실험 설계: 삼각 색 코드와 거리 스케일링
이번 연구는 137Ba⁺ 이온을 사용하는 QCCD 아키텍처 기반 Helios 프로세서에서 삼각 색 코드를 코드 거리 d=3, d=5, d=7 세 단계로 구현해 양자 오류 정정(QEC) 성능을 체계적으로 측정했다. 색 코드는 위상 오류와 비트 반전 오류를 동시에 다루는 위상학적 오류 정정 방식으로, 거리를 높이면 오류 억제 능력이 이론적으로 지수적으로 향상된다. 이번 실험은 그 지수 증가가 실물 하드웨어에서 실제로 나타나는지를 검증하는 데 초점을 맞췄다.
핵심 수치: Λ=12, 총 144배 억제
거리별 성능을 비교하면 다음과 같다. d=3(물리 큐비트 13개)에서 사이클당 오류율은 5.5×10⁻⁴였으나, d=5(37큐비트)에서 3.8×10⁻⁵, d=7(73큐비트)에서 5.0×10⁻⁶으로 감소했다. 거리가 한 단계 오를 때마다 오류가 12배 줄어드는 억제 인수 Λ=12가 일관되게 유지됐고, d=3 대비 d=7의 누적 억제 배율은 144배에 달한다. 2큐비트 논리 클리포드 게이트(d=5 트랜스버설 CNOT)에서도 게이트당 7.0×10⁻⁵, 게이트 수준 억제 인수 ΛLog=9가 측정됐다.
이를 외삽하면, Λ=12 아키텍처에서 물리 큐비트 약 3만 개로 100개 논리 큐비트의 오류율 10⁻¹²를 달성할 수 있다는 예측이 나온다. 억제 인수가 낮은 아키텍처에서는 동일한 목표를 위해 훨씬 많은 물리 큐비트 오버헤드가 요구된다.
누출 저감과 신경망 디코더
성능을 뒷받침하는 구현 요소로 두 가지가 주목된다. 첫째, 누출(leakage) 억제를 위해 하드웨어 계층에서 1762 nm 광학 재펌핑을 3사이클 미드서킷 방식으로 적용해 누출을 6.5배 감소시켰고, 소프트웨어 계층에서는 SWAP-초밀도 누출 저감 회로를 통해 데이터 및 보조 큐비트를 QCCD 이온 이송 경로로 순환시키는 이중 구조를 채택했다.
둘째, 기존 A*-검색 기반 Tesseract 디코더에 더해 3D 합성곱 신경망(3D CNN)과 라운드-토큰 트랜스포머(RTT) 두 가지 신경망 디코더를 에뮬레이터 데이터로 훈련한 뒤 실물 하드웨어에서 추가 미세 조정 없이 검증했다. NVIDIA H100에서 두 모델 모두 라운드당 0.2~0.5 ms의 추론 지연을 기록해 실시간 스트리밍 디코딩 요건을 충족하는 것으로 확인됐다.
Apollo 로드맵과 한계
Quantinuum은 이번 수치가 2029년 출시 목표인 범용 결함 허용 양자 시스템 Apollo의 설계 기준과 부합한다고 밝혔다. Λ=12는 대규모 결함 허용 연산으로의 전환에 필요한 물리 큐비트 수 예측의 핵심 변수다. 다만 이번 실험은 논리 메모리와 단일 블록 오류 정정에 집중한 것이며, 완전한 결함 허용 연산 사이클—다수 논리 큐비트 간 게이트 연산 포함—에서의 성능은 별도 검증이 필요하다.
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이 글은 Claude 가 원문의 사실을 재구성한 편집 요약입니다. 원제: Quantinuum Demonstrates 99.9995% Logical Memory Fidelity on Helios Trapped-Ion Processor
