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새로운 Quantum AI 캠퍼스 공개

category Alphabet/Google 2021. 6. 18. 00:30

구글 블로그

10년 이내에 구글은 유용하고 오류가 수정 된 양자 컴퓨터를 만드는 것을 목표로 한다. 이를통해 지속 가능한 에너지와 배출량 감소와 같은 세계에서 가장 시급한 문제에 대한 해결책을 가속화하여 세계 인구 증가에 도움이 되는 AI와 같은 새로운 과학적 발견을 열 수 있다.

여정을 시작하기 위해 캘리포니아 산타 바바라에 새로운 퀀텀 AI 캠퍼스를 공개한다. 이 캠퍼스에는 첫 번째 양자 데이터 센터, 양자 하드웨어 연구 실험실 및 자체 양자 프로세스 칩 제조 시설이 포함된다. 여기에는 세계를 위한 오류 수정 양자 컴퓨터를 구축하기 위해 노력하고 있다.

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구글은 20년 전에 (검색에서 맞춤법 검사를 위해) 기계 학습을 사용하기 시작했으며 10년 전에 딥 러닝 혁명을 주도했다 (최신 AI에 대한 선도적인 접근 방식인 신경망 발전). 이러한 AI 및 기타 기술의 발전은 오늘날 우리가 보고 있는 많은 놀라운 애플리케이션을 가능하게 했다. 앞으로 10년을 내다 볼 때 기후 변화에서 다음 전염병 처리에 이르기까지 전 세계적으로 가장 큰 도전 과제 중 다수는 새로운 종류의 컴퓨팅을 요구한다.

더 나은 배터리를 만들거나 (전력망의 부하를 줄이기 위해), 전 세계 탄소 배출의 2%를 생성하지 않고 전 세계에 공급한 비료를 만들거나, 더 많은 표적 의약품을 만들기 위해 분자를 더 잘 이해하고 설계해야 한다. 그것은 자연을 정확하게 시뮬레이션하는 것을 의미한다. 하지만 고전적인 컴퓨팅 리소스가 빠르게 고갈된다. 자연은 양자 역학적이다. 원자들 사이의 결합과 상호 작용은 확률적으로 행동하며, 단순한 고전적인 컴퓨팅 논리를 소모하는 더 풍부한 역학을 가지고 있다. 

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이것이 양자 컴퓨터가 등장하는 곳이다. 양자 컴퓨터는 양자 비트 또는 "큐 비트"를 사용한다. 양자 비트는 복잡한 상태 중첩으로 얽혀 실제 세계에서 분자의 복잡성을 자연스럽게 미러링 할 수 있다. 오류가 수정 된 양자 컴퓨터를 사용하면 분자가 어떻게 작용하고 상호 작용하는지 시뮬레이션 할 수 있으므로 값 비싼 실제 프로토 타입에 투자하기 전에 새로운 화학 공정과 새로운 물질을 테스트하고 발명 할 수 있다. 이러한 새로운 컴퓨팅 기능은 개선 된 최적화, 새로운 AI 아키텍처 등은 물론 더 나은 배터리, 에너지 효율적인 비료 및 표적 의약품의 발견을 가속화하는 데 도움이 될 것이다.

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이 목표를 달성하기 위해 방 크기의 수정 양자 컴퓨터 내부에서 함께 작동하는 1,000,000개의 물리적 큐 비트를 구축하는 여정을 진행하고 있다. 이는 오늘날의 100큐 비트 미만의 적당한 크기의 시스템에서 큰 도약이다.

이를 위해서는 세계 최초의 "양자 트랜지스터"를 구축 한 다음 수백에서 수천 개를 타일링하여 오류 수정 된 양자 컴퓨터를 형성하는 방법을 찾아야 한다. 그것은 몇 년이 걸릴 것이다.

거기에 도달하려면 1,000개의 물리적 큐 비트로 하나의 논리 큐 비트를 인코딩 할 수 있음을 보여 주어야 한다. 양자 오류 수정을 사용하는 이러한 물리적 큐비트는 함께 작동하여 수명이 긴 거의 완벽한 큐 비트를 형성하여 양자 컴퓨팅의 디지털 시대를 연다. 다시 말하지만, 우리는 이 목표를 달성하기 위해 수년간의 공동 개발을 기대한다.

구글은 이리 고전적인 컴퓨터의 범위를 넘어 계산을 수행 할 수 있는 양자 컴퓨터를 실행하고 있다. 유용한 오류 수정 양자 컴퓨터를 향한 이 여정을 계속하고 인류에게 자연이 작동하는 방식에 맞게 조정 된 새로운 도구를 제공하기 위해 지금 바로 여기 구글의 퀀팀 AI에서 컴퓨팅의 미래를 함께 발명 할 놀라운 팀을 구성하고 있다.

Unveiling our new Quantum AI campus
https://blog.google/technology/ai/unveiling-our-new-quantum-ai-campus/

 

Unveiling our new Quantum AI campus

Google is unveiling a new Quantum AI campus in Santa Barbara, California.

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