미쓰이·미쓰비시전기, Quantinuum Helios에서 QFT 벤치마크 백서 공동 발표

실험 개요

두 일본 산업 대기업은 Quantinuum Helios 시스템 전체 물리 큐비트(98개)를 활용한 근사 QFT와, [[7,1,3]] Steane 오류 정정 코드를 적용한 논리 QFT를 동시에 평가했다. 실험 결과는 백서 형태로 Mitsubishi Electric 공식 채널 및 Quantinuum 블로그를 통해 배포됐으며, 물리 게이트 잡음·코드 거리 오버헤드·사후 선택 수용률 간의 교차 계층 설계 트레이드오프를 핵심 분석 대상으로 삼았다.

물리 큐비트 근사 QFT 결과

18큐비트에서 98큐비트까지 확장하며 소각도 위상 회전 절삭 파라미터(degs=5)를 적용했다. 18큐비트 구성에서 목표 상태 확률(Ptarget)은 0.976을 기록했으나, 98큐비트 전체 규모에서는 0.143까지 하락했다. 연구팀은 누설 감지(LD) 사후 선택을 병행해 환경 잡음에서 비롯된 물리적 오류를 부분적으로 억제했다. 큐비트 수가 늘어날수록 충실도 저하가 불가피하다는 점을 확인한 결과다.

논리 QFT와 오류 감지·정정 비교

[[7,1,3]] Steane 코드를 적용해 2~12개의 논리 큐비트를 구성했으며, 12개 논리 큐비트에는 물리 큐비트 84개가 소요됐다. 능동 오류 정정 대비 오류 감지 사후 선택 방식이 더 높은 논리 목표 상태 확률을 달성했다 — 4논리 큐비트에서 0.934, 8논리 큐비트에서 0.774. 그러나 수용 가능한 샷 비율은 8논리 큐비트에서 31%, 12논리 큐비트에서 8%까지 떨어졌다. 정확도를 높이는 대신 처리 처리량이 크게 감소하는 구조적 트레이드오프가 명확히 드러났다.

논리 T게이트 구현 방식 비교

2논리 큐비트 QFT 실험에서 비내결함성 직접 아날로그 회전 방식과, Reed-Muller 블록과 Steane 블록을 합산해 물리 큐비트 30개를 투입하는 코드 전환 상태 주입(code-switching state injection) 방식을 비교했다. 현재 물리적 잡음 수준에서는 직접 아날로그 회전이 더 높은 출력 충실도를 보였다. 완전한 내결함성 게이트 구성이 현 시점에서 추가적인 물리 자원과 운영 오버헤드를 요구한다는 사실을 정량적으로 확인한 셈이다.

소프트웨어 인프라와 연구의 의의·한계

연구팀은 Quantinuum의 Guppy® 하이브리드 프로그래밍 언어와 pytket® 컴파일 툴체인을 결합해 맞춤형 양자 오류 정정 소프트웨어를 직접 개발했다. 일본 민간 기업이 실제 상용 양자 하드웨어에서 오류 정정 알고리즘을 체계적으로 검증했다는 점에서 산업계의 기술 검토 사례로 주목된다. 다만 최대 12논리 큐비트라는 소규모 실험이라는 한계가 있으며, 실용적 양자 이점 확보를 위해서는 논리 큐비트 규모와 샷 수용률의 동시 향상이 앞으로의 과제로 남는다.