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“Willow” 검색 결과
총 8건의 결과
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뉴스 8
Phys.org Quantum · 양자컴퓨팅
Google Quantum AI, Willow 초전도 프로세서 매직 상태 배양…오류율 40배 감소 — Phys.org Quantum 보도
Google Quantum AI 연구팀이 Willow 초전도 프로세서에서 매직 상태 배양(magic state cultivation) 기법을 하드웨어 상에서 처음으로 구현하는 데 성공했다. 오류율이 40배 줄고 충실도가 99.99% 이상에 도달하며, 결함 허용 양자컴퓨팅 구현을 위한 핵심 자원 문제 해결에 새로운 방향을 제시했다.
2026년 10월 17일
Quantum Computing Report · 양자컴퓨팅
Google Quantum AI, Willow 프로세서서 매직 상태 배양 첫 구현…T-상태 충실도 99.99% · 오류 40배 감소
Google Quantum AI 연구팀이 자사 Willow 초전도 양자 프로세서에서 매직 상태 배양(magic state cultivation)을 세계 최초로 물리적 하드웨어에 구현하고, 논리적 T-상태 충실도 99.99(1)%·오류율 40배 감소라는 결과를 국제 학술지 Science에 발표했다.
2026년 10월 16일
Quantum Computing Report · 양자컴퓨팅
Google, 강화학습으로 Willow 프로세서 논리 큐비트 안정화 달성
Google Quantum AI가 강화학습(RL) 에이전트를 활용해 Willow 초전도 프로세서의 실시간 교정과 양자 오류 정정(QEC)을 통합한 하드웨어 제어 프레임워크를 개발, 논문을 Nature에 게재했다. 이 시스템은 시스템 중단 없이 논리 오류율을 20% 추가 억제하고 논리 큐비트 안정성을 3.5배 향상시키는 성과를 보였다.
2026년 7월 11일
Quantum Computing Report · 양자컴퓨팅
Google, Willow 양자 프로세서 외부 연구 접근 제안서 모집 시작
Google Quantum AI가 Willow 양자 프로세서에 대한 외부 연구자용 얼리 액세스 프로그램을 공식 개시했다. 2024년 12월 첫 공개 이후 사실상 사내 한정으로 운용되던 Willow를 고영향 연구 프로젝트를 대상으로 선발 방식으로 개방한다.
2026년 4월 19일
The Quantum Insider · 양자컴퓨팅
Google Quantum AI, 매직 상태 이식 후 저장 오류 7배 초과…킥백 단층촬영법 개발
Google의 Willow 양자 프로세서에서 수행한 매직 상태 배양 실험이 Science에 게재됐다. 연구팀은 거리-3 컬러 코드에서 거리-5 표면 코드로의 상태 이식(그래프팅) 실험을 처음 시연했으나, 이식 이후 저장 단계의 논리 오류율이 시뮬레이션 예측치보다 약 7배 높게 측정되는 격차를 확인했다.
2026년 10월 16일
Phys.org Quantum · 양자컴퓨팅
QUOPS 벤치마크, Google·IBM·Quantinuum 양자컴퓨터 성능 격차 수치화
Sandia 국립연구소 주도 연구팀이 양자컴퓨터 성능을 단일 척도로 평가하는 QUOPS 벤치마크를 개발해 세 기업의 최신 하드웨어를 비교했다. 현재 기록된 최고 점수는 1,824점으로, 실질적인 응용 문제 해결에 필요한 2억 5,000만~3억 4,000만 점과는 약 10만 배의 격차가 있다.
2026년 9월 17일
The Quantum Insider · 양자컴퓨팅
양자컴퓨터 과학적 실용화까지 10만 배 성능 향상 필요, QUOPS 벤치마크 연구
Sandia 국립연구소가 주도하고 Quantinuum·NVIDIA 연구진이 참여한 연구팀이 양자컴퓨터의 실제 계산 완료량과 처리 속도를 동시에 평가하는 벤치마크 QUOPS를 개발했다. 주요 과학 문제를 다루기 위해서는 현재 시스템 대비 약 10만 배의 성능 향상이 필요하다는 추정치도 제시됐다.
2026년 9월 15일
Phys.org Quantum · 양자컴퓨팅
Google, 강화학습으로 양자컴퓨터 실시간 자기보정 구현
Google Quantum AI의 Volodymyr Sivak 팀이 양자 오류 검출 데이터를 강화학습 알고리즘에 실시간 피드백하는 방식으로 Willow 프로세서의 안정성을 기존 오류 정정 대비 3.5배 향상시켰다. 해당 연구는 2026년 7월 《Nature》에 게재됐다.
2026년 7월 15일