양자컴퓨터 최적 연산 시퀀스 체계적 식별

과학자들이 최초로 양자컴퓨터의 최적 양자 연산 시퀀스를 체계적으로 식별할 수 있게 됐다.

양자 컴퓨터가 작업을 수행하려면 일련의 양자 연산을 작성해야 한다. 지금까지 컴퓨터 운영자는 기존 방법(레시피)을 기반으로 자체 양자 연산 시퀀스를 작성했다. 이번에 개발된 것은 생각할 수 있는 모든 양자 연산 시퀀스 중에서 이론적으로 최적의 시퀀스를 식별하기 위해 최적 제어 이론(GRAPE 알고리즘)을 적용한 체계적인 방법이다.

이 방법은 중형 양자 컴퓨터에 유용한 도구가 될 것으로 기대되며 가까운 시일 내에 양자 컴퓨터의 성능을 향상시키고 환경 영향을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

일본 국립정보통신기술연구소(National Institute of Information and Communications Technology)와 게이오대학(Keio University), 도쿄이과대학(Tokyo University of Science), 도쿄대학(University of Tokyo)의 공동 연구는 Physical Review A에 게재됐다.

현재 개발 중인 양자 컴퓨터는 과학 연구와 의료, 금융, 물류 최적화 등 사회 전반에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. 양자 컴퓨터의 큰 문제 중 하나는 양자 상태가 노이즈에 매우 민감하여 장기간 안정적으로 유지하기 어렵다는 것이다. 최상의 성능을 얻으려면 일관된 양자 상태가 유지되는 시간 내에 작업을 완료해야 한다. 최적의 시퀀스를 체계적으로 식별하는 방법이 필요했다.

연구팀은 최적의 양자 연산 시퀀스를 식별하는 체계적인 방법을 개발했다.

컴퓨터가 정보를 저장하고 처리할 때 모든 정보는 값이 0 또는 1인 비트열로 변환된다. 양자 연산 시퀀스는 사람이 읽을 수 있는 언어로 작성된 컴퓨터 프로그램으로, 양자 컴퓨터에서 처리할 수 있도록 변환된다. 양자 연산 시퀀스는 1큐비트 연산과 2큐비트 연산으로 구성된다. 가장 좋은 시퀀스는 가장 적은 작업을 수행하고 가장 좋은 성능을 보이는 시퀀스다.

새로운 방법은 수치 최적 제어 이론 알고리즘인 GRAPE라는 계산 알고리즘을 사용하여 기본 양자 연산의 모든 가능한 시퀀스를 분석한다. 특히, 큐비트 수와 조사 중인 작업 수에 따라 수천에서 수백만에 이르는 각 시퀀스에 대한 양자 연산 시퀀스 및 성능 지수(충실도 F) 테이블을 생성한다. 축적된 데이터를 기반으로 최적의 양자 연산 시퀀스를 체계적으로 식별한다.

새로운 방법으로 모든 양자 연산 시퀀스의 전체 목록을 분석하고 기존 레시피를 평가하는 것도 가능하다. 따라서 몇 큐비트 양자 알고리즘의 성능에 대한 과거 및 미래 연구를 위한 벤치마크를 설정하는 데 유용한 도구를 제공할 수 있다.

양자 컴퓨터를 위한 최적의 양자 연산 순서를 찾는 체계적인 방법은 중규모 양자 컴퓨터에 유용한 도구가 될 것으로 기대된다. 가까운 장래에 양자컴퓨터의 성능을 향상시키고 환경에 대한 부담을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

팀은 또한 우수한 양자 연산의 최적 시퀀스가 ​​많이 있음을 발견했다. 이것은 확률적 접근이 이 새로운 방법의 적용 가능성을 더 큰 작업으로 확장할 수 있음을 의미한다. 대규모 데이터 세트 분석을 기반으로 하는 접근 방식은 기계 학습을 이 새로운 방법과 통합하여 예측력을 더욱 향상시킬 가능성을 제시한다. 연구팀은 이번 결과를 실제 양자 알고리즘에서 얻은 작업의 최적화에 적용할 예정이다.