딥러닝으로 양자 컴퓨팅의 미래를 열다: 생성적 디코딩 알고리즘의 혁신

본 기사는 Cao 등의 연구진이 발표한 생성적 디코딩 알고리즘을 소개합니다. 이 알고리즘은 기계 학습을 활용하여 양자 오류 정정 코드의 디코딩 효율과 정확도를 크게 향상시키며, 고성능 양자 컴퓨팅 실현에 중요한 돌파구를 마련할 것으로 기대됩니다.

양자 컴퓨팅의 실현을 가로막는 가장 큰 난관 중 하나는 바로 '양자 오류'입니다. 극도로 민감한 양자 비트(큐비트)는 주변 환경의 미세한 영향에도 오류를 일으키는데, 이를 방지하기 위해 '양자 오류 정정 코드'가 필수적입니다. 하지만, 기존의 디코딩 알고리즘은 고성능 코드일수록 복잡도가 기하급수적으로 증가하여 실용적인 한계에 직면해 있었습니다.

하지만 최근, Cao, Pan, Feng, Wang, Zhang 등의 연구진이 발표한 논문 "Generative Decoding for Quantum Error-correcting Codes"는 이러한 문제에 대한 획기적인 해결책을 제시합니다. 핵심은 바로 '생성적 모델링'을 활용한 새로운 디코딩 알고리즘입니다.

연구진은 자기회귀 신경망(Autoregressive Neural Networks)을 사용하여 논리 연산자와 증후군(syndrome)의 결합 확률을 무지도 학습 방식으로 학습했습니다. 이는 기존의 방식처럼 레이블링된 데이터가 필요 없다는 것을 의미하며, 데이터 준비 과정의 어려움을 극복하는 혁신적인 접근입니다. 학습된 모델은 가장 가능성 높은 논리 연산자를 직접 생성하여 최대 가능도 디코딩(maximum likelihood decoding)을 수행합니다. 놀랍게도, 이 알고리즘의 계산 복잡도는 $\mathcal O(2k)$로, 논리 큐비트 수($k$)에 대해 선형적으로 증가합니다. 이는 고성능 코드의 디코딩에 있어 엄청난 효율 향상을 의미합니다.

이 알고리즘은 표면 코드(surface codes)와 양자 저밀도 패리티 검사 코드(quantum low-density parity-check codes, qLDPC)를 포함한 다양한 양자 오류 정정 코드에 적용 가능하며, 코드 용량 수준의 잡음부터 회로 수준의 잡음까지 광범위한 잡음 모델에서도 효과적으로 작동합니다.

연구진은 광범위한 수치 실험을 통해 이 접근법이 기존의 최소 가중치 완벽 매칭(minimum weight perfect matching) 및 순서 통계를 사용한 믿음 전파(belief propagation) 알고리즘보다 훨씬 높은 디코딩 정확도를 달성함을 입증했습니다. 이는 생성적 인공 지능이 실시간으로 고성능 양자 오류 정정 코드를 디코딩하는 데 실질적인 해결책이 될 수 있음을 보여주는 강력한 증거입니다.

이 연구는 양자 컴퓨팅의 상용화를 앞당기는 중요한 발걸음이 될 뿐만 아니라, 인공지능과 양자 컴퓨팅이라는 두 거대 기술 분야의 융합을 통해 시너지를 창출하는 훌륭한 사례로 기록될 것입니다. 앞으로 생성적 AI가 양자 컴퓨팅 분야에서 어떤 혁신을 더 가져올지 기대됩니다.