양자 컴퓨팅은 고전적 컴퓨팅 한계를 넘어 복잡한 연산을 처리할 수 있는 잠재력을 지니고 있지만, 여전히 높은 오류율과 짧은 코히어런스 시간 문제에 직면해 있다. 특히 NISQ(잡음이 많은 중간 규모 양자) 프로세서는 실용적 연산으로 나아가는 과정에서 오류 제어가 가장 큰 걸림돌로 지적된다.

기존의 표면 코드나 플로켓(Floquet) 코드 방식은 소수의 논리 큐비트를 보호하기 위해 수천 개의 물리적 큐비트를 요구하며, 중간 회로 측정을 필요로 하는 등 구현의 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 비용과 복잡성을 줄이면서도 효과적인 오류 억제 방식을 찾는 것이 산업과 연구 현장의 핵심 과제로 떠오르고 있다.

양자 컴퓨팅 기술 기업 테라 퀀텀(Terra Quantum)이 양자 중력 개념을 응용한 양자 메모리 매트릭스(QMM) 기반 오류 정정 기술을 발표했다.

이 기술은 IBM 초전도 프로세서에서 검증되었으며, 게이트 오버헤드 없이 충실도를 향상시키는 플러그 앤 플레이형 오류 억제 방식을 제시했다. 이 기술은 QMM으로 강화된 오류 수정으로 기존 하드웨어에서도 변경 없이 작동하며 지금 당장 효과를 제공한다고 테라 퀀텀 측은 밝혔다. QMM은 단순한 이론적 아이디어를 넘어 실제 하드웨어에서 구현 가능함을 입증함으로써 산업적 활용 가능성을 넓혔다.

QMM 기반 오류 정정 기술의 트징

① QMM의 이론적 기반

QMM은 양자 중력에서 영감을 얻어 시공간을 유한 차원 메모리 셀의 격자로 모델링한 개념을 양자 회로로 구현한 것이다. 이는 중간 측정이나 추가 게이트 없이 충실도를 높이는 경량 모듈로, 기존 표면 코드의 대안을 제시한다.

② 오류 억제 성능

단일 QMM 사이클은 73% 충실도를 달성하며, 반복 코드와 결합 시 94%까지 향상된다. 이는 CX 게이트를 추가하지 않고도 32%의 성능 이득을 제공한다. 하이브리드 워크로드에서는 학습 손실을 35% 줄이고 실행 간 성능 분산을 절반으로 낮췄다. 시뮬레이션 결과, 3개의 QMM 레이어가 기존 거리-3 표면 코드와 유사한 오류율을 달성하면서 필요한 큐비트 수는 10분의 1에 불과했다.

③ 실용적 확장성

QMM은 하드웨어 변경이 필요 없는 모듈식 오류 억제 기술이다. 광자 및 아날로그 플랫폼처럼 중간 측정이 불가능한 환경, 클라우드 기반 양자 시스템처럼 지연 시간이 중요한 환경에서 모두 활용 가능하다. GPU나 AI 가속기가 기존 컴퓨팅 패러다임을 전환시킨 것처럼, QMM은 양자 컴퓨팅을 위한 새로운 “양자 텐서 코어”로 기능한다.

QMM은 회로 깊이나 게이트 수를 늘리지 않고 오류를 줄여 큐비트당, 비용당, 전력당 성능을 높인다. 하드웨어 업체와 개발자는 스택 재설계 없이도 확장성과 내결함성을 갖춘 양자 컴퓨팅을 구현할 수 있으며, 이는 연구와 산업적 적용 모두에서 혁신적 변화를 이끌 수 있다.

테라 퀀텀의 CPO 플로리안 뉴카트(Florian Neukart)는 “양자 중력 개념을 양자 프로세서에 맞춰 플러그 앤 플레이 방식으로 적용했으며, 아키텍처 변경 없이 즉각적인 효과를 제공한다.”라며 “이는 10년 후가 아닌 지금 당장 산업에 변화를 가져올 수 있는 혁신”이라고 밝혔다. 그는 QMM이 단순히 오류 억제 수단이 아닌, 새로운 차원의 양자 알고리듬 개발 기반이 될 것임을 강조했다.

QMM은 양자 머신러닝, 화학, 최적화 등 고전적 비용 구조에서는 불가능했던 영역에서 풍부하고 표현력이 높은 모델을 탐색할 수 있는 길을 열었다. 이는 양자 알고리듬 연구와 실제 산업 응용에서 의미 있는 진전으로 평가된다.

테라 퀀텀의 QMM 기반 오류 억제 기술은 양자 컴퓨팅이 직면한 근본적인 문제인 높은 오류율과 자원 소모를 동시에 해결할 수 있는 혁신적 접근이다. 기존 하드웨어와 호환되며, 즉각적인 효과를 제공한다는 점에서 기업과 연구 기관 모두에게 실질적인 가치가 있다. QMM은 내결함성 확보와 비용 절감이라는 두 가지 목표를 동시에 충족시키며, 차세대 양자 알고리듬과 산업적 활용을 가능하게 하는 새로운 패러다임으로 자리매김할 전망이다.