본 논문은 실용적인 양자 컴퓨팅을 위해 필수적인 양자 오류 수정에서 디코딩 알고리즘의 효율성 한계를 극복하는 새로운 디코더, GraphQEC을 제안합니다. GraphQEC은 안정화 코드의 그래프 구조에 대한 머신러닝을 활용하여 선형 시간 복잡도를 갖는 코드 종류에 무관한 디코더입니다. 서피스 코드, 컬러 코드, 양자 저밀도 패리티 검사(QLDPC) 코드 등 다양한 코드에서 기존 최고 성능의 디코더보다 월등히 높은 정확도와 효율성을 보여줍니다. 예를 들어, 거리 12의 QLDPC 코드에서 물리적 오류율 $p=0.005$일 때, 기존 최고 성능 디코더의 $1.74 \times 10^{-3}$에 비해 18배 향상된 $9.55 \times 10^{-5}$의 논리적 오류율을 달성하며, $157μs/cycle$의 디코딩 속도를 유지합니다. 이는 임의의 안정화 코드에 대한 실시간 양자 오류 수정을 위한 최초의 범용 솔루션을 제시합니다.
