구글이 검증 가능한 양자 회로 최적화 대회를 연다

구글 퀀텀 AI가 AI를 활용해 더 작고 효율적인 양자 회로를 만드는 대회를 Kaggle에서 시작했다. 참가자는 회로가 검증기를 통과하도록 하면서 큐비트와 게이트 수를 줄여야 한다.

대회는 Kaggle 페이지에서 진행된다. 기반 도구는 구글 퀀텀 AI가 공개한 C++20·파이썬 라이브러리 kickmix이며, Qualtran 저장소의 일부다. 대회 방식과 접근법은 동반 논문에 설명돼 있다.

kickmix 회로는 가역 고전 논리, 대각 위상 게이트, 측정 기반 비계산으로 구성된다. 이 구조에서는 입력 비트열이 새로운 중첩을 만들지 않고 하나의 출력 비트열과 위상에 대응하므로, 고전 컴퓨터로 무작위 퍼즈 테스트를 수행할 수 있다. 구글 퀀텀 AI는 이 방식으로 전체 양자 상태에서 회로가 근사적으로 올바른지 높은 신뢰도로 확인할 수 있다고 설명한다. 다만 퍼즈 테스트는 정확한 동등성을 증명하지 않는다. 양자 알고리즘 대부분은 작고 제한된 오차를 허용할 수 있으며, 근사를 사용하면 게이트와 큐비트 수를 크게 줄일 수 있다는 설명이다. kickmix는 단일 CPU 코어에서 초당 600억 게이트를 퍼즈 테스트할 수 있다고 구글 퀀텀 AI는 밝혔다.

대회에는 각기 다른 양자 알고리즘의 병목을 겨냥한 세 가지 과제가 있다. 각 과제에는 기준 회로와 독립 실행형 검증기가 제공되며, 둘 다 아파치 2.0 라이선스로 공개된다. 제출 회로는 검증기를 통과해야 하고, 비용 점수는 큐비트와 게이트 수를 바탕으로 계산된다.

• 핵융합 에너지: 입자 사이 거리의 제곱 x를 입력으로 받아 1/√x에 비례하는 위상을 적용하는 회로를 만든다. 이는 고온·고밀도 플라스마에서 하전 입자가 감속하는 속도를 시뮬레이션하는 데 필요한 계산이다. 관련 연구는 PNAS 논문에 소개됐다.
• 최적화: 양자 알고리즘 Decoded Quantum Interferometry가 사용하는 Reed-Solomon 코드 디코더를 중첩 상태에서 실행하는 회로를 만든다. 과제는 Optimal Polynomial Intersection 문제를 푸는 데 필요한 계산 병목을 다룬다. 관련 연구는 Nature 논문에 실렸다.
• 화학: 질소 고정 효소의 활성 부위인 FeMoCo를 양자 시뮬레이션하는 회로를 최적화한다. 분자 해밀토니안을 고전적으로 인수분해해 시뮬레이션 단계를 줄이고, 각 단계에서 매개변수를 중첩 상태에 불러오는 양자 조회 테이블 회로도 작게 만들어야 한다. 구글 퀀텀 AI가 소개한 관련 알고리즘 논문과 양자 조회 테이블 연구를 참고할 수 있다.

구글 퀀텀 AI는 자체 Gemini 모델 실험에서 세 과제 모두 기존에 보고된 회로보다 더 개선할 여지가 있다고 밝혔다. 대회가 끝난 뒤 공개하기 위해 최근 원고에 회로의 해시를 실었다고 덧붙였다. 자세한 조건과 자료 확인, 제출은 대회 페이지에서 할 수 있다.