새로운 업계 표준을 세울 것으로 예상되는 개발 프로젝트에서 Cambridge Quantum 과학자들이 단기 양자 컴퓨터를 이용해 업체와 업계에 만연한 조합 최적화 문제(출장 판매원, 차량 경로 설정 또는 작업 단위 일정 조절)를 해결할 새로운 알고리즘을 개발했다.
이와 같은 수학적 문제는 제조 공정 설계, 배송 트럭 채우기, 여객기 경로 설정 등 다양한 실세계 최적화 문제의 핵심 사항이다. 현대의 글로벌 사업에서 자동화 수준이 매년 높아짐에 따라, 가장 강력한 고전적 컴퓨터에서 구동되는 최적화 알고리듬조차도 속도를 위해서는 정확도를 희생해야 하는 상황이 됐다.
출판 전 논문 저장소인 arXiv에서 발표된 이 논문[https://arxiv.org/pdf/2106.10055.pdf ]에서 이 회사 과학자들은 조합 최적화의 효율성을 높이기 위해 Filtering Variational Quantum Eigensolver(F-VQE)를 도입했다. 새로운 접근법은 Honeywell System Model H1 양자 컴퓨터를 사용하며, Quantum Approximate Optimisation Algorithm(QAOA)과 오리지널 VQE 같은 기존의 ‘황금률’ 알고리즘보다 성능이 우수하고 좋은 솔루션을 구축하는 속도가 10~100배 더 빠르다.
해당 연구의 저자는 Michael Lubasch, Ph.D., David Amaro, Ph.D., Carlo Modica, Ph.D., Matthias Rosenkranz, Ph.D. 및 Marcello Benedetti, Ph.D의 CQ 연구팀이다. 이 과학자들은 Dr. Mattia Fiorentini가 주도하는 머신 러닝 및 양자 알고리즘 팀 소속이다.
F-VQE는 2020년 9월에 CQ가 해당 연구[https://arxiv.org/abs/2009.12361 ]에서 발표한 방식을 이용한다. 이 연구는 양자 회로가 더 작은 회로로 분해되고, 양자의 이점을 잃지 않으면서 더 적은 큐비트로 구동되는 방식을 증명했다. 그 결과 한 번에 최대 6개의 하드웨어 큐비트만으로 23큐비트 문제를 풀 수 있다. 또한, CQ 과학자들은 이 새로운 접근법이 NISQ(noisy intermediate-scale quantum) 시대의 장비에도 사용할 수 있을 정도로 적응성이 높다는 것을 증명했다. 이와 같은 발전 성과로, 오늘날 NISQ 컴퓨터의 범위 내에서 해결할 수 있는 최적화 문제의 범위가 확장됐다.
Fiorentini 박사는 “자사의 과학자들은 오늘날의 양자 컴퓨터를 위해 운용 가능한 다양한 방식에 전념하고 있다”라며 “자사는 기업과 정부가 일반 목적의 과제를 위한 양자 이점을 더욱 빠르게 달성하길 바란다”고 말했다. 그는 “자사는 대형 산업 파트너와 협력한 경험을 바탕으로 오늘날 업계 종사자의 수요에 대한 심층적인 이해를 촉진하고 있다”면서 “F-VQE는 기존 양자 알고리듬과 비교해 분명한 이점이 있다. 이는 더욱 빠르게 좋은 후보 솔루션을 찾아내고, 훨씬 더 효율적으로 양자 하드웨어를 이용한다”고 설명했다. 이어 그는 “F-VQE는 변혁적인 영향을 미칠 수 있으며, 사업과 산업 전반에 걸쳐 매우 힘들었던 문제를 해결하도록 지원할 것”이라고 덧붙였다.
이 회사 CEO Ilyas Khan은 “당사의 과학자팀은 고전적인 전산의 실세계 한계와 NISQ 시대에 누리게 될 양자 이점 간의 간극을 메우는 데 끊임없이 집중하고 있다”라며 “우리는 또한 양자 컴퓨팅의 새로운 기준을 확립하고 있는데 이들의 연구는 추가적이고 신속한 진보에 영감을 제공할 것”이라고 말했다.
Honeywell Quantum Solutions 사장 Tony Uttley는 “이 프로젝트는 양자 컴퓨팅 분야에서 진행되는 흥미진진한 발전을 보여주는 것”이라면서 “자사는 더 적은 큐비트로 더 많이 작업하고, 최고의 하드웨어로 구동되는 알고리듬을 개발함으로써 예상보다 일찍 실세계 문제를 해결하기 위한 큰 진전을 이루고 있는 것”이라고 말했다.
