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Two-Level System Spectroscopy from Correlated Multilevel Relaxation in Superconducting Qubits

이 논문은 고정 주파수 트랜스몬 큐비트에서 다중 준위 완화(multilevel relaxation) 과정의 상관관계를 분석함으로써, 큐비트 주파수를 직접 조절하지 않고도 주변의 이준위계(TLS)를 식별하고 그 주파수 변화를 추적할 수 있는 새로운 분광법을 제시합니다.

원저자: Tanay Roy, Xinyuan You, David van Zanten, Francesco Crisa, Sabrina Garattoni, Shaojiang Zhu, Anna Grassellino, Alexander Romanenko

게시일 2026-02-12

📖 3 분 읽기🧠 심층 분석

CC BY 4.0

원저자: Tanay Roy, Xinyuan You, David van Zanten, Francesco Crisa, Sabrina Garattoni, Shaojiang Zhu, Anna Grassellino, Alexander Romanenko

원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

1. 배경: 양자 컴퓨터라는 '정밀한 악기'와 '불청객'

양자 컴퓨터는 아주 미세한 진동에도 소리가 변하는 **'세상에서 가장 예민한 바이올린'**과 같습니다. 이 바이올린이 아름다운 곡(양자 연산)을 연주하려면 아주 조용해야 하죠.

그런데 이 바이올린의 줄이나 몸통 어딘가에 아주 작은 **'먼지(Two-Level System, TLS)'**들이 붙어 있습니다. 이 먼지들은 가만히 있지 않고, 자기들끼리 에너지를 흡수했다가 내뱉으며 바이올린의 소리를 멋대로 바꿔버립니다. 이 먼지 때문에 연주(계산)가 끊기거나 틀리게 되는 것이죠.

2. 기존의 문제점: "먼지를 찾으려면 악기를 변형시켜야 한다?"

지금까지 과학자들은 이 먼지를 찾기 위해 바이올린의 줄을 억지로 늘리거나 조여서(주파수 튜닝), 먼지가 있는 위치와 줄의 진동이 딱 맞아떨어지는 순간을 기다려야 했습니다.

하지만 최신 양자 컴퓨터 설계 중에는 **'줄을 조절할 수 없는 고정된 형태(Fixed-frequency)'**의 악기들이 많습니다. 줄을 못 조절하니, 먼지가 어디에 숨어 있는지 알아내기가 매우 까다로웠던 것이죠.

3. 이 논문의 혁신: "두 개의 음을 동시에 듣는 '이중 청음법'"

연구팀은 줄을 건드리지 않고도 먼지를 찾아내는 아주 똑똑한 방법을 고안했습니다. 바로 **'두 가지 음의 변화를 동시에 관찰하는 것'**입니다.

트랜스몬(양자 비트)이라는 이 악기는 '도(0번 상태)', '레(1번 상태)', '미(2번 상태)'라는 세 가지 음을 낼 수 있습니다. 연구팀은 다음과 같은 전략을 썼습니다.

전략: "먼지가 '레'와 '미' 사이의 음을 방해하는지, 아니면 '도'와 '레' 사이의 음을 방해하는지 동시에 체크하자!"
비유: 마치 어떤 소음이 들릴 때, **"이 소음이 높은 음을 낼 때만 커지는가, 아니면 낮은 음을 낼 때만 커지는가?"**를 동시에 관찰하는 것과 같습니다.

만약 소음(먼지)이 '레'와 '미' 사이의 음에 딱 맞춰져 있다면, '미'에서 '레'로 내려갈 때는 소음이 심해지지만, '레'에서 '도'로 내려갈 때는 소음이 줄어들 것입니다. 이렇게 **두 음의 변화가 서로 반대로 움직이는 패턴(Anti-correlation)**을 발견하면, "아! 저기 중간 지점에 먼지가 숨어 있구나!"라고 정확히 짚어낼 수 있습니다.

4. 결과: "먼지의 움직임까지 추적하다"

연구팀은 이 방법을 통해 놀라운 사실들을 알아냈습니다.

먼지의 위치 추적: 먼지가 가만히 있지 않고 시간이 지나면서 조금씩 이동한다는 것을 알아냈습니다. (마치 먼지가 줄 위를 기어 다니는 것처럼요!)
멀리 있는 먼지도 잡아냄: 원래는 먼지가 악기 줄과 아주 가까이 있어야만 문제가 된다고 생각했는데, 알고 보니 상당히 멀리 떨어진 곳에 있는 먼지도 악기 소리를 망치고 있었다는 것을 밝혀냈습니다.
여러 명의 방해꾼: 어떤 경우에는 방해꾼이 한 명이 아니라 여러 명(다중 TLS)이 숨어 있다는 것도 이 패턴 분석을 통해 구분해 냈습니다.

5. 결론: 왜 중요한가요?

이 기술은 양자 컴퓨터의 줄을 억지로 조절할 필요 없이, **가만히 있는 상태에서도 내부의 결함(먼지)을 정밀하게 진단할 수 있는 '스캐너'**를 만든 것과 같습니다.

이 스캐너를 사용하면 과학자들은 어떤 재료를 써야 먼지가 덜 생기는지, 어떻게 하면 더 조용한(결함이 없는) 양자 컴퓨터를 만들 수 있을지 훨씬 더 정확하게 알 수 있게 됩니다. 즉, 더 완벽한 양자 악기를 만들기 위한 정밀 진단 도구를 개발한 것입니다!

[기술 요약] 초전도 큐비트의 상관된 다중 레벨 완화(Multilevel Relaxation)를 이용한 이준위 계(TLS) 분광법

1. 문제 배경 (Problem)

초전도 트랜스몬(Transmon) 큐비트의 에너지 완화(Energy relaxation)와 결맞음(Coherence) 저하는 주로 소자 내부의 유전체나 계면(Interface)에 존재하는 미세한 이준위 계(Two-Level Systems, TLS) 결함에 의해 제한됩니다.

기존의 TLS 분광법은 주로 다음과 같은 방식에 의존해 왔습니다:

가변 주파수 큐비트(Flux-tunable qubits): 큐비트의 주파수를 스윕(Sweep)하여 TLS 공명 지점을 직접 찾아내는 방식.
AC-Stark Shift: 외부 전계를 이용해 TLS의 주파수를 조절하는 방식.

하지만 확장 가능한 양자 컴퓨팅 아키텍처에서는 제어 복잡성을 줄이고 저주파 플럭스 노이즈(Flux noise)에 대한 민감도를 낮추기 위해 고정 주파수(Fixed-frequency) 트랜스몬이 널리 사용됩니다. 고정 주파수 큐비트는 주파수를 직접 조절할 수 없기 때문에, 개별 TLS 결함을 식별하고 그 동역학을 추적하는 것이 매우 어렵다는 기술적 난제가 있습니다.

2. 연구 방법론 (Methodology)

본 연구는 큐비트의 주파수를 조절할 필요 없이, 트랜스몬의 다중 에너지 레벨(Multilevel) 완화 특성을 모니터링함으로써 TLS를 식별하는 새로운 분광법을 제안합니다.

프로토콜: 트랜스몬의 첫 번째 들뜬 상태( $|1\rangle$ )와 두 번째 들뜬 상태( $|2\rangle$ )를 동시에 관찰합니다. 구체적으로, 큐비트를 $|2\rangle$ 상태로 준비한 후, 시간 경과에 따른 각 상태의 인구수(Population) 변화를 측정하여 두 전이 과정의 완화율( $\Gamma_{10}$ 및 $\Gamma_{21}$ )을 추출합니다.
상관관계 분석 (Correlation Analysis): 단일 TLS가 $|0\rangle \leftrightarrow |1\rangle$ 전이 주파수( $\omega_{01}$ )와 $|1\rangle \leftrightarrow |2\rangle$ 전이 주파수( $\omega_{12}$ ) 사이에 위치할 경우, TLS의 주파수가 변함에 따라 두 전이의 완화율은 서로 반대로 움직이는 **역상관 관계(Anti-correlation)**를 보입니다. (예: TLS 주파수가 $\omega_{01}$ 에 가까워지면 $\Gamma_{10}$ 은 증가하고, $\omega_{12}$ 에서는 멀어지므로 $\Gamma_{21}$ 은 감소함)
모델 피팅: 측정된 $T_{1e}$ 와 $T_{1f}$ 데이터를 로렌츠 분포(Lorentzian) 형태의 노이즈 스펙트럼 밀도를 가진 단일/다중 TLS 모델에 피팅하여 TLS의 주파수, 선폭(Linewidth), 결합 강도를 재구성합니다.

3. 주요 결과 (Key Results)

Device A (단일 TLS 지배): 약 60시간 이상의 측정 결과, $T_{1e}$ 와 $T_{1f}$ 사이에서 강력한 역상관 관계가 관찰되었습니다. 이를 통해 단일 TLS의 주파수가 약 10 MHz 범위 내에서 드리프트(Drift)하고 있음을 성공적으로 재구성했습니다.
Device B (다중 TLS 존재): $T_{1e}$ 와 $T_{1f}$ 사이의 상관관계가 약하며, 때때로 $T_{1e} < T_{1f}$ 가 되는 역전 현상이 나타났습니다. 이는 두 개 이상의 TLS가 서로 다른 주파수에서 영향을 미치고 있음을 의미하며, 2-TLS 모델을 통해 이를 정확히 설명했습니다.
오프-레조넌스 영향 확인: TLS가 큐비트 전이 주파수에서 100 MHz 이상 떨어져 있음에도 불구하고, 로렌츠 꼬리(Lorentzian tail) 부분의 노이즈를 통해 큐비트의 결맞음을 유의미하게 제한할 수 있음을 입증했습니다.

4. 연구의 의의 (Significance)

새로운 진단 도구 제공: 플럭스 튜닝이나 복잡한 AC-Stark shift 없이도 고정 주파수 트랜스몬에서 개별 TLS를 식별하고 추적할 수 있는 강력하고 단순한 방법을 제시했습니다.
TLS 동역학 이해: TLS의 주파수 드리프트가 큐비트 성능에 미치는 영향을 정량적으로 보여줌으로써, 결함의 미시적 기원을 연구하는 데 기여합니다.
설계 가이드라인: TLS가 큐비트 주파수와 멀리 떨어져 있더라도 결맞음에 큰 영향을 줄 수 있음을 보여줌으로써, 향후 소자 설계 시 더 넓은 주파수 대역에서의 노이즈 관리가 필요함을 시사합니다.
확장성: 이 방법은 향후 더 높은 에너지 레벨( $|3\rangle$ 이상)을 활용한 큐딧(Qudit) 시스템의 결함 분석에도 적용될 수 있는 높은 잠재력을 가집니다.