구글 퀀텀 AI가 자사 양자 프로세서 윌로(Willow)에서 ‘매직 스테이트 컬티베이션’을 실행해 이 과정을 거치지 않은 상태보다 오류를 약 40분의 1로 줄였다는 논문이 15일 학술지 Science에 실렸다. 상태 충실도는 0.9999(99.99%) 이상이었다. 시도 가운데 8%만 남기는 방식이다. 같은 결과는 2025년 12월 논문 사전 공개본으로 먼저 나왔다.
양자컴퓨터는 오류 정정과 잘 맞는 쉬운 연산만으로는 범용 계산을 할 수 없다. 나머지 어려운 연산에는 따로 준비한 양자 상태를 재료처럼 넣어야 하는데, 이 재료가 매직 스테이트다. 기존 방식인 증류는 질이 낮은 상태 여러 개를 모아 좋은 하나를 걸러내기 때문에 큐비트를 많이 쓴다. 컬티베이션은 상태 하나를 작게 만들어 검사하면서 키우고, 검사를 통과하지 못한 시도는 버린다.
표면 코드와 컬러 코드는 물리 큐비트 여러 개를 묶어 논리 큐비트 하나를 만드는 오류 정정 방식이다. 코드의 ‘거리’가 클수록 더 많은 오류를 견딘다. 연구진은 작은 컬러 코드에서 키운 상태를 더 큰 표면 코드로 옮겨 심었다. 구글은 공식 블로그에서 이런 상태를 만드는 데 양자컴퓨터 전체 용량의 최대 95%가 들 수 있다는 추정을 소개했다.
| 항목 | 수치 | 근거 |
|---|---|---|
| 오류 감소 | 약 40분의 1(컬티베이션 없이 주입한 상태 대비) | Science 논문 초록 |
| 상태 충실도 | 0.9999 이상 | Science 논문 초록 |
| 시도 유지율 | 8% | Science 논문 초록 |
| 사용 큐비트 | 윌로 105개 중 54개 | 논문 사전 공개본(2025년 12월) |
| 코드 전환 | 거리3 컬러 코드 → 거리5 표면 코드 | 구글 블로그·사전 공개본 |
자료: Science(2026년 10월 15일 게재, 저자 296명), 구글 퀀텀 AI 블로그
시도의 92%는 버린다…’더 큰 규모 시연’은 숙제
유지율 8%는 시도 열 번 가운데 아홉 번 넘게(92%) 버린다는 뜻이다. 이번 연구에 참여하지 않은 케네스 브라운 듀크대 듀크 퀀텀 센터 소장은 Scientific American에 이번 실험을 두고 컬티베이션이 “실제로 작동함을 보여준다”고 평가했다. 다만 이 기법이 시도 대부분을 버리는 품질 확인 단계에 기댄다고도 지적했다.
Scientific American 설명으로는 컬티베이션 없이는 시도 1,000번에 4번꼴로 결함이 생기고, 이번 결과의 오류 수준은 1만 번에 한 번꼴인데, 분자 시뮬레이션에는 100만~1억 번에 한 번 수준이 필요하다. 구글은 블로그에서 컬티베이션을 더 큰 규모에서 시연해야 하고 기술적 과제가 많이 남았다고 밝혔다.
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