구글, 양자 프로세서로 매직 상태 배양 실증했다

구글 양자컴퓨터 연구팀인 구글 퀀텀 AI(Google Quantum AI)가 양자컴퓨터 실용화에 필요한 핵심 기술인 매직 상태 배양(Magic State Cultivation)을 실증했다고 발표했다. 구글 양자 프로세서 윌로우(Willow)로 진행한 실험에서 기존 방식보다 오류를 40분의 1로 줄이는 데 성공했다.

양자컴퓨터는 기존 컴퓨터로 풀기 어려운 문제를 빠르게 처리할 잠재력을 지녔다. 하지만 계산에 쓰는 양자비트는 외부의 작은 영향에도 오류가 나기 쉬워 정확한 계산을 이어가려면 양자 오류 정정 기술이 꼭 필요하다.

양자 오류 정정은 물리 양자비트 여러 개를 묶어 오류에 강한 논리 양자비트를 만든다. 다만 오류 정정만으로 모든 계산에 필요한 연산을 구현할 수 있는 건 아니다. 복잡한 계산을 하려면 특정 양자 연산을 가능하게 하는 마법 상태(Magic State)라는 특수한 양자 상태가 필요하다.

마법 상태는 양자컴퓨터가 폭넓은 계산을 수행하는 데 쓰는 핵심 자원이다. 그런데 오류가 적은 고품질 마법 상태를 만들려면 양자비트와 연산이 대량으로 필요하며 양자컴퓨터 처리 능력의 최대 95%를 마법 상태 생성에 써야 할 수도 있다. 마법 상태는 계산에 쓰면 소모되기 때문에 필요할 때마다 반복해서 만들어야 한다는 점도 걸림돌이다.

구글 퀀텀 AI 크레이그 기드니(Craig Gidney) 연구원 등은 이 문제를 풀기 위해 2024년 매직 상태 배양이라는 방법을 제안했다. 처음부터 완벽한 마법 상태를 만들려 하지 않고 오류가 섞인 마법 상태를 먼저 준비한 뒤 측정으로 문제 있는 것을 걸러내 고품질 마법 상태를 얻는 방식이다.

구체적으로는 양자 프로세서 일부 영역에 마법 상태를 준비하고 여러 양자비트를 이용한 측정으로 상태를 꼼꼼히 살핀다. 오류가 감지되면 해당 시도를 버리고 문제가 없을 때만 결과를 채택한다. 이게 매직 상태 배양이다.

이번에는 구글 퀀텀 AI 에마 로젠펠드(Emma Rosenfeld) 연구원 등이 윌로우로 매직 상태 배양을 실제로 수행했다. 그 결과 배양을 하지 않았을 때보다 오류 발생 확률이 40분의 1로 떨어졌다. 생성된 마법 상태가 목표로 한 이상적인 상태에 얼마나 가까운지를 나타내는 충실도는 99.99%에 이르렀다.

다만 모든 시도에서 고품질 마법 상태를 얻을 수 있는 건 아니다. 이번 실험에서는 오류 감지 등으로 많은 시도가 버려졌고 최종 채택된 건 전체의 8%였다. 그래도 필요한 양자비트와 연산을 크게 줄일 수 있다는 점에서 연구팀은 매직 상태 배양을 유망한 기술로 보고 있다.

연구팀은 마법 상태를 만드는 데 그치지 않고 이를 다른 양자 오류 정정 방식으로 옮기는 실험에도 성공했다. 매직 상태 배양에 적합한 컬러 코드 방식으로 만든 양자 상태를 더 널리 연구되는 표면 코드 방식으로 옮겼다. 배양한 마법 상태를 미래 양자컴퓨터에서 활용하기 위한 중요한 시도다.

이번 성과만으로 실용적인 양자컴퓨터가 완성되는 건 아니다. 오류가 적은 마법 상태를 만들어 내긴 했지만 대규모 양자 계산에 꾸준히 쓰려면 더 많은 양자비트를 동원한 검증과 기술 개선이 필요하다.

구글은 그동안 이론적 제안에 머물렀던 매직 상태 배양이 실제 양자 프로세서에서도 작동한다는 걸 이번 연구로 보여줬다고 설명했다. 연구팀은 앞으로 매직 상태 배양을 더 큰 시스템으로 확장해 실용적인 양자컴퓨터 구현에 나설 계획이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.