Google, RL 기반 양자 오류 정정 공개

Google Quantum AI와 DeepMind가 Nature에 발표한 연구는 양자 오류 정정(QEC) 과정에서 발생하는 오류 검출 신호를 강화학습(RL) 에이전트의 학습 신호로 활용하는 프레임워크를 제안한다.

기존 방식은 오류 보정을 위해 계산을 중단해야 하는 한계가 있었으나, 이 연구는 계산 중단 없이 실시간으로 제어 파라미터를 조정해 드리프트를 상쇄한다. Google의 초전도 프로세서 Willow에서 검증된 결과, 인위적 드리프트 조건에서 논리적 안정성이 3.5배 개선되었고, 전문가 수동 보정 대비 논리 오류율(LER)을 20% 추가로 억제했다.

이 방식은 QEC 임계값 아래에서 성능을 유지하는 데 필요한 '모델 없는 문맥 내 미세조정'을 실현하며, 대규모 양자 프로세서의 장기 실행 가능성을 높이는 데 기여할 것으로 보인다.