Demonstration of Logical Error Suppression in a Surface Code Memory on a Cloud-Accessible IBM Superconducting Processor

양자 컴퓨터는 오늘날 우리가 사용하는 기계로는 불가능한 문제들, 즉 새로운 의약품 설계부터 복잡한 암호 해독에 이르기까지의 문제들을 해결할 것을 약속합니다. 하지만 이 기계들은 믿을 수 없을 정도로 취약합니다. 정보를 저장하는 데 사용하는 아주 작은 입자인 큐비트(qubit)는 열, 진동, 또는 심지어 주변의 전자기파에 의해서도 쉽게 방해를 받습니다. 이러한 민감성은 오류를 유입시켜 계산이 끝나기도 전에 계산 내용을 손상시킵니다. 유용한 양자 컴퓨터를 구축하기 위해 과학자들은 이 정보를 보호할 방법을 찾아야 합니다. 그들은 단일 데이터를 여러 개의 물리적 큐비트에 분산시켜, 몇 개의 부품이 실패하더라도 생존할 수 있는 '논리적' 큐비트를 만듭니다. 이것을 양자 오류 정정이라고 합니다. 목표는 더 많은 물리적 부품을 추가하는 것이 시스템을 덜 신뢰하게 만드는 것이 아니라 오히려 더 신뢰할 수 있게 만들어, 컴퓨터가 무너지지 않고 오랜 시간 동안 실행될 수 있도록 하는 지점에 도달하는 것입니다.

최근 한 연구팀은 IBM이 만든 실제 클라우드 접속 가능한 양자 프로세서에서 이 아이디어를 테스트했습니다. 그들은 오류를 포착하고 수정하기 위해 큐비트를 격자 형태로 배치하는 서피스 코드(surface code)라고 불리는 특정 방법에 집중했습니다. 이론적으로는 격자를 더 크게 만들수록 오류가 급격히 줄어든다고 하지만, 실제 하드웨어는 무질서합니다. 큐비트들은 모두 동일하지 않습니다. 어떤 것은 더 강하고, 어떤 것은 더 약하며, 이들에게 영향을 미치는 노이즈는 시간이 흐름에 따라 변합니다. 연구진은 단순히 이론적인 설계에만 의존하는 대신, 기계가 작동하는 방식을 세심하게 조정함으로써 실제 하드웨어에서 이 오류 정정이 더 잘 작동하게 만들 수 있는지 확인하고자 했습니다. 그들은 표면 코드가 자연스럽게 들어맞는 격자형 레이아웃을 가진 Nighthawk r2라는 프로세서를 사용했는데, 이는 정보를 이동시키기 위한 추가 단계 없이도 다양한 구성을 테스트할 수 있게 해주었습니다.

연구팀은 오류 정정의 성능이 프로세서 칩 위의 정확히 어느 위치에 격자를 배치하느냐에 따라 크게 달라진다는 것을 발견했습니다. 일부 위치는 물리적 큐비트의 품질이 더 높았기 때문에 다른 곳보다 훨씬 더 잘 작동했습니다. 최상의 결과를 얻기 위해 그들은 위치를 현명하게 선택해야 했습니다. 최적의 위치를 선택한 후, 그들은 작업의 타이밍에 집중했습니다. 표준 설정에서는 기계가 오류를 감지하는 데 사용되는 '보조(ancilla)' 큐비트의 상태를 읽는 데 긴 시간을 보냅니다. 이 읽기 시간 동안 주요 데이터 큐비트는 대기하며 가만히 있게 됩니다. 이 대기 시간은 위험한데, 왜냐하면 데이터 큐비트는 그저 가만히 앉아 있는 것만으로도 정보를 잃기 때문입니다. 연구진은 보조 큐비트를 더 빠르게 읽고 즉시 재설정(reset)하는 방법을 사용함으로써 이 대기 시간을 단축할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이 간단한 변화는 데이터의 오류를 크게 줄였습니다.

그들은 또한 '에코(echo)'라고 불리는 기술을 테스트했는데, 이는 대기 중인 데이터 큐비트에 가해지는 특정 펄스 시퀀스로, 유휴 상태일 때 발생하는 노이즈를 상쇄하는 역할을 합니다. 이 기술은 한 가지 유형의 데이터 저장 방식에 매우 효과적이었으며, 이를 통해 오류율을 21% 줄였지만, 다른 유형의 저장 방식에는 효과가 작았습니다. 빠른 읽기와 즉각적인 재설정, 그리고 에코 펄스를 결합함으로써 그들은 최적화된 루틴을 만들었습니다. 이 새로운 루틴을 표준 방식과 비교했을 때, 오류율은 극적으로 떨어졌습니다. 한 가지 유형의 메모리의 경우 오류가 중앙값 기준으로 73% 감소했고, 다른 유형의 경우 약 30% 감소했습니다. 이는 회로를 구축하고 타이밍을 조절하는 작은 변화가 최종 결과에 엄청난 영향을 미칠 수 있음을 증명했습니다.

그 후 연구진은 격자를 더 크게 만들어, 즉 시스템이 견딜 수 있는 오류의 정도를 나타내는 '코드 거리(distance)'를 늘렸을 때 어떤 일이 발생하는지 테스트했습니다. 약 12회의 오류 점검 라운드를 수행한 짧은 실험에서는, 격자의 크기를 키우는 것이 예상대로 작동했습니다. 즉, 더 큰 격자가 더 작은 격지보다 오류가 적었습니다. 이는 코드가 성장함에 따라 시스템이 성공적으로 오류를 억제하고 있음을 확인해 주었습니다. 그러나 실험을 150라운드까지 훨씬 더 길게 연장했을 때, 더 큰 격자의 이점은 희미해지기 시작했습니다. 오류율은 더 이상 떨어지지 않고 다시 상승하기 시작했습니다.

이 장기적인 동작은 숨겨진 문제를 드러냈습니다. 연구진은 오류가 단순히 무작위적이고 고립된 사건이 아니라는 점을 발견했습니다. 대신, 그들은 실험의 많은 라운드에 걸쳐 서로 연결되며 지속되고 축적되는 오류 패턴을 목격했습니다. 이러한 지속적인 상관관계는 시스템 내에 무언가가 축적되고 있음을 시사했으며, 이는 표준적인 교정 방법으로는 쉽게 고칠 수 없는 유형의 오류일 수 있습니다. 최적화된 회로는 짧은 활동의 폭발에는 탁월했지만, 장기간 동안 보호를 유지하는 데는 어려움을 겪는 것으로 보였습니다. 이 연구는 하드웨어와 회로 설계를 튜닝함으로써 상당한 진전을 이룰 수 있지만, 복잡한 계산에 필요한 긴 시간 동안 이러한 시스템을 안정적으로 유지하는 데는 여전히 근본적인 과제가 남아 있음을 결론짓습니다. 이 작업은 신뢰할 수 있는 양자 컴퓨터를 구축하기 위해서는 좋은 이론뿐만 아니라, 모든 개별 연결의 품질과 단 하나의 펄스 타이밍에 이르기까지 특정 기계가 실제 세상에서 어떻게 작동하는지에 대한 깊은 이해가 필요함을 강조합니다.