과학적 협업

리소스Q 프로젝트

개요 및 목표

양자 컴퓨터는 세상을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 이러한 잠재력을 실현하려면 양자 정보 이론의 근본적인 문제부터 하이테크 엔지니어링의 극한 기술 요구까지 많은 과제를 극복해야 합니다.

이론적인 측면에서 가장 오랫동안 미해결된 문제 중 하나는 양자 컴퓨팅이 제공하는 이점과 어떤 양자 자원이 관련이 있는지를 정확히 이해하는 것입니다. 이를 알지 못하면 엔지니어에게 궁극적으로 무엇을 만들도록 요청하는 것이 다소 부정확할 수밖에 없습니다. 리소스큐에서는 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 핵심적인 측면을 고려하고 있습니다. 첫 번째는 지금까지 양자 속도 향상에 책임이 있는 것으로 보이는 많은 서로 다른 리소스가 확인되었지만, 이 중 어떤 것이 실제로 관련이 있는지는 어떤 계산 모델을 고려하느냐에 따라 달라질 수 있다는 점입니다. 저희는 이 모든 것을 뒷받침하는 기본 자원이 있는지, 즉 속도 향상을 담당하는 모델 독립적인 자원이 있는지 여부를 파악하고자 합니다. 두 번째는 근본적인 양자 자원으로 간주되는 자원의 종류와 주어진 실험적 구현에서 일반적으로 관련된 자원 사이에는 큰 차이가 있다는 것입니다. 예를 들어, 비위치성과 맥락성은 종종 자연의 비고전성을 나타내는 가장 근본적인 신호로 간주되지만, (적어도 단기적인 장치의 경우) 더 관련성이 높은 자원은 일반적으로 양자 볼륨, 클러스터 상태, T 게이트의 수 또는 양자 회로의 깊이와 같은 것들입니다. 저희는 이러한 기본적이고 실용적인 자원이 서로 어떻게 관련되어 있는지 이해함으로써 이러한 간극을 메우는 것을 목표로 합니다.

리소스큐의 주요 도구는 다음과 같은 것에서 가져와 개발에 기여할 것입니다: (i) 양자 이론과 고전 이론 및 현상의 차이점의 핵심으로 알려진 구성성과 같은 고려 사항을 다루는 데 적합한 논리 및 이론 컴퓨터 과학의 구조적 방법(예: 그래픽 언어), (ii) 양자 자원과 같은 복잡한 양의 할당 및 최적화에 적합한 기계 학습 기술, 특히 강화 학습, (iii) 양자 정보 이론의 일반적인 방법, 특히 양자 자원 이론의 연구.

리소스큐는 두 가지 산업 파트너십을 통해 기반을 다질 것입니다. 한편으로는 콴델라와의 협력을 통해 기본 양자 자원에 대해 알려진 것이 훨씬 적은 양자 계산을 위한 광자 기술에 초점을 맞출 것입니다. 다른 한편으로는 TWT의 어드바이저가 특정 사용 사례, 즉 편미분 방정식을 통한 복잡한 구조와 재료의 시뮬레이션을 위한 리소스 최적화를 안내할 것입니다.