의 오류를 완화할 수 있음을 보여주지만, 솔루션이 확장될 수 있을지는 여전히 불확실합니다. IBM의 1,121 큐비트 Condor 칩과 최대 4,158 큐비트의 “유틸리티 스케일 프로세서” 파이프라인이 포함되어 있으므로 오류 해결 전략은 추가 테스트가 필요할 수 있습니다.
전반적으로 이 방법의 강점은 속도가 아니라 규모에 있습니다. 양자 속도 향상은 기존 컴퓨터보다 약 2~3배 더 빨랐습니다. 이 전략은 강력한 기계를 활용하기 위한 임시 해결책으로 오류를 모두 수정하는 것이 아니라 오류를 최소화하는 전략을 추구함으로써 단기적이고 실용적인 접근 방식을 사용합니다.
Wendin과 Bylander는 “이러한 기술은 양자 컴퓨팅 연구를 넘어 유용한 양자 이점을 제공하고 진정한 내 결함성 양자 컴퓨팅을 위한 길을 열 수 있는 응용 프로그램을 제공함으로써 기술, 제어 시스템 및 소프트웨어의 개발을 주도할 것”이라고 말했습니다. 비록 아직 초기 단계지만 “양자 프로세서가 기존 컴퓨터의 범위를 훨씬 벗어난 물리적 시스템을 에뮬레이터 할 수 있는 더 많은 기회를 예고합니다.”
< 참고 : An IBM Quantum Computer Beat a Supercomputer in a Benchmark Test >
