AI를 활용한 양자 컴퓨터 교정의 혁신
Quantum Elements와 Qruise는 AI 기반 솔루션으로 9큐빗 Rigetti Novera™ QPU의 교정을 성공적으로 자동화했습니다. 이 시스템은 Quantum Machines의 OPX1000 제어 플랫폼과 NVIDIA의 DGX Quantum과 통합되어 운영됩니다.
- 보충 내용 1: 이 AI 기반 솔루션은 머신러닝 알고리즘을 활용하여 여러 큐빗의 상태와 상호작용을 실시간으로 분석하고 최적화합니다. 이러한 자동화 프로세스는 기존의 수작업 교정에 비해 대규모 시스템의 정확도를 크게 향상시킵니다.
- 보충 내용 2: NVIDIA의 DGX Quantum은 복잡한 양자 컴퓨팅 연산을 가속화하기 위해 고성능 GPU를 활용하며, 이는 데이터 처리 및 연산 시간을 단축시켜 실시간 교정을 가능케 합니다.
효율적인 큐빗 교정 성과
Quantum Elements는 단일 큐빗 게이트에서 99.9%의 정확도, 두 큐빗 게이트에서 98.5%의 정확도를 달성했습니다. Qruise는 모든 9개의 큐빗을 동시에 최적화하여 준비 시간을 크게 단축했습니다. 이러한 결과는 AI가 양자 시스템의 복잡한 교정에 어떻게 기여할 수 있는지를 명확히 보여줍니다.
- 보충 내용 1: 99.9%의 정확도는 양자 상태의 파동함수 중첩이나 얽힘 현상 등 중요한 양자 특성의 왜곡을 최소화함으로써 양자 컴퓨팅의 신뢰성을 크게 높입니다.
- 보충 내용 2: Qruise의 방식은 광범위한 양자 네트워크에서 큐빗 상태를 실시간으로 모니터링하고 조정하여 최적 성능을 유지하게 합니다. 이는 장시간에 걸친 안정적 운영에 필수적입니다.
양자 컴퓨터 교정의 주요 과제
현재 양자 컴퓨터의 확장에 있어 가장 큰 장애물 중 하나는 교정 작업입니다. 각 큐빗은 복잡한 파라미터 조정이 필요하며, 이들이 시간이 지나면서 서로 상호작용하여 드리프트하는 경향이 있습니다.
- 보충 내용 1: 큐빗 드리프트는 환경적 요인, 온도 변화, 자기장 등의 미세한 변화에 매우 민감하여 정기적이고 정확한 교정이 필요합니다. 이러한 문제는 시스템의 확장에 직접적인 제약을 가하게 됩니다.
- 보충 내용 2: 교정의 어려움은 양자 컴퓨팅의 상용화를 가로막는 큰 요소로 작용합니다. 특히, 다양한 양자 칩 플랫폼간의 표준 호환성 부족도 추가적인 복잡성을 야기합니다.
AI 기반 교정의 필요성
양자 시스템이 더 크고 복잡해짐에 따라 AI 기반 도구의 통합은 필수적일 수 있습니다. Rigetti, Quantum Machines 및 그들의 파트너들은 혁신적인 솔루션을 통해 양자 컴퓨터의 실용적 발전을 가속화하는 데 기여하고 있습니다.
- 보충 내용 1: AI 기반 교정 시스템은 지능형 데이터 분석을 통해 양자 시스템이 스스로 자율적으로 조정되도록 하여 인간의 개입을 최소화합니다. 이는 교정의 정확도와 효율성을 동시에 향상시킵니다.
- 보충 내용 2: 이와 같은 AI 통합은 지속적인 학습을 통해 양자 하드웨어의 평균 성능을 꾸준히 상향시키고, 미래 양자 네트워크의 효율적인 관리 및 제어를 가능하게 합니다.
양자 컴퓨터와 AI의 융합
이러한 협력은 AI와 양자 기술의 융합이 실용적 사용 사례뿐만 아니라 운영적 과제 해결에도 기여할 수 있음을 시사합니다. AI는 양자 하드웨어의 확장 가능한 제어를 가능하게 하며, 이는 유용한 응용 프로그램을 위한 필수 조건입니다.
- 보충 내용 1: 양자 컴퓨팅이 AI의 복잡한 모형 학습과 대규모 데이터 최적화 문제 해결을 돕는 동시에, AI 기술은 양자 하드웨어 설계와 실행의 효율성을 증대시킵니다.
- 보충 내용 2: IBM, Google과 같은 기업도 AI와 양자 컴퓨팅의 융합을 통해 높은 수준의 양자 알고리즘 개발에 투자하고 있으며, 이는 양자 우위를 달성하는데 중요한 역할을 할 것입니다.
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