IBM의 계획 - 10년 내 100,000개의 큐비트
양자 컴퓨터 분야의 대표적인 기업 중 하나인 IBM이 자사의 양자 컴퓨터 개발 로드맵을
밝혔습니다.
10년 후인 2033년까지 양자 정보의 기본 단위인 큐비트의 수가 100,000개인 양자 컴퓨터를 개발하겠다는 목표를 세웠습니다.
도쿄대와 시카고대와의 협력과 지원을 통해 이 목표를 달성하겠다는 계획입니다.
새 목표인 100,000개의 큐비트를 지닌 양자 컴퓨팅 시스템은 IBM이 작년에 발표한 433개의 큐비트를 지닌 양자 컴퓨터에 비해 엄청난 양적인 확장을 의미합니다. 더불어, 이와 같은 많은 수의 큐비트를 지원하기 위해 큐비트 간의 연결을 위한 양자 통신이나 큐비트의 에러율을 낮춰줄 양자 오류 정정 등에서의 수많은 기술적인 발전이 예상됩니다.
양자 컴퓨터의 시대는 이제 더 이상 공상과학의 이야기가 아닙니다. BlackQ는 양자 컴퓨터가 도래하는 세상을 대비해 양자 컴퓨터 동영상 강의를 제공하는 BlackQ Learning을 운영하고 있습니다.
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양자 컴퓨터의 시대는 이제 더 이상 공상과학의 이야기가 아닙니다. BlackQ는 양자 컴퓨터가 도래하는 세상을 대비해 양자 컴퓨터 동영상 강의를 제공하는 BlackQ Learning을 운영하고 있습니다.
구글, 양자 오류 정정을 적용한 결과 발표
구글에서 양자 오류 정정(Quantum Error Correction)을 이용하여
양자 컴퓨터에서 실제로 에러를 낮추는 것을 성공했다고
발표하였습니다.
실제로 동작하는 양자 컴퓨터에서 양자 오류 정정이 유의미하게 동작한 첫 결과입니다.
이러한 놀라운 연구 결과는 네이처에
실렸습니다.
양자 정보의 기본 단위인 큐비트는 자신이 가지고 있는 현재의 상태를 그대로 유지하기가 쉽지 않습니다. 엄청나게 많은 수의 큐비트들이 필요한 양자 컴퓨터에서는 이러한 문제가 끼치는 영향이 더욱 커지게 됩니다. 여기에서 양자 오류 정정이 등장하게 됩니다. 큐비트 여러 개를 수학적으로 정해진 방식으로 묶어서 하나의 논리적인 큐비트로 생각하는 겁니다. 그럼 이 논리적인 큐비트는 각각의 물리적으로 존재하던 큐비트에 비해 훨씬 낮은 에러율을 갖게 되는거죠.
양자 오류 정정에서는 고전적인 스틴 코드(Steane code)에서부터 토폴로지를 이용한 서피스 코드(Surface code)나 컬러 코드(Color code)까지 다양한 방식에 기반한 양자 오류 정정 코드(Quantum Error Correction Code)들이 있습니다. 구글의 이번 결과는 현재 가장 대표적인 양자 오류 정정 코드인 서피스 코드를 이용하였습니다. 49개의 큐비트를 서피스 코드를 이용하여 하나의 논리적인 큐비트로 만들어서 17개의 큐비트를 이용한 논리적인 큐비트에 비해 에러율이 낮아지는 것을 보인겁니다. 이 결과가 갖는 의미는 만약 논리적인 큐비트를 구성하는 큐비트들의 수를 더 늘린다면 이 논리적인 큐비트의 에러율이 점점 더 낮아지게 될 것이라는 점입니다.
BlackQ Learning에서도 조만간 매우 재미있는 양자 오류 정정을 접하실 수 있도록 준비하겠습니다. 양자 컴퓨터와 함께 하는 세상을 BlackQ Learning과 만나보세요.
양자 정보의 기본 단위인 큐비트는 자신이 가지고 있는 현재의 상태를 그대로 유지하기가 쉽지 않습니다. 엄청나게 많은 수의 큐비트들이 필요한 양자 컴퓨터에서는 이러한 문제가 끼치는 영향이 더욱 커지게 됩니다. 여기에서 양자 오류 정정이 등장하게 됩니다. 큐비트 여러 개를 수학적으로 정해진 방식으로 묶어서 하나의 논리적인 큐비트로 생각하는 겁니다. 그럼 이 논리적인 큐비트는 각각의 물리적으로 존재하던 큐비트에 비해 훨씬 낮은 에러율을 갖게 되는거죠.
양자 오류 정정에서는 고전적인 스틴 코드(Steane code)에서부터 토폴로지를 이용한 서피스 코드(Surface code)나 컬러 코드(Color code)까지 다양한 방식에 기반한 양자 오류 정정 코드(Quantum Error Correction Code)들이 있습니다. 구글의 이번 결과는 현재 가장 대표적인 양자 오류 정정 코드인 서피스 코드를 이용하였습니다. 49개의 큐비트를 서피스 코드를 이용하여 하나의 논리적인 큐비트로 만들어서 17개의 큐비트를 이용한 논리적인 큐비트에 비해 에러율이 낮아지는 것을 보인겁니다. 이 결과가 갖는 의미는 만약 논리적인 큐비트를 구성하는 큐비트들의 수를 더 늘린다면 이 논리적인 큐비트의 에러율이 점점 더 낮아지게 될 것이라는 점입니다.
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BlackQ Learning 서비스 시작
BlackQ는 양자 컴퓨터 학습을 위한 이러닝 서비스 BlackQ Leanring을 공식적으로 시작합니다.
곧 다가올 양자 컴퓨팅 시대에 대한 높은 관심에 비해 실제 이에 대한 대중적인 이해는 아직 많이 부족한 상황입니다. 관련 전문가나 연구자가 아니어도 양자 컴퓨터를 어렵지 않게 알아갈 수 있도록 도와주는 컨텐츠가 필요합니다.
BlackQ Learning은 자체 제작한 양자 컴퓨터 동영상 강의들을 제공합니다. 기초적인 내용부터 단계별로 다루면서 양자 컴퓨터의 개념을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. IBM의 양자 컴퓨터 파이썬 프레임워크인 Qiskit을 이용한 다양한 실습들도 포함하여 양자 컴퓨터에 대한 더욱 깊은 이해를 돕고 있습니다.
BlackQ Learning의 양자 컴퓨터 강의는 한 달* 29,800원에 이용하실 수 있습니다. 정기 결제로 매달 자동으로 청구되지 않습니다. BlackQ Learning의 강의를 원할 때 결제하시고 서비스를 이용하실 수 있습니다.
어렵게만 다가오던 양자 컴퓨터를 BlackQ Learning과 함께 도전해보세요!
BlackQ Learning 바로가기
*한 달은 30일을 의미합니다.
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