대규모 언어 모델을 이용한 최첨단 양자 회로 발견

현재 대규모 양자 정보 프로세서 구현에 상당한 노력이 집중되고 있지만, 유용한 양자 우위(quantum advantage)를 실현하기 위해서는 효율적인 양자 알고리즘의 개발도 필요합니다. 많은 실질적인 문제에서 지배적인 자원 비용이 소수의 계산 기본 요소와 관련되어 있음에도 불구하고, 이를 양자 환경에서 최적화하는 것은 일반적인 고전 컴퓨팅에는 없는 가역성 제약(reversibility constraint)을 포함하여 독특한 과제를 제시합니다. 본 논문에서는 대규모 언어 모델(LLMs)이 회로 설계를 제안하고 독립적인 평가기(evaluator)가 이를 검증하고 점수를 매기는 진화적 프레임워크를 소개합니다. 우리는 이 프레임워크를 수치 계산, 화학, 최적화, 양자 시뮬레이션 및 정수론에 걸친 작업에 적용했습니다. 여덟 가지 작업 중 일곱 가지에서 발견된 회로는 기존의 최첨단 방식 대비 Toffoli 게이트와 큐비트(qubit) 수를 모두 크게 줄였습니다. 나머지 한 가지에서는 검색을 통해 소장(prime-field) 모듈러 역전(modular inversion)을 위한 새로운 가역 아키텍처를 발견했습니다. 이 아키텍처는 가역성을 다루는 방식이 달라, 기존에는 가역 정수 산술에 비실용적이었던 고전 알고리즘인 divsteps를 실현 가능하게 만들고 모듈러 역전의 Toffoli-큐비트 트레이드오프(trade-off)를 상당히 개선했습니다. 이러한 결과는 평가기 안내형 LLM을 활용하여 양자 컴퓨팅을 위한 새로운 알고리즘 구조를 공동 설계할 수 있는 길을 열어줍니다.