큐비트에 대해 흥미로운 점 중 하나는… 사실 큐비트가 어디에 있는지 항상 확신할 수 없다는 것입니다. 양자 컴퓨팅이 아직 초기 개발 단계에 있다는 점을 고려하면 이는 놀라운 일이 아닙니다. 트랜지스터 연구 초기 시절을 떠올려 보세요. 트랜지스터가 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 부피가 큰 테스트 장비가 사용되었죠. 양자 비트도 지금과 비슷한 상황입니다.
핵심은 우리가 실제로 큐비트와 “대화"하고 있는지 알아내기 위해 많은 조정 작업이 필요하다는 것입니다. 제가 “대화"라고 썼지만, 큐비트가 노이즈에 매우 민감하다는 점을 고려하면 “속삭이는 것"이 더 적절한 표현이었을지도 모릅니다. 하지만 실제로 “큐비트와 대화"는 관례적으로 “제어 및 판독"으로 표현됩니다.
원리는 간단합니다. 먼저 특정 주파수로 큐비트에 소리를 내고, 큐비트가 반응하여 “큐비트” 값을 출력하는지 확인합니다. 반응할 때도 있고, 반응하지 않을 때도 있는데, 이는 큐비트를 찾는 과정이 수많은 조정 작업을 필요로 한다는 것을 의미합니다. 오늘날 양자 물리학자와 실험 물리학자들이 많은 시간을 투자하는 분야가 바로 이 조정 작업입니다.
출처: 더욱 흥미로운 점은, 일단 하나의 큐비트를 “찾아내면” 게임은 계속된다는 것입니다. 즉, “QPU” 또는 양자 처리 장치라고 부르는 프로세서에 있는 큐비트 세트 중에서 하나의 큐비트를 찾아야 합니다.
출처: 닐스 보어 연구소
언뜻 보기엔 간단해 보이지만, 큐비트 신호 간 간섭 없이 모든 큐비트에 동시에 속삭여야 한다고 생각해 보세요. 할 이야기가 많지만, 이 블로그의 범위를 벗어나는 내용입니다. 관심 있으시면 초전도 양자 칩을 위한 신경망 기반 주파수 최적화 논문을 참고해 보세요.
여기서 기억해야 할 것은 양자 컴퓨터를 만들기 전에 먼저 큐비트 제어 및 판독 측면에서 예측 가능한 성능을 가진 QPU를 제작할 수 있어야 한다는 점입니다. 현재 이 분야에서 많은 발전이 이루어지고 있으므로 향후 5년 안에 이 문제가 해결될 것으로 예상됩니다.
한편, 튜닝 작업에는 흥미로운 점이 많으며, 바로 이 부분에서 AI/ML이 중요한 역할을 합니다. 다음 글에서는 이 부분을 자세히 살펴보겠습니다. 기대해 주세요!