양자 컴퓨터의 큐비트는 노이즈가 많이 발생하며, 여기에서 비롯된 오류는 성능 저하를 초래합니다. IBM는 양자 컴퓨터가 시스템의 오류를 학습하고 이를 완화시켜 성능을 높이는 방법을 고안했습니다.
연구팀은 127큐비트로 구성된 IBM의 이글 양자 프로세서를 사용해, 재료 모델에서 스핀 역학을 시뮬레이션하고 속성을 예측하는 얽힌 상태의 대형 모델을 만들었습니다.
그리고 이 양자 컴퓨터에서 수행한 모델링과 '고전적인 컴퓨터'의 모델링의 결과를 비교했는데, 양자 컴퓨터는 모델이 커져도 정확한 결과를 냈지만 고전적인 컴퓨터의 연산에선 오류가 점점 더 늘었다고 합니다.