Revealing Noise in Axial Motion Through Quantum Noise Spectroscopy on a Trapped Ion Processor

Resumen Técnico: Revelación del Ruido en el Movimiento Axial mediante la Espectroscopia de Ruido Cuántico en un Procesador de Iones Atrapados

Planteamiento del Problema
Los procesadores cuánticos, particularmente aquellos basados en iones atrapados, sufren procesos de ruido nativos que a menudo son difíciles de aislar porque múltiples mecanismos de error contribuyen a la misma pérdida medida de coherencia. Surge un desafío específico relacionado con el movimiento iónico ortogonal a la dirección de propagación del haz láser (movimiento axial en el contexto de haces de direccionamiento transversales). Cuando los iones experimentan un movimiento axial térmico, muestrean el perfil de intensidad espacial del haz láser de direccionamiento. Si el haz posee una curvatura local, este movimiento se acopla al perfil del haz, produciendo un ruido efectivo de control de amplitud (fluctuaciones en la tasa de Rabi). Caracterizar este ruido es difícil porque la dirección axial es a menudo inaccesible para las técnicas convencionales de espectroscopia motriz basadas en láser, que típicamente requieren un haz láser con un componente de propagación a lo largo del eje motriz. Además, distinguir estas fluctuaciones de control inducidas por el movimiento del ruido intrínseco de amplitud de láser y del ruido de desfasaje representa un obstáculo experimental significativo.

Metodología
Los autores emplean Espectroscopia de Ruido Cuántico Robusta al Desfasaje (DR-QNS) para caracterizar el ruido de control de la amplitud del láser mientras se sonda simultáneamente la dinámica motriz axial. La metodología se basa en los siguientes componentes:

1. Formas de Onda Robustas al Desfasaje (DR): El equipo utiliza una familia específica de formas de onda de control definidas por $\Omega_{DR}(t) = \Omega_0 \sin(\lambda t)$. Estas formas de onda están diseñadas para suprimir el desajuste (detuning) y el ruido de desfasaje de baja frecuencia (hasta el cuarto orden en la expansión de Magnus) mientras preservan la sensibilidad al ruido de control. Esto permite aislar las fluctuaciones de amplitud derivadas tanto del ruido de amplitud de láser nativo como del acoplamiento qubit-axial.
2. Modelado Teórico: Los autores desarrollan un modelo donde la tasa de Rabi efectiva es modulada por una ganancia estocástica del láser y una función de ganancia axial dependiente de la posición $f(x)$. Al expandir por Taylor el perfil del haz a segundo orden ($f(x) \propto a + bx + dx^2$), derivan que el movimiento axial contribuye al espectro de ruido mediante un término proporcional al cuadrado de la curvatura local del haz ($d^2$). El modelo predice que el exponente de decaimiento $\chi$ escala como $\Omega_0^2$ y puede descomponerse en un término de ruido nativo independiente de la curvatura y un término de movimiento axial dependiente de la curvatura.
3. Plataforma Experimental: Los experimentos se realizaron en el Quantum Scientific Computing Open User Testbed (QSCOUT), un procesador de iones atrapados en los Laboratorios Nacionales de Sandia utilizando iones de $^{171}\text{Yb}^+$. La dirección axial es perpendicular a los haces de direccionamiento Raman de 355 nm.
4. Protocolo de Medición:
   • Caracterización de Ion Único: Se desplazó un solo ion a lo largo del eje de la trampa para muestrear diferentes intensidades y curvaturas locales del haz. El equipo midió las probabilidades de supervivencia en las bases X, Y y Z a través de 37 posiciones de iones (espaciadas por 25 nm) y 9 frecuencias de modulación ($\lambda$) hasta 3 kHz, con variaciones en las amplitudes de excitación.
   • Perfilado del Haz: Para dar cuenta de la asimetría del haz y la deriva temporal, el equipo realizó calibraciones independientes de perfil de haz de tipo Gaussiana sesgada para cada configuración experimental con el fin de determinar la curvatura local en la posición del ion.
   • Extensión Multi-Ion: El protocolo se aplicó en paralelo a un registro de cuatro iones dentro de una cadena de seis iones para probar la escalabilidad.

Contribuciones Clave y Resultados

• Separación de Fuentes de Ruido: El estudio logró separar con éxito el ruido de movimiento axial dependiente de la curvatura del ruido de control nativo independiente de la curvatura. Al variar la posición del ion, los autores demostraron que el factor de decaimiento $\xi$ varía fuertemente con la curvatura del haz. Cerca del centro del haz (alta curvatura), el ruido inducido por el movimiento es significativo; cerca de los puntos de inflexión del haz (curvatura cercana a cero), esta contribución se suprime.
• Extracción de Parámetros Motrices: Utilizando los datos de DR-QNS y el modelo teórico, los autores extrajeron parámetros motrices que de otro modo serían difíciles de acceder en esta plataforma sin haces de espectroscopia adicionales. Determinaron:
  • El número de ocupación del modo centro de masa (COM): $\langle n_0 \rangle = 205 \pm 49$ (correspondiente a una temperatura de $0.32 \pm 0.08$ mK).
  • El ancho de línea del modo axial: $\gamma = 0.165 \pm 0.112$ kHz.
    Estos valores son consistentes con estimaciones de temperatura independientes basadas en bandas laterales.
• Reconstrucción Espectral: El espectro de ruido de control nativo $S_\eta(\omega)$ se reconstruyó mediante una inversión de mínimos cuadrados no negativos. Los resultados muestran que el ruido de control nativo residual se concentra en bajas frecuencias, lo que sugiere que las técnicas de mitigación estándar, como el desacoplamiento dinámico o los pulsos compuestos, serían efectivas.
• Identificación de Compromisos (Trade-offs): El trabajo cuantifica el compromiso entre la velocidad de la compuerta y la sensibilidad al ruido inducido por el movimiento. Operar cerca del centro del haz maximiza la tasa de Rabi pero aumenta la sensibilidad al movimiento axial. Operar cerca de un punto de inflexión suprime el ruido inducido por el movimiento pero reduce la fuerza de excitación. En la plataforma QSCOUT, este compromiso corresponde a una reducción de aproximadamente un factor de dos en la tasa de Rabi para una reducción de un orden de magnitud en el ruido de control.
• Escalabilidad: El protocolo se extendió con éxito a un registro de cuatro iones, demostrando que la supresión de ruido dependiente de la posición en los puntos de inflexión del haz se aplica simultáneamente a múltiples qubits.

Significancia
El artículo afirma que este trabajo proporciona un método para caracterizar el ruido de control inducido por el movimiento axial y extraer parámetros motrices (como números de ocupación y tasas de relajación) sin requerir un haz de láser dedicado a lo largo del eje del movimiento. Al utilizar los haces de direccionamiento transversales ya presentes para el control de los qubits, la DR-QNS ofrece una herramienta de diagnóstico escalable. El estudio identifica los puntos de inflexión del haz como regiones de operación que pueden suprimir el ruido de control inducido por el movimiento, proporcionando una estrategia práctica para optimizar el alineamiento del haz en procesadores de iones atrapados. Además, la capacidad de realizar caracterizaciones paralelas en múltiples iones sugiere una vía para mapear espacialmente el ruido de control correlacionado y optimizar los protocolos de tolerancia a fallos en registros más grandes.