양자 컴퓨터의 성능을 개선하고 환경적 영향을 줄이는 새로운 방법

정보 통신 기술 연구소, 게이오 대학, 도쿄 과학 대학, 도쿄 대학의 연구팀은 양자 컴퓨터에 최적의 양자 연산 순서를 체계적으로 찾는 방법을 성공적으로 개발했다. 이 새로운 방법은 처음으로 성공을 거둔 것이다.

이 연구는 과학 저널 물리학 리뷰 A에 발표되었다.

새로운 방법의 개발

양자 컴퓨터는 전문가가 작성한 양자 연산 순서에 의존하여 작업을 수행하는데, 이는 전통적으로 컴퓨터 연산자가 기존 방법을 기반으로 자신의 순서를 작성하는 것을 의미했다. 연구팀은 최적의 양자 연산 순서를 찾기 위해 최적 제어 이론(GRAPE 알고리즘)을 적용하는 체계적인 방법을 개발했다.

새로운 방법은 중간 규모의 양자 컴퓨터에 유용할 것으로 예상된다.同時에, 연구팀은 이 방법이 양자 컴퓨터의 성능을 개선하고 가까운 미래에 환경적 영향을 줄이는 데 도움이 될 것이라고 말했다.

양자 컴퓨터는 에너지 소비를 줄임으로써 환경적 부담을 줄이고 의료 분야에서 새로운 화학 물질을 발견하는 등 다양한 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

양자 컴퓨팅의 도전

그러나 양자 컴퓨팅의 주요 도전은 양자 상태가 노イズ에 매우 민감하다는 것이다. 이는 양자 상태를 더 긴 시간 동안 안정적으로 유지하는 것이 어렵다는 것을 의미한다. 연산은 양자 상태가 유지되는 시간 내에 완료되어야 하며, 이는 최적의 순서를 체계적으로 식별하는 방법이 필요하다.

양자 연산 순서는 인간이 읽을 수 있는 언어로 작성된 컴퓨터 프로그램이며, 이는 양자 컴퓨터에서 처리되도록 변환된다. 양자 연산 순서는 1-큐비트 연산과 2-큐비트 연산을 포함하지만, 최적의 순서는 연산이 가장 적고 성능이 가장 좋은 순서이다.

새로 개발된 방법은 GRAPE 알고리즘을 사용하여 모든 가능한 기본 양자 연산 순서를 분석한다. 연구팀은 양자 연산 순서와 각 순서의 성능 지수를 포함하는 표를 생성한다. 이는 수천에서 수백만까지의 범위를 포함할 수 있다. 최적의 양자 연산 순서는 축적된 데이터를 기반으로 체계적으로 식별될 수 있다.

연구팀의 방법은 또한 모든 양자 연산 순서의 완전한 목록을 분석하고 기존 방법을 평가할 수 있다. 이는 과거 및 미래의 연구를 위한 기준을 설정하는 데 도움이 될 수 있다.

연구팀은 또한 양자 연산의 최적의 순서가 많다는 것을 발견했다. 이는 확률적 접근법을 사용하여 새로운 방법의 적용 범위를 더 큰 작업으로 확장할 수 있음을 의미한다. 방법에 기계 학습을 통합하면 예측력을 더욱 향상시킬 수 있다.