IT之家 10월 17일 소식, Anthropic은 10월 16일 발표한 연구에서,자사 AI 모델 Claude가 거의 사람의 개입 없이 8가지 양자컴퓨팅 과제에 대해 이미 발표된 최적 회로보다 더 효율적인 방안을 설계했다고 밝혔다.
IT之家는 블로그 글을 인용해 소개하길, 양자컴퓨터는 큐비트에 의존해 작동하지만 현재 장치는 보통 수백에서 수천 개의 큐비트만 보유하고 있으며, 열, 진동 등 환경 소음에 매우 민감하다. 큐비트와 실행 시간은 모두 희소 자원이므로, 양자컴퓨팅을 실용화로 나아가게 하는 핵심은 회로에 필요한 큐비트 수와 양자 게이트 수를 줄이는 것이다.
큐비트(qubit)는 양자컴퓨팅의 '정보 단위'이다: 고전 컴퓨터는 비트로 0 또는 1을 표현하지만, 큐비트(qubit)는 0과 1의 중첩 상태, 즉 두 상태를 동시에 지닌 '확률 진폭'에 있을 수 있다. 그러나 큐비트는 매우 취약하다. 열, 진동, 전자기 소음 등은 모두 위상 정합 상실(디코히런스)과 계산 오류를 일으키므로, 현재 양자 장치는 보통 수백에서 수천 개의 큐비트만 보유하며 극저온, 차폐, 오류 정정 메커니즘이 필요하다.
양자 게이트는 하나 이상의 큐비트에 가해지는 유니터리 변환으로, 고전 논리 게이트(예: AND, NOT)의 양자 버전에 해당하지만, 작용 대상은 중첩 상태와 얽힘 상태이다. 양자회로란 시간 순서대로 배열된 일련의 양자 게이트에 초기화, 측정 등의 단계를 더한 것이다.
양자회로의 '비용'을 측정할 때는 보통 두 가지 지표, 즉 필요한 큐비트 수와 필요한 양자 게이트 수를 본다. 큐비트가 적고 게이트 수가 적을수록 하드웨어 부담, 실행 시간, 소음 누적이 일반적으로 낮아진다.
Anthropic 연구팀은 이해하기 쉬운 언어로 Claude에게 화학, 최적화, 물리 시뮬레이션, 정수론, 수치 계산 등 분야의 8가지 과제를 설명하고 자동 평가 절차를 설정했다.
이 절차는 Claude가 제안한 회로가 올바른지 검증하고 '큐비트 수 × 양자 게이트 수'로 점수를 매긴다. Claude는 이후 피드백에 따라 반복적으로 개선하며 폐쇄 루프 설계 흐름을 형성했다.
결과에 따르면, Claude가 발견한 새 설계는 큐비트와 양자 게이트 수를 줄였을 뿐만 아니라 기존 방안을 소폭 조정한 것이 아니라 새로운 수학적·구조적 접근을 제시했다.
예를 들어, 황화철 분자를 시뮬레이션할 때 Claude는 분자의 대칭성과 반복 구조를 활용해 일부 결과를 한 번 계산한 후 재사용했으며, 양자 최적화 알고리즘의 디코딩 단계에서는 가장 비용이 큰 단계의 비용을 12분의 1로 낮췄다.
그중 대표적인 성과 하나는 타원 곡선 점 덧셈과 관련이 있다. Claude는 약 53시간의 자율 탐색 끝에 전체 분기 이력을 저장하지 않고도 역방향으로 실행할 수 있는 가역 알고리즘을 제안했으며, 큐비트 수와 실행 시간 사이에서 서로 다른 균형을 이루는 일련의 새 설계를 만들어냈다.
연구진은 이런 진전이 실용적인 양자 응용의 하드웨어 규모 요구를 낮추어 신약 설계, 고효율 배터리, 새로운 촉매, 더 깨끗한 비료 생산 등 문제에 대한 양자컴퓨팅 해법이 더 빨리 실현되는 데 기여할 수 있다고 본다. 다만 연구는 또한 양자회로 설계는 내결함성 양자컴퓨터 구축의 한 부분일 뿐이며, 오류 정정, 하드웨어 제어 등의 문제는 여전히 함께 돌파해야 한다고 지적했다.
