54큐비트 프로세서, 애니온 '꼬임'과 '융합'으로 보편적 위상 양자 게이트 첫 구현

어떤 공백을 메웠나?

2023~2024년 퀀티눔의 초기 연구(H2 프로세서 기반)에서는 비가환 애니온을 생성하고 꼬는 것까지 성공했지만, 꼬기(braiding) 만으로는 가장 단순한 비가환 위상 차수(topological order)에 대해 계산적으로 보편적인 게이트 세트를 제공하지 못했습니다 . 이번 실험에 사용된 S₃ 위상 차수는 토릭 코드(toric code)의 '최소 비가환' 일반화 모델로, 꼬기만으로는 보편성을 얻을 수 없습니다. 연구진은 애니온 융합(fusion) 을 추가 연산 수단으로 활용함으로써 누락된 게이트를 채울 수 있음을 증명했습니다 .

이는 수십 년간 알려져 온 이론적 한계를 깬 것입니다. 즉, 단순한 비가환 애니온 모델도 원칙적으로 오류내성 양자 계산을 지원할 수 있다는 점은 오래전부터 알려져 있었지만, 실제 프로세서에서 완전한 보편적 게이트 세트를 구현한 사례는 이번이 처음입니다 . 한편, SU(2)₄ 애니온에 대한 융합 및 측정 연산을 통한 보편적 게이트에 대한 이론 연구는 이미 2015년에 제안된 바 있지만 , S₃ 양자 이중(double) 모델을 사용한 이번 실험은 최초의 하드웨어 구현입니다.

퀀티눔 H2 트랩이온 프로세서에서 어떻게 구현했나?

실험은 퀀티눔의 시스템 모델 H2(System Model H2)에서 수행되었습니다. H2는 트랩이온(trapped-ion) 방식의 프로세서로, 54개의 완전 연결(fully connected) 큐비트, 고충실도 게이트, 그리고 중간 회로 측정 및 피드백(mid-circuit measurement and feedback) 기능을 갖추고 있습니다 .

연구팀은 먼저 카고메 격자(kagome lattice) 위에 S₃ 위상 차수의 바닥 상태 파동함수를 준비하고, 그 여기 상태로 비가환 애니온을 생성했습니다 . 이후 애니온을 서로 꼬는(위상적 교환 연산) 회로와 애니온을 같은 위치로 모아 결합 전하를 측정하는 융합 회로를 실행했습니다 . 융합 결과는 논리 게이트 연산의 일부로 사용되어, 꼬기만으로는 만들 수 없었던 보편적 게이트 세트를 완성했습니다 . 실험 결과는 측정된 애니온 융합 확률을 S₃ 애니온 모델의 이론적 예측과 비교하여 검증되었습니다 .

H2의 아키텍처가 결정적 역할을 했습니다. H2의 경마장(racetrack) 모양 이온 트랩은 모든 큐비트 간 연결(전연결, all-to-all connectivity)을 제공하여, 높은 충실도를 유지하면서 필요한 복잡성의 위상 상태를 생성할 수 있게 해줍니다 . 이전에 27큐비트 규모의 H2 실험에서도 사이트당 98.4%가 넘는 충실도로 비가환 위상 질서와 애니온 꼬기를 보여준 바 있지만 , 이번에는 융합 기반 보편적 게이트 세트를 지원하기 위해 54큐비트 규모가 필요했습니다.

주요 한계와 남은 과제

이 획기적인 성과에도 불구하고 연구진이 인정하는 몇 가지 중요한 한계가 있습니다.

• 실용적 오류내성(fault-tolerance) 미달: 애니온 연산은 물리적 큐비트에 오류 완화(error-mitigation) 기술을 적용해 구현되었습니다. 대규모에서 게이트를 오류내성 있게 만드는 본질적인 위상 보호(topological protection)는 아직 달성하지 못했습니다 .
• 확장성 문제: 이번 시연에는 54큐비트와 깊은 적응형 회로가 필요했습니다. 유용한 문제 크기로 확장하려면 훨씬 더 많은 큐비트, 낮은 오류율, 위상 코드에 맞춘 더 나은 오류 정정이 필요합니다 .
• 융합과 오류내성의 상충 관계: 융합은 본질적으로 애니온을 파괴하므로 위상 인코딩을 유지하려면 신중하게 사용해야 합니다. 논문은 융합 기반 게이트가 능동적 오류 정정과 결합되지 않으면 오류내성을 저해한다고 지적합니다 . 이에 대한 후속 이론 연구로, 융합을 피하고 원격으로 총 전하를 측정할 수 있는 특수 애니온 간섭계(interferometer)가 제안되기도 했습니다 .
• S₃ 애니온으로 제한: S₃는 꼬기와 융합을 통해 보편적 계산을 지원하는 가장 작은 비가환 군(group)입니다. 향후 연구는 이론적으로 더 강력하지만 구현이 더 어려운 피보나치 애니온(Fibonacci anyon) 같은 더 풍부한 애니온 모델을 목표로 합니다 . 실제로 2025년 7월의 다른 연구에서는 94%의 전하 측정 정확도와 98%의 황금비 충실도로 피보나치 애니온 꼬기가 시연된 바 있습니다 .
• 다음 단계: 저자들은 이러한 위상 게이트를 능동 양자 오류 정정 코드와 통합하고, 더 큰 위상 차수로 확장하며, 궁극적으로 물리적 큐비트 오류율보다 낮은 오류율을 가진 논리 큐비트를 시연할 것을 제안합니다 .

더 넓은 맥락과 의의

위상 양자 계산은 기존의 큐비트 기반 접근 방식과 근본적으로 다른 비전을 제시합니다. 오류와 싸우기 위해 점점 더 복잡한 오류 정정을 적용하는 대신, 정보를 준입자의 꼬임 패턴에 인코딩하여 국소적 노이즈로부터 자연스럽게 보호하는 방식입니다 . 최소 비가환 위상 차수가 융합을 기본 연산으로 추가했을 때 보편적 게이트 세트를 지원할 수 있다는 이번 시연은, 이전에 요구되던 것보다 더 단순한 물리적 시스템으로도 유용한 위상 계산이 가능할 수 있음을 보여줍니다. S₃ 위상 차수는 유한 깊이 적응형 회로로 준비할 수 있는 가장 단순한 비가환 군이므로 , 이 결과는 확장 가능한 위상 양자 프로세서로 가는 실용적인 경로를 열어줍니다.