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최적화를 위한 새로운 양자 (새 탭에서 열림)

Google Quantum AI가 발표한 새로운 양자 알고리즘인 '디코딩된 양자 간섭(Decoded Quantum Interferometry, DQI)'은 기존 고전 컴퓨터로는 해결하기 어려운 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있는 획기적인 방법론을 제시합니다. 이 알고리즘은 양자 역학의 파동적 특성을 활용해 최적화 문제를 격자 구조의 '복호화(Decoding)' 문제로 변환함으로써, 특정 영역에서 고전 알고리즘 대비 압도적인 연산 속도 향상을 증명했습니다. 이는 향후 대규모 오류 수정 양자 컴퓨터가 실질적인 상업적·과학적 난제를 해결하는 데 핵심적인 도구가 될 것임을 시사합니다. **DQI의 핵심 원리: 최적화와 복호화의 결합** - DQI 알고리즘은 양자의 파동 성질을 이용해 간섭 패턴을 형성하며, 이를 통해 수많은 선택지 중 최적에 가까운 해답으로 수렴하도록 설계되었습니다. - 알고리즘의 핵심 단계는 수백에서 수천 차원의 격자(Lattice) 공간에서 특정 지점과 가장 가까운 격자점을 찾는 '복호화' 문제를 해결하는 것입니다. - 지난 수십 년간 데이터 통신 및 저장 분야에서 발전해 온 고도화된 복호화 알고리즘을 양자 간섭과 결합함으로써, 기존에는 불가능했던 방식으로 최적화 문제의 해를 찾습니다. **구체적인 성과: 최적 다항식 교차(OPI) 문제** - 연구팀은 '최적 다항식 교차(Optimal Polynomial Intersection, OPI)' 문제에서 DQI의 강력한 성능을 확인했습니다. 이는 데이터 과학의 다항식 회귀나 암호학 등에서 발생하는 고난도 문제입니다. - 양자 컴퓨터는 DQI를 통해 OPI 문제를 DVD나 QR 코드에 쓰이는 '리드-솔로몬(Reed-Solomon) 코드' 복호화 문제로 변환하여 처리합니다. - 분석 결과, 기존 고전 알고리즘으로 약 $10^{23}$(1,000해) 번의 연산이 필요한 특정 문제를 양자 컴퓨터는 단 몇 백만 번의 논리 연산만으로 해결할 수 있음을 밝혀냈습니다. **양자 우위의 근원과 구조적 변화** - 고전 컴퓨터는 비용 함수의 지형이 복잡하고 불규칙할 때 최적해를 찾는 데 한계를 보이지만, DQI는 이러한 문제를 구조화된 격자 복호화 문제로 치환하여 돌파구를 마련합니다. - 비록 최적화와 복호화 모두 계산 복잡도가 높은 'NP-난해(NP-hard)' 문제에 속하지만, 양자 알고리즘은 특정 구조를 가진 문제들에서 기하급수적인 속도 향상을 제공할 수 있습니다. - 이번 연구는 양자 하드웨어가 충분히 발전했을 때, 어떤 과학적·상업적 유즈케이스에서 양자 우위를 확보할 수 있을지에 대한 구체적인 이정표를 제시합니다. 이 기술이 실용화되면 물류 경로 최적화, 임상 시험 설계, 고도화된 데이터 분석 등 고전 컴퓨팅의 한계에 부딪혔던 다양한 산업 분야에서 비약적인 효율성 개선이 가능할 것으로 기대됩니다. 대규모 오류 수정 양자 하드웨어 개발에 맞추어 DQI와 같은 알고리즘을 적용할 준비를 하는 것이 미래 기술 경쟁력 확보의 관건이 될 것입니다.

검증 가능한 양자 우위 (새 탭에서 열림)

구글 퀀텀 AI(Google Quantum AI) 연구팀은 최근 '양자 에코(Quantum Echoes)' 알고리즘을 통해 검증 가능한 양자 우위(Verifiable Quantum Advantage)를 입증하는 데 성공했습니다. 이 연구는 시간 순서가 바뀐 상관 함수(OTOC, Out-of-Time-Order Correlators)를 측정하여 양자 시스템의 혼돈(Chaos) 현상을 제어하고, 기존 고전 컴퓨터로는 불가능했던 계산 영역에 도달했음을 보여줍니다. 이는 단순한 이론적 증명을 넘어 핵자기공명(NMR) 연구와 같은 실제 세계의 복잡한 물리 문제를 해결할 수 있는 실질적인 토대를 마련한 것으로 평가받습니다. ## 고전적 한계를 극복하는 새로운 측정 방식 * 2019년 구글이 선보인 무작위 회로 샘플링(RCS) 방식은 양자 우위를 처음 증명했으나, 결과물인 비트스트링이 실질적인 정보를 제공하기 어렵고 검증이 까다롭다는 한계가 있었습니다. * 이번 연구에서 도입한 OTOC 측정은 전류, 자화율, 밀도와 같은 '양자 기대값'을 결과로 산출하며, 이는 서로 다른 양자 컴퓨터에서도 동일하게 나타나는 검증 가능한 수치입니다. * 이러한 검증 가능성은 양자 컴퓨터가 단순히 고전 컴퓨터보다 빠르다는 것을 넘어, 실제 물리적 특성을 정확히 시뮬레이션하는 도구로 활용될 수 있음을 의미합니다. ## 양자 에코 알고리즘과 나비 효과의 응용 * '윌로우(Willow)' 퀀텀 칩의 103개 큐비트를 활용하여 시스템을 순방향($U$)으로 진화시킨 후, 특정 큐비트에 미세한 섭동($B$)을 가하고 다시 역방향($U^\dagger$)으로 되돌리는 과정을 거칩니다. * 이 과정에서 발생하는 '나비 효과'로 인해 시스템은 초기 상태와 완전히 다른 혼돈 상태에 빠지게 되며, 이를 통해 큐비트 간의 복잡한 상관관계를 추적할 수 있습니다. * 고차 OTOC로 갈수록 시스템은 간섭계와 같은 역할을 수행하며, 다체 간섭(Many-body interference) 현상을 통해 양자 신호를 증폭하거나 감쇄시킵니다. ## 양자 에르고드성 경계에서의 보강 간섭 * 실험 결과, 특정 공명 조건이 충족될 때 '보강 간섭'이 발생하여 혼돈 상태 속에 숨겨진 양자 상관관계가 증폭되는 것을 확인했습니다. * 이러한 간섭 현상은 OTOC 신호의 크기를 키워 혼돈의 영향을 일부 상쇄하고, 양자 컴퓨터가 측정 가능한 유의미한 신호를 추출할 수 있게 돕습니다. * 연구팀은 이 현상을 활용해 두 큐비트 사이의 상관관계가 어떻게 형성되는지 정밀하게 캐릭터라이징(Characterization)할 수 있음을 보여주었습니다. ## 검증 가능한 양자 우위의 달성 * 고전 컴퓨터로 103개 큐비트와 12.5 사이클 깊이의 회로에서 발생하는 OTOC를 계산하려면 지수적으로 증가하는 연산 비용이 발생하여 사실상 불가능합니다. * 양자 에코 알고리즘은 혼돈 시스템의 복잡성을 그대로 유지하면서도 그 결과값을 검증할 수 있는 통로를 제공함으로써 고전 슈퍼컴퓨터의 한계를 뛰어넘었습니다. * 이 기술은 향후 신소재 개발을 위한 해밀토니안 학습(Hamiltonian learning)이나 고온 초전도체 내의 전자 흐름 분석 등 실용적인 과학적 난제 해결에 직접 기여할 것으로 기대됩니다. 이번 성과는 양자 컴퓨터가 단순한 실험 장치를 넘어, 복잡한 양자 역학적 시스템을 탐구하고 실질적인 데이터를 산출하는 정밀한 과학 도구로서의 단계에 진입했음을 시사합니다. 향후 재료 과학이나 화학 분야에서 복잡한 양자 상태를 분석해야 할 때, 양자 에코 알고리즘은 유력한 해결책이 될 것입니다.