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GN⁺: AlphaQubit - AI를 활용한 양자 컴퓨터의 오류 식별

(blog.google)
2P by neo with xguru 6일전 | favorite | 댓글 1개
  • Google DeepMind와 Quantum AI 팀이 공동으로 개발한 AlphaQubit은 AI를 이용하여 양자 컴퓨터 내부의 오류를 정확하게 식별함
  • 이 기술은 양자 컴퓨터를 더 신뢰할 수 있도록 만들어 약물 발견, 재료 설계, 기본 물리학 등에서 혁신 가능성을 제공하며 기존 컴퓨터로 수십억 년 걸리는 문제를 몇 시간 만에 해결할 수 있음
  • 그러나 양자 프로세서는 기존 프로세서보다 노이즈에 취약함. 양자 컴퓨터의 신뢰성을 높이려면 오류를 정확히 식별하고 수정해야 함
  • AlphaQubit은 양자 컴퓨터가 대규모 계산을 수행할 수 있도록 정확한 오류 식별 기능을 제공하며, 이는 과학적 돌파구를 위한 필수 단계임

양자 컴퓨팅 오류 수정

  • 양자 컴퓨터는 초전도와 얽힘과 같은 물질의 독특한 속성을 활용하여 기존 컴퓨터보다 빠르게 복잡한 문제를 해결할 수 있음
  • 그러나 양자 비트(큐비트)의 자연적 상태는 열, 진동, 전자기 간섭, 우주선 등 다양한 요인으로 인해 쉽게 방해를 받음
  • 양자 오류 수정 기술은 여러 물리적 큐비트를 그룹으로 묶어 하나의 논리적 큐비트를 형성하고, 일관성 검사를 통해 오류를 식별하여 수정함
  • AlphaQubit은 이 일관성 검사 데이터를 사용하여 오류를 감지하는 신경망 기반 디코더 역할을 함

신경망 기반 디코더 AlphaQubit 개발

  • AlphaQubit은 Google이 개발한 Transformer 아키텍처를 활용하여 일관성 검사를 바탕으로 오류를 예측하는 신경망 기반 디코더임
  • Sycamore 양자 프로세서에서 생성된 데이터를 활용해 수백만 개의 오류 예제를 학습하며 정확도를 높였음
  • 기존 디코더와 비교해 AlphaQubit은:
    • 텐서 네트워크 기반 디코더보다 6% 더 낮은 오류율을 기록 (텐서 네트워크는 정확하지만 비효율적임)
    • 빠르면서도 정확한 correlated matching 방법보다 30% 낮은 오류율을 달성

AlphaQubit의 확장성과 미래 가능성

  • AlphaQubit은 현재 사용 가능한 시스템을 넘어서는 241 큐비트 이상의 데이터를 활용한 시뮬레이션에서 탁월한 성능을 보였음
  • 더 큰 시스템에서 AlphaQubit은 여전히 높은 정확도를 유지하며, 중규모 양자 장치에서도 잘 작동할 가능성을 시사함
  • AlphaQubit은 입력 및 출력에서 신뢰도를 보고할 수 있는 기능도 제공하여 향후 양자 프로세서 성능 향상을 지원할 수 있음
  • 최대 100,000 라운드 이상의 오류 수정 시뮬레이션에서 안정적인 성능을 유지하며 훈련 데이터 이상의 일반화 능력을 입증함

실용적인 양자 컴퓨팅을 향한 도전

  • AlphaQubit은 양자 오류 수정에서 기계 학습의 가능성을 보여주는 중요한 이정표를 세움
  • 하지만 실시간 오류 수정을 위한 속도 문제와 데이터 효율성 훈련 방식 개선 등 해결해야 할 과제가 남아 있음
  • Google 팀은 기계 학습과 양자 오류 수정 기술의 선도적인 발전을 결합하여 신뢰할 수 있는 양자 컴퓨터 개발을 목표로 함
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neo 6일전  [-]
Hacker News 의견

  • 양자 메모리를 유지할 때, 양자 오류 수정 코드의 패리티 검사를 측정함. 이러한 패리티 검사는 논리 상태에 대한 정보가 아닌 오류에 대한 부분적인 정보를 포함하며, 논리적 양자 정보는 이 과정을 통해 일관성을 유지함.

  • 이러한 측정은 고전적인 데이터이며, 측정된 신드롬으로 인해 발생한 가장 가능성 있는 오류를 추론하기 위해 계산이 필요함. 이 과정을 디코딩이라고 함.

  • 이 연구는 매우 일반적인 양자 코드인 서피스 코드에 대한 디코딩 알고리즘으로 작용하는 모델임. 서피스 코드는 반복 코드의 양자적 유사체와 같음.

  • AlphaQubit은 신드롬 입력을 기반으로 논리적 관측치의 오류를 예측하는 재발변환기 기반 신경망 구조임. 이 네트워크는 시뮬레이션 샘플로 사전 훈련하고 제한된 양의 실험 샘플로 미세 조정하여 Sycamore 서피스 코드 실험을 이전의 어떤 디코더보다 정확하게 디코딩함.

  • 서피스 코드에서의 한 번의 오류 수정 라운드에서는 X와 Z 안정자 정보가 디코더의 내부 상태를 업데이트하며, 각 안정자에 대한 벡터로 인코딩됨. 내부 상태는 주의와 합성곱을 포함하는 신드롬 변환기 신경망의 여러 층에 의해 수정됨.

  • 논문과 참조된 그림 외에는 아키텍처에 대한 자세한 설명을 찾을 수 없다는 의견이 있음. 2017년 이후로 Google이 ML 방법론을 쉽게 제공하지 않는다는 점을 지적함.

  • 본질적으로 오류가 발생하기 쉬운 계산이 또 다른 오류가 발생하기 쉬운 계산에 의해 수정되고 있다는 의견이 있음.

  • 고전적인 시스템이 양자 시스템에서 오류를 감지/수정할 수 있는 방법에 대한 의문이 제기됨. 모든 양자 오류 수정 알고리즘이 큐비트를 기반으로 한다고 생각했음.

  • 양자 컴퓨팅과 AI는 분명히 하이프의 정점임.

  • AI 하이프에 대해 불평할 곳이 없다는 의견이 있음. 유일한 AI 관련 내용이 반쯤 합법적으로 들린다는 의견도 있음.

  • 이 모든 것이 과거의 "컴퓨터와 함께" 특허와 같다는 느낌이 듦.

  • 이제 암호화폐를 여기에 통합하면 거의 완성된다는 농담이 있음.

  • 양자 컴퓨터에 대해 잘 알지 못하지만 흥미롭다는 의견이 있음. 양자 컴퓨터 부품 목록으로 모든 것이 필요하고 많은 GPU가 필요하다는 의견이 있음.

  • 오랫동안 시도했지만 여전히 양자 컴퓨팅이 어떻게 작동하는지 이해하지 못한다는 의견이 있음. 항상 모든 가능한 조합을 시도하고 답을 얻는다는 식으로 설명됨.

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