고전 컴퓨터와의 비교, 양자 이점 편집하기 (부분)

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= 중국과학기술대학의 구장 (Jiuzhang in University of Science and Technology of China) =

[[File:기술백서 전체수정_98_trimmed.jpg|none|thumb|400px|그림 2. 광자 큐비트 컴퓨터, 구장<ref name=Ball>Ball, P. (2020), Physicists in China challenge Google's quantum advantage, Nature, '''588'''(7838) : 380. doi: https://doi.org/10.1038/d41586-020-03434-7</ref>]]
2020년 12월 중국과학기술대학(University of Science and Technology of China)에서 [[광자 기반]] 76큐비트 양자컴퓨터 구장(Jiuzhang)을 이용하여 보손 샘플링(boson sampling) 문제를 해결한 연구 내용을 사이언스 학술지를 통하여 발표하였다.<ref name="Zhong2020">Zhong, H.-S. et al. Quantum computational advantage using photons. Science '''370''', 1460-1463, (2020). doi: https://doi.org/10.1126/science.abe8770. </ref>

스콧 아론슨(Scott Aronson)과 알렉스 아르키포프(Alex Arkhipov)가 처음 제안한 보손 샘플링은 보손 입자인 광자들의 위치 확률 분포를 계산하는 문제이다.<ref name="Aaronson2011">Aaronson, S. & Arkhipov, A. ''in Proceedings of the forty-third annual ACM symposium on Theory of computing'' pp.333–342 (Association for Computing Machinery, San Jose, California, USA, 2011).</ref> 조금 더 자세히 말하자면, 레이저 펄스에서 정보를 광자의 위치와 편광 상태에 부여한다. 이 후 광자들의 양자 파동 함수들이 서로 간섭하면 입자들의 위치와 편광 값은 무작위가 된다. 마지막으로 광자 검출기를 이용하여 결과값들의 확률분포를 측정한다. 이러한 일련의 과정들은 기존 고전 컴퓨터로는 불가능한 계산을 인코딩하는 효과를 지닌다. 수십 개의 보손 입자를 고려하게 되면, 이 문제는 현존하는 고전 컴퓨터로는 풀지 못한다는 것이 수학적으로 증명되었다(#P-hard 문제로써 이는 NP-hard 문제보다 더 어렵다고 알려져있다).

이러한 보손 샘플링 문제를 중국과학기술대학 연구팀이 상온 광자 회로(photonic circuit)에서 200초 내에 풀어냈다. 그들은 이 문제가 슈퍼컴퓨터로 풀 경우 대략적으로 25억년이 걸린다고 추정했다. 대략 10<sup>14</sup>배의 [[양자 이점]]을 보인 셈이다. 구글의 [[시카모어|시카모어(Sycamore)]]랑 비교했을 때, 구장(Jiuzhang)은 프로그래밍이 불가능하다는 단점이 있지만, 최근 연구 결과에 따르면 보손 샘플링 문제가 단순히 [[양자 이점|양자 이점(quantum advantage)]]을 보일 뿐만 아니라, 그래프 이론, 양자 화학, 그리고 기계학습 분야에 잠재적인 활용 가능성을 지니고 있다고 알려졌다.

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