AI의 비약적인 도약: IonQ는 일반 인간 지능 수준에서 양자 기계 학습 모델을 만드는 것을 목표로 합니다.

IonQ Aria의 소형화된 "카드 덱" 트랩 및 진공 챔버 패키지입니다.

기존 기계 학습(ML)은 인공 지능의 강력한 하위 집합입니다. 기계 학습은 1960년대의 단순한 패턴 인식에서 오늘날 훈련과 매우 정확한 예측 생성을 위한 대규모 데이터 세트의 고급 사용으로 발전했습니다.

한편, 2010년부터 2020년 사이에 전 세계 데이터 사용량은 1조 2천억 기가바이트에서 거의 60조 기가바이트로 증가했습니다. 어느 시점이 되면 양자 시스템은 기존 컴퓨터에 비해 계속해서 기하급수적으로 증가하는 데이터를 더 쉽게 처리하게 될 것입니다. 이론적으로 그리 멀지 않은 미래의 어느 시점에는 양자 컴퓨터만이 이러한 대규모 규모와 복잡성을 처리할 수 있습니다. 이와 동일한 통찰력을 ML 영역에 적용하면 어느 시점에서 진정한 혁신은 고전적인 접근 방식이 아닌 양자 기계 학습(QML)에서 나올 것이라는 점만 이해가 됩니다.

이온Q

애플리케이션 및 AQ(Algorithmic Qubits)를 위한 IonQ 로드맵

다른 양자 컴퓨팅 회사들이 QML을 탐구하고 있지만, 제가 IonQ($IONQ)에서 수행되는 고급 QML 연구에 집중한 데에는 몇 가지 이유가 있습니다.

IonQ의 CEO인 Peter Chapman은 Kurzweil Technologies에서 Ray Kurzweil과 함께 일하면서 기계 학습에 대한 풍부한 배경 지식을 보유하고 있습니다. Chapman은 스캔한 이미지에서 텍스트 문자를 생성하는 선구적인 문자 인식 시스템을 개발하는 데 중요한 역할을 했습니다.urzweil Technologies는 결국 이 접근 방식을 사용하여 시각 장애인을 위한 포괄적인 디지털 라이브러리를 구축했습니다.

둘째, Chapman은 QML의 미래에 대해 낙관적입니다. 그는 QML이 결국 OpenAI의 ChatGPT 및 기타 생성 AI 시스템에서 사용되는 대규모 언어 모델만큼 중요해질 것이라고 믿습니다. 이러한 이유로 QML은 IonQ의 장기 양자 제품 로드맵에 내장되어 있습니다.

셋째, IonQ는 Amazon, Dell, Microsoft, NVIDIA 등 AI 및 머신러닝 분야의 선두 기업과 협력하고 있습니다. 이러한 파트너십은 IonQ의 양자 기술 전문 지식과 파트너의 AI 지식을 결합합니다.

IonQ 하드웨어 및 #AQ

IonQ의 주요 초점은 큐비트 수량뿐만 아니라 큐비트의 품질과 큐비트가 시스템으로 작동하는 방식에 더 포괄적으로 맞춰져 있습니다. 큐비트 충실도라고도 하는 이 품질은 양자 계산을 효율적으로 완료하기 위한 중요한 차별화 요소입니다. IonQ는 알고리즘 큐비트 또는 #AQ라고 하는 애플리케이션 지향 벤치마크를 통해 측정합니다.

#AQ는 실제 환경에서 양자 컴퓨터 유틸리티를 평가하는 독립 산업 그룹인 양자 경제 개발 컨소시엄(Quantum Economic Development Consortium)이 개척한 작업을 기반으로 합니다. #AQ가 계산되는 방법은 다음과 같습니다.

IonQ 양자 프로세서

IonQ는 IonQ Harmony, IonQ Aria 및 최신 모델인 IonQ Forte라는 소프트웨어 정의 양자 컴퓨터 등 세 가지 이온 트랩 양자 컴퓨터를 만들었습니다.

온라인에는 두 개의 Arias가 있습니다. Chapman에 따르면 증가하는 고객 요구를 처리하고 회사의 중복성, 용량 및 주문 처리 속도를 개선하기 위해 두 번째 Aria 기계가 필요했습니다.

또한 IonQ는 IonQ Forte를 상용화하기 위해 열심히 노력하고 있습니다.

IonQ Aria 및 IonQ Harmony는 Google, Amazon Braket, Microsoft Azure 및 IonQ Quantum Cloud를 통해 클라우드에 액세스할 수 있습니다. 회사에 따르면 이온큐 포르테의 클라우드 액세스는 추후 발표될 예정이다. IonQ가 구축한 다양한 양자 컴퓨터에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

Forte는 최근 기록적인 29 AQ를 시연했는데, 이는 이전보다 7개월 앞서 있는 수치입니다.2023년 IonQ의 원래 AQ 목표입니다.

참고: IonQ의 다음 주요 기술 이정표는 35 AQ를 달성하는 것입니다. 35 AQ 수준에서는 기존 하드웨어를 사용하여 양자 알고리즘을 시뮬레이션하는 것이 매우 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다. 그 시점에서 IonQ는 일부 고객이 모델을 고전적으로 시뮬레이션하려고 시도하는 것보다 실제 양자 머신에서 모델을 실행하는 것이 더 쉽고 비용이 저렴할 것이라고 믿습니다.