본 논문은 대규모 초전도 양자 컴퓨팅 칩 설계의 어려움을 해결하기 위해 그래프 신경망(GNN)을 활용한 매개변수 설계 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 '3단계 스케일링' 메커니즘을 기반으로 하며, 중간 규모 회로에 적용되는 감독 학습 기반 평가기와 대규모 회로에 적용되는 비지도 학습 기반 설계기라는 두 가지 신경망 모델로 구성된다. 양자 크로스토크 오류 완화에 알고리즘을 적용하여 약 870 큐비트의 대규모 초전도 양자 회로에서 기존 최고 알고리즘 대비 51%의 오류율 감소와 90분에서 27초로의 시간 단축을 달성함을 보여준다. 결론적으로, 초전도 양자 칩 매개변수 설계를 위한 성능과 확장성이 향상된 알고리즘을 제시하며, GNN의 초전도 양자 칩 설계 적용 가능성을 보여준다.
