———-프린스턴의 새로운 양자 칩은 양자 이점을 향한 중요한 단계입니다.

“오늘날 우리가 유용한 양자 컴퓨터를 보유하는 것을 막는 진짜 과제는 큐비트를 구축하면 정보가 오래 지속되지 않는다는 것입니다.”라고 연방 자금 지원을 받는 국가 양자 연구 센터의 리더이자 프린스턴 대학의 공학부장이자 논문 공동 조사관인 Andrew Houck은 말했습니다. “이것은 다음으로 큰 도약이다.”

11월 5일자 기사에서 자연프린스턴 팀은 큐비트가 1밀리초 이상 일관성을 유지한다고 보고했습니다. 이 성능은 실험실 실험에서 기록된 가장 긴 수명의 3배이며 산업용 양자 프로세서에 사용되는 표준보다 거의 15배 더 높습니다. 결과를 확인하기 위해 팀은 새로운 큐비트를 기반으로 작동하는 양자 칩을 구축하여 설계가 오류 수정을 지원하고 더 큰 시스템으로 확장할 수 있음을 입증했습니다.

연구원들은 그들의 큐비트가 Google 및 IBM과 같은 주요 회사에서 사용하는 아키텍처와 호환된다는 점에 주목했습니다. 분석에 따르면 Google Willow 프로세서의 핵심 구성 요소를 Princeton의 접근 방식으로 교체하면 성능이 1,000배 향상될 수 있습니다. Houck은 양자 시스템이 더 많은 큐비트를 통합할수록 이 설계의 장점이 더욱 빠르게 증가한다고 덧붙였습니다.

양자 컴퓨팅에 더 나은 Qubit이 중요한 이유

양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터가 해결할 수 없는 문제를 해결할 가능성을 보여줍니다. 그러나 복잡한 계산이 완료되기 전에 큐비트가 정보를 잃기 때문에 현재 능력은 여전히 ​​제한적입니다. 따라서 실용적인 양자 하드웨어를 구축하려면 일관성 시간을 연장하는 것이 필수적입니다. 프린스턴의 개선은 지난 10년 동안 일관성 시간 면에서 단일 이득으로는 가장 큰 것입니다.

많은 연구실에서 다양한 큐비트 기술을 추구하고 있지만 프린스턴의 디자인은 트랜스몬 큐비트라고 알려진 널리 사용되는 접근 방식을 기반으로 합니다. 극도로 낮은 온도에서 유지되는 초전도 회로로 작동하는 트랜스몬은 환경 간섭에 강하고 최신 제조 도구와 호환되는 것으로 알려져 있습니다.

이러한 장점에도 불구하고 트랜스몬 큐비트의 일관성 시간을 늘리는 것은 어려운 것으로 입증되었습니다. Google의 최근 결과에 따르면 재료 결함이 이제 최신 프로세서를 개선하는 데 주요 장벽이 되고 있는 것으로 나타났습니다.

탄탈륨과 실리콘: 새로운 재료 전략

프린스턴 팀은 이러한 물질적 과제를 해결하기 위해 두 부분으로 구성된 전략을 개발했습니다. 첫째, 그들은 섬세한 회로가 에너지를 유지하는 데 도움이 되는 것으로 알려진 금속인 탄탈륨을 통합했습니다. 둘째, 표준 사파이어 기판을 컴퓨팅 산업의 기초가 되는 소재인 고순도 실리콘으로 교체했습니다. 실리콘에서 직접 탄탈륨을 성장시키려면 두 재료가 상호 작용하는 방식과 관련된 몇 가지 기술적 문제를 해결해야 했지만, 연구진은 성공하여 공정에서 상당한 이점을 발견했습니다.

Princeton Quantum Initiative의 공동 책임자이자 이 프로젝트의 공동 연구 책임자인 Nathalie de Leon은 탄탈륨-실리콘 설계가 이전 접근 방식보다 더 나은 성능을 발휘할 뿐만 아니라 대규모 제조도 더 간단하다고 말했습니다. “우리의 결과는 실제로 최첨단 기술을 추진하고 있습니다”라고 그녀는 말했습니다.

부분 자금을 제공한 Google Quantum AI의 하드웨어 수석 과학자인 Michel Devoret는 양자 회로의 수명을 연장하는 것이 어렵다고 설명했습니다. 그는 이 문제가 해결 시도의 “무덤”이 되었다고 지적했습니다. 2025년 노벨 물리학상 수상자 Devoret는 “Nathalie는 정말로 이 전략을 추구하고 이를 실현할 용기가 있었습니다”라고 말했습니다.

이 프로젝트는 미국 에너지부 국립 양자 정보 과학 연구 센터와 Houck가 2021년부터 2025년까지 감독하고 현재 수석 과학자로 활동하고 있는 C2QA(Co-design Center for Quantum Advantage)로부터 기본 자금을 지원 받았습니다. 이 논문에는 박사후 연구원 Faranak Bahrami와 대학원생 Matthew P. Bland가 공동 저자로 기재되어 있습니다.

탄탈륨이 큐비트 안정성을 향상시키는 방법

Anthony HP Lee ’79 P11 P14 전기 및 컴퓨터 공학 교수인 Houck은 양자 컴퓨터의 성능이 두 가지 주요 요소에 달려 있다고 설명했습니다. 하나는 서로 연결될 수 있는 큐비트의 총 개수입니다. 다른 하나는 오류가 누적되기 전에 각 큐비트가 완료할 수 있는 작업 수입니다. 단일 큐비트의 내구성을 개선하면 이러한 요소가 모두 강화됩니다. 일관성 시간이 길수록 확장과 보다 안정적인 오류 수정이 직접적으로 지원됩니다.

에너지 손실은 이러한 시스템에서 가장 흔한 고장 원인입니다. 금속의 미세한 표면 결함은 에너지를 가두어 계산 중에 큐비트를 방해할 수 있습니다. 더 많은 큐비트가 추가됨에 따라 이러한 중단은 증가합니다. 탄탈륨은 일반적으로 알루미늄과 같은 금속보다 이러한 결함이 적기 때문에 특히 유용합니다. 결함이 적으면 시스템에서 오류가 적게 발생하고 남아 있는 오류를 수정하는 프로세스가 단순화됩니다.

Houck과 de Leon은 프린스턴의 화학자이자 Russell Wellman Moore의 화학 교수인 Robert Cava의 도움을 받아 2021년에 초전도 칩용 탄탈륨을 도입했습니다. 초전도 물질을 전문으로 연구하는 Cava는 de Leon의 강연을 듣고 이 문제에 관심을 가지게 되었습니다. 그들의 대화는 결국 그로 하여금 탄탈륨을 유망한 물질로 제안하게 만들었습니다. “그런 다음 그녀는 가서 그것을 했습니다”라고 Cava는 말했습니다. “그게 정말 놀라운 부분이에요.”

세 연구소의 연구원들은 이 아이디어를 따라 사파이어 기판에 탄탈륨 기반 초전도 회로를 구축했습니다. 그 결과 일관성 시간이 크게 향상되어 이전 세계 기록에 근접한 것으로 나타났습니다.

Bahrami는 탄탈륨이 내구성이 매우 뛰어나고 제조 중 오염 물질을 제거하기 위해 사용되는 혹독한 세척을 견딜 수 있다는 점에서 그 장점이 있다고 지적했습니다. “탄탈륨을 산에 넣어도 특성은 변하지 않습니다.”라고 그녀는 말했습니다.

오염물질이 제거된 후 팀은 남은 에너지 손실을 평가했습니다. 그들은 사파이어 기판이 나머지 문제의 대부분을 담당한다는 것을 발견했습니다. 고순도 실리콘으로 전환하면 이러한 손실 원인이 제거되고 탄탈륨과 실리콘의 결합은 세련된 제조 기술과 함께 트랜스몬 큐비트에서 지금까지 달성한 ​​가장 큰 개선 중 하나를 가져왔습니다. Houck은 이 결과를 “유용한 양자 컴퓨팅을 가능하게 하는 길에 대한 획기적인 돌파구”라고 설명했습니다.

Houck은 시스템이 성장함에 따라 설계의 이점이 기하급수적으로 증가하기 때문에 오늘날 업계 최고의 큐비트를 프린스턴 버전으로 대체하면 이론적으로 1,000큐비트 컴퓨터가 약 10억 배 더 효과적으로 작동할 수 있다고 덧붙였습니다.

실리콘 기반 설계로 산업 규모의 성장 지원

이 프로젝트는 세 가지 전문 분야에서 비롯됩니다. Houck의 그룹은 초전도 회로의 설계 및 최적화에 중점을 두고 있습니다. De Leon의 연구실은 큐비트 성능을 결정하는 재료 및 제조 방법과 함께 양자 계측을 전문으로 합니다. Cava 그룹은 초전도 물질을 개발하는 데 수십 년을 보냈습니다. 이들의 강점을 결합해 팀은 어느 그룹도 개별적으로는 달성할 수 없었던 결과를 만들어냈습니다. 이들의 성공은 이미 양자 업계의 주목을 받고 있다.

Devoret은 첨단 기술을 발전시키기 위해서는 대학과 기업 간의 협력이 필수적이라고 말했습니다. “산업계와 학술 연구 사이에는 다소 조화로운 관계가 있습니다.”라고 그는 말했습니다. 대학 연구자들은 양자 성능의 근본적인 한계를 조사할 수 있으며, 업계 파트너들은 이러한 발견을 대규모 시스템에 적용할 수 있습니다.

“우리는 이것이 실리콘에서도 가능하다는 것을 보여주었습니다.”라고 de Leon은 말했습니다. “우리가 중요한 단계가 무엇인지, 그리고 이러한 종류의 일관성 시간을 가능하게 하는 중요한 기본 특성을 보여주었다는 사실은 이제 확장된 프로세서에 대해 작업하는 모든 사람이 쉽게 채택할 수 있게 해줍니다.”

“2D 트랜스몬 큐비트의 밀리초 수명 및 일관성 시간”이라는 논문이 11월 5일 Nature에 게재되었습니다. de Leon, Houck, Cava, Bahrami 및 Bland와 함께 저자에는 Jeronimo GC Martinez, Paal H. Prestegaard, Basil M. Smitham, Atharv Joshi, Elizabeth Hedrick, Alex Pakpour-Tabrizi, Shashwat Kumar, Apoorv Jindal, Ray가 포함됩니다. D. Chang, Ambrose Yang, Guangming Cheng 및 Nan Yao. 이 연구는 미국 에너지부, 과학청, 국립 양자 정보 과학 연구 센터, C2QA(Co-design Center for Quantum Advantage)의 1차 지원을 받았으며 Google Quantum AI의 부분 지원을 받았습니다.