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Quantum Computing Report · 양자컴퓨팅

Harvard·Anthropic·QuEra, LLM 진화 탐색으로 내결함성 양자회로 TQ비용 최대 9,100배 절감

하버드대·Anthropic·QuEra Computing 공동 연구팀이 LLM 기반 진화적 AI 프레임워크로 내결함성 양자회로 컴파일 서브루틴 8종을 자동 최적화한 결과, 수작업 기준선 대비 TQ비용(Toffoli 수 × 최대 큐비트 점유량)을 최소 4.1배에서 최대 9,100배 이상 줄이는 데 성공했다고 arXiv 논문을 통해 공개했다.

18시간 전