중국 연구진이 양자컴퓨터의 중요한 난제 가운데 하나인 ‘양자 데이터를 어떻게 빠르고 정확하게 이동시킬 것인가’에 새로운 해법을 제시했다.
중국과학원 보도에 따르면 본원양자와 중국과학기술대학, 허페이 국가과학센터 인공지능연구원 연구진은 중국의 초전도 양자컴퓨터 ‘본원오공(本源悟空)’에서 QRAM, 즉 양자 랜덤 액세스 메모리를 위한 ‘상관 양자 라우팅 시스템’을 개발했다. 연구결과는 국제학술지 Physical Review X에 발표됐다.
일반 컴퓨터에서 RAM은 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 역할을 한다. 양자컴퓨터에서도 비슷한 역할을 하는 것이 QRAM이다.
특히 양자검색과 양자머신러닝에서는 원하는 정보를 특정 위치에서 빠르게 찾아내는 능력이 중요하다.
기존 QRAM 설계의 문제는 규모가 커질수록 명령을 처리하기 위한 양자게이트가 복잡해지고 회로가 길어진다는 점이었다.
양자컴퓨터는 작은 오류에도 매우 민감하기 때문에 회로가 길어질수록 계산 결과의 정확도가 떨어질 가능성이 커진다.
중국 연구팀은 초전도 양자비트의 보조 에너지 준위를 이용해 복잡한 제어·교환 동작을 더 얕은 회로로 구현하는 방식을 제안했다.
쉽게 말하면 양자 데이터가 여러 교차로를 통과하지 않고 ‘고속도로’를 이용해 필요한 위치로 바로 이동하도록 만든 셈이다.
연구팀은 실제 본원오공 시스템에서 세 개의 독립 양자라우터와 2단계 라우팅 네트워크를 만들고 시험했다.
실험에서는 양자주소에 따라 데이터를 상관적이고 가역적으로 이동시키는 것이 가능했으며 더 큰 네트워크로 확장할 가능성도 확인됐다.
이번 성과가 곧바로 범용 양자컴퓨터의 상용화를 의미하는 것은 아니다. 양자 오류와 큐비트 수, 시스템 안정성처럼 해결해야 할 문제가 여전히 많다.
하지만 양자컴퓨터가 커질수록 데이터 접근과 이동이 중요한 병목이 된다는 점에서 QRAM과 라우팅 기술은 중요한 기반기술이다.
한국도 양자컴퓨팅과 양자통신 연구를 확대하고 있다. 앞으로 양자기술 경쟁은 단순히 몇 개의 큐비트를 보유했는가보다 실제 계산을 얼마나 안정적으로 수행하고 데이터를 효율적으로 처리하느냐로 이동할 가능성이 크다.
AI와 양자컴퓨팅의 결합도 장기적으로 주목된다. QRAM 성능이 개선되면 양자머신러닝처럼 방대한 데이터를 다루는 알고리즘의 활용 가능성이 커질 수 있기 때문이다.
[참고자료]
중국과학원 — QRAM용 상관 양자 라우팅 시스템 연구
中国量子计算机为QRAM建设“高速通道”
“本源悟空”实现相干量子路由，为量子搜索和量子机器学习提供新基础
中国科研团队最近在自主超导量子计算机“本源悟空”上开发出一种新的相干量子路由系统。
QRAM可以理解为量子计算机中的高速数据存储和访问系统。量子搜索和量子机器学习都需要快速读取大量量子信息。
传统方案随着网络规模扩大，需要更多量子门，计算线路会越来越复杂，也容易产生更多误差。
研究团队利用超导量子比特的辅助能级，减少复杂操作所需要的线路深度。
实验团队已经在“本源悟空”上搭建多个量子路由器进行实际测试。
这一研究并不意味着通用量子计算机马上可以商业化，但为未来更大规模量子计算系统提供了新的技术路线。
量子计算：양자컴퓨팅
量子随机存取存储器：양자 랜덤 액세스 메모리
量子路由器：양자라우터
超导量子比特：초전도 큐비트
线路深度：회로 깊이
量子机器学习：양자머신러닝
量子搜索：양자검색
可扩展性：확장성
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