나노포토닉스
최초의 실용적인 양자 컴퓨터를 만들기 위한 경쟁은 초전도 큐비트로 만들어진 기계와 갇힌 이온을 사용하는 기계 사이의 경쟁처럼 보입니다.
그러나 새로운 조사에 따르면
제3의 경쟁 상대인 광학 기술을 기반으로 한 또 다른 경쟁자가 내부로 몰래 다가갈 가능성이 있습니다.
오늘날 가장 진보된 양자 컴퓨터는 구글과 IBM이 만든 것입니다.
초전도 회로에 의존해 양자 계산의 기초가 되는 큐비트를 생성합니다.
이들은 이제 수십 큐비트를 연결할 수 있으며
논쟁의 여지는 있지만 구글은 구글의 기계가 양자 우위성을 달성했다고 주장하고 있습니다.
양자 우위성이란 통상의 컴퓨터를 넘어 계산을 실행하는 능력입니다.
최근 이 접근법은 초전도형보다 안정성이 높고 오류가 발생하기 쉬운 트랩형 이온큐비트를 사용하려는 기업들의 흐름에 의해 도전받고 있습니다.
이러한 디바이스는 덜 개발되었지만, 엔지니어링 대기업 Honeywell 은 이미 10큐비트의 머신을 출시했습니다.
이는 더 많은 초전도 큐비트로 만들어진 머신보다 더 강력하다고 회사는 말합니다.
그러나 이러한 진보에도 불구하고 이러한 접근 방식에는 몇 가지 큰 단점이 있습니다.
이들은 특수한 제조 방법과 매우 정밀한 제어 메커니즘을 필요로 하며
큐비트를 외부의 간섭으로부터 보호하기 위해 절대 영도에 가까운 온도로 냉각시켜야 합니다.
이것이 바로 캐나다의 양자 컴퓨팅 하드웨어와 소프트웨어 스타트업 Xanadu 의 연구원들이 광학 기반의 대체 양자 컴퓨팅 접근을 지지하는 이유입니다.
이는 오랫동안 비현실적이라고 지적받았습니다.
지난주 네이처에 발표된 논문에서 이들은 완전히 프로그램 가능하고 확장 가능한 광학 칩을 공개했습니다.
그것은 양자 알고리즘을 실행할 수 있는 최초의 칩니다.
시스템은 실온에서 동작할 뿐만 아니라 수백만 큐비트까지 확장할 수 있다고 회사는 말합니다.
그 생각이 전혀 새로운 것은 아닙니다.
Chris Lee가 Ars Technica에서 말한 것처럼, 사람들은 수십 년 동안 양자 컴퓨팅에 대한 광학적 접근법을 실험해 왔습니다.
왜냐하면 광자의 양자 상태에서 정보를 인코딩하고 그들의 상태를 조작하는 것은 비교적 쉽기 때문입니다.
가장 큰 문제는 광회선이 매우 커 프로그래밍이 쉽지 않다는 것이었습니다.
즉, 해결하고 싶은 새로운 문제마다 새로운 컴퓨터를 구축할 필요가 있었던 것입니다.
그것은 포토닉 집적회로의 성숙도 향상 덕분에 변화하기 시작했습니다.
광학 컴퓨팅에 관한 초기 실험에서는 레이저, 렌즈, 검출기의 복잡한 테이블탑 배치가 필요했습니다.
그러나 오늘날에는 수백 개의 작은 광학 부품을 탑재한 전자칩과 동일한 실리콘칩을 구입할 수 있게 되었습니다.
최근 이러한 디바이스의 신뢰성과 성능이 비약적으로 향상되어
현재는 전기통신업계에서 정기적으로 사용되고 있습니다.
인공지능의 미래가 될 수 있다고 생각하는 기업도 있습니다.
이로써, Xanadu 연구진은 빔 스플리터, 도파로, 간섭계라 불리는 광원을 상호작용시키는 장치로 구성된 복잡한 광학 네트워크를 구현하는 실리콘 칩을 설계할 수 있었습니다.
칩은 최대 8개의 큐비트를 생성하고 조작할 수 있는데,
2개의 상태를 동시에 가질 수 있는 기존 큐비트와 달리 이들 큐비트는 3가지 상태 어느 구성에서도 가능해 더 많은 정보를 전송할 수 있음을 의미합니다.
빛이 네트워크를 통과하면 빛은 결과를 제공하는 최첨단 광자 계수 검출기로 보내집니다.
이것은 시스템의 잠재적인 한계 중 하나입니다.
현재 이들 검출기는 저온에서 냉각해야 하지만 나머지 칩은 냉각되지 않습니다.
하지만 가장 중요한 것은 칩이 쉽게 프로그램을 다시 시작할 수 있기 때문에 다양한 문제에 대처할 수 있다는 것입니다.
이러한 간섭계 설정을 조정해 계산을 제어할 수도 있지만
연구진은 물리적 복잡성을 사용자에게 숨기고 상당히 전통적인 코드를 사용해 프로그래밍할 수 있는 소프트웨어 플랫폼도 개발했습니다.
이 회사는 2020년 9월에 자사의 칩이 클라우드 상에서 이용 가능하게 되었다고 발표했는데,
Nature의 논문은 이 회사의 시스템에 대해 사독된 최초의 테스트입니다.
연구진은 수행되고 있는 계산이 본질적으로 진정한 양자역학적 것임을 확인했지만,
그들은 두 가지 실용적인 알고리즘을 더 구현했습니다.
하나는 분자를 시뮬레이션하기 위한 것이고, 다른 하나는 두 그래프가 얼마나 유사한지를 판단하기 위한 것입니다.
이는 다양한 패턴 인식 문제에 적용됩니다.
부수적인 의견 가운데,
덴마크 공과대학의 Ulrik Andersen은 기술이 실제 문제로 확대될 경우 큐비트의 품질을 대폭 개선하고 광자 손실을 줄일 필요가 있다고 말합니다.
하지만 이 돌파구는 광학적 접근이 '양자 컴퓨팅의 다크호스일 수 있다'는 것을 시사한다고 그는 말합니다.
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