네덜란드 MagiQware, 매직 스테이트 팩토리 AI 최적화로 프리시드 57만5천 유로 유치

내결함성 양자컴퓨팅의 자원 비용 문제

오늘날 양자비트(큐비트)는 환경 잡음에 취약해 연산 중 오류가 빈번하게 발생한다. 이를 극복하기 위한 양자 오류 수정 기법은 다수의 물리적 큐비트를 묶어 신뢰성 높은 논리 큐비트를 구성하는 방식을 취하는데, 그 과정에서 하드웨어 및 연산 자원 소모가 대폭 늘어난다. 이는 대규모 실용 양자 응용이 상용화되기 위해 반드시 해결해야 할 구조적 장벽으로 꼽힌다.

매직 스테이트 팩토리: 핵심 병목 지점

MagiQware는 이 자원 비용 문제 중에서도 매직 스테이트 팩토리에 집중한다. 매직 스테이트 팩토리는 내결함성 양자컴퓨터에서 다양한 연산을 수행하는 데 필요한 특수 양자 자원을 생성하는 구성 요소로, 전체 오류 수정 오버헤드에서 상당한 비중을 차지한다. 이 팩토리의 효율을 높이는 것은 실용 수준의 양자 응용 구현 가능성을 앞당기는 데 직결된다.

강화학습 기반 소프트웨어 접근

이 회사의 소프트웨어는 하드웨어가 아닌 양자 컴파일러 및 소프트웨어 스택 레이어에서 동작한다. 컴파일러는 양자 알고리즘을 프로세서가 실행할 수 있는 명령어로 변환하는 중간 계층으로, 전체 시스템 효율을 조율하는 핵심 위치다. MagiQware는 이 계층에 강화학습을 적용해 매직 스테이트 팩토리의 운용을 동적으로 최적화한다. 초기 결과로는 특정 매직 스테이트 팩토리를 대상으로 한 실험에서 회로 길이가 최대 40% 단축됐다고 밝혔다. 회로가 짧아지면 연산 횟수가 줄어 오류 누적 가능성이 낮아진다.

팀 구성과 향후 방향

CEO Arash Ahmadi와 CTO Shakeeb Majid가 회사를 이끌며, Head of Device Sahar Hejazi와 Head of Theory Ali Moghaddam이 각 분야를 담당한다. 팀은 양자컴퓨팅, AI, 소프트웨어 공학, 물리학 전문성을 결합해 내결함성 양자 시스템의 기술적 난제에 접근하는 구조를 갖추고 있다. 이번 프리시드 자금은 소프트웨어 개발 가속화에 투입될 예정이다.

의미와 한계

소프트웨어 계층에서의 오류 수정 최적화는 하드웨어 개선과 별도로 진행할 수 있어 상용화 속도를 높이는 현실적 접근으로 평가된다. 다만 40% 회로 단축이라는 수치는 특정 팩토리 유형을 대상으로 한 결과이며, 동료 심사(peer review)를 거친 독립적 검증 자료는 현재까지 공개되지 않은 상태다. 프리시드 단계의 초기 스타트업인 만큼 실제 상용 시스템에서의 성능 검증은 향후 과제로 남아 있다.