n개의 큐빗을 가진 양자 컴퓨터는 중첩 현상을 이용해 2의 n제곱개의 연산을 수행하며, 인수 분해, 분자 시뮬레이션, AI 컴퓨팅과 같은 대규모 연산 문제를 해결할 수 있다.

그러나 현재의 양자 컴퓨터는 아직 기본 연산소자 큐비트(qubit)가 하드웨어 상에서의 어떤 결점이나 주위 환경의 영향으로 인한 연산 오류에서 자유롭지 못하며, 수백 개 정도의 큐비트밖에 가질 수 없는 '소음 중간 규모 양자(Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ)' 단계에 있으며, 양자 회로 작동 중 발생하는 소음, 열역학적 교란 및 기타 외부 환경적 간섭은 큐비트의 오류를 유발하는 경우가 많다.

또한 고전적 컴퓨팅의 오류와 비교할 때 양자 컴퓨팅 오류는 더 복잡하고 수정하기 어려우며, 오류가 양자 회로 전반에 걸쳐 전파될 위험이 있어 이러한 양자 컴퓨팅 오류를 효과적으로 줄이는 것이 양자 컴퓨팅 기술 발전에 있어 중요하다.

글로벌 증강 현실(AR) 기업 와이마이(WiMi)가 양자 컴퓨팅의 오류 병목현상을 타개할 뿐만 아니라, 추가적인 양자 자원 없이도 고전적 제어 및 하이브리드 컴퓨팅 방법을 통해 양자 회로의 정확도를 향상하는 ‘ML 기반 양자 오류 완화 기술(Machine Learning-based Quantum Error Suppression Technology, MLQES)’을 개발했다.

전통적인 양자 오류 수정 방법은 일반적으로 중복 정보를 저장하기 위해 추가적인 큐빗을 필요로 하거나, 복잡한 양자 오류 수정 코드를 사용해 오류를 수정한다. 그러나 이러한 방법은 상당한 양자 자원을 소비할 뿐만 아니라, 현재 NISQ 장치의 물리적 구현에 높은 요구사항을 부과한다.

이러한 상황에서 MLQES 기술은 ML 모델을 사용해 양자 회로에서 발생할 수 있는 잠재적 오류를 예측하고, 최종 연산 결과에 대한 오류의 영향을 최소화하기 위해 회로 구조를 동적으로 조정한다.

먼저 감독 학습 모델을 사용해 양자 회로를 분석한다. 이 학습 모델은 다양한 양자 회로와 오류 분포에 대한 데이터세트로 학습되어, 다양한 양자 회로에서 빈번히 발생하는 오류를 예측할 수 있다.

또한 새로운 양자 회로가 입력되면, MLQES는 회로 내의 다양한 작업, 예를 들어 양자 게이트, 큐빗 간 얽힘 등의 오류 크기를 실시간으로 예측할 수 있다. 기계 학습 모델이 양자 회로의 오류 값이 설정된 임계값을 초과한다고 예측하면, MLQES 시스템은 회로 분할 메커니즘을 작동한다.

이는 높은 오류 조건에서 전체 회로가 실행되는 것을 방지하기 위해, MLQES는 오류가 영향을 미친 분할 전략을 사용해 큰 양자 회로를 두 개 이상의 작은 하위 회로로 분할하며, 각 하위 회로 내에서 오류가 허용할 수 있는 범위 내에 제어되도록 보장한다. MLQES는 각 하위 회로에 대한 오류 예측이 설정된 임계값 이하로 떨어질 때까지 반복적으로 분할 과정을 수행한다.

분할된 하위 회로는 양자 장치에서 독립적으로 작동할 수 있다. 하위 회로의 규모가 작아지면, 큐빗 간의 얽힘 및 상호작용을 더 쉽게 제어할 수 있어 양자 작업에서 소음 간섭을 줄일 수 있다. 각 하위 회로의 실행이 완료되면, 그 출력은 추가 처리를 위해 기존 컴퓨터로 전송된다.

기존 컴퓨터에서는 MLQES가 기존 컴퓨팅 재구성 알고리듬을 사용해 여러 하위 회로의 결과를 완전한 양자 회로로 결합해 출력한다. 이 재구성 과정은 추가적인 양자 작업에 의존하지 않고, 기존 컴퓨터의 처리 능력을 활용한 것으로, 양자 컴퓨팅 연산을 보완한다.

또한 기존의 양자 오류 수정 방법과 비교할 때, MLQES는 추가적인 큐비트 자원을 필요로 하지 않는다. 현재 양자 장치에서는 큐비트 자원이 매우 제한적이며, 이러한 자원을 유지하는 데 상당한 비용이 든다. MLQES는 복잡한 양자 오류 수정 문제를 확장 가능한 고전-양자 하이브리드 연산 문제로 단순화해 오직 고전적 컴퓨팅 제어에 의존한다.

한편, MLQES는 큐빗의 작동 소음과 제한 때문에 양자 오류 수정이 어려운 NISQ 장치에 맞춰 설계됐다. 따라서 높은 정밀도가 필요한 시나리오에서 NISQ 장치의 추가 적용을 지원한다.

와이마이 관계자는 “양자 컴퓨팅은 금융, 재료 과학, 인공지능과 같은 분야에서 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다.”라며 “MLQES 기술을 통해 와이마이는 이러한 산업에 더 효율적이고 신뢰할 수 있는 양자 컴퓨팅 솔루션을 제공해, 기업과 연구 기관이 양자 컴퓨팅을 실세계의 생산 및 연구에 더 빠르고 더 일찍 적용할 수 있도록 도울 것”이라고 전했다.