أُعيد إطلاق مصادم الهادرونات الكبير (LHC) في ربيع عام 2022 بعد ثلاث سنوات من الصيانة.
طرق التعلم الآلي الكمومية موجودة بالفعلتم استخدامها في فيزياء الجسيمات لحل مشاكل تصنيف الأحداث وإعادة بناء مسارات الجسيمات ، لكن الفريق كان أول من استخدمها لتحديد شحنة طائرة هادرون. للقيام بذلك ، طور العلماء مصنف كم متغير يعتمد على مخططين كميين مختلفين.
استخدم الفيزيائيون جهاز محاكاة الكممقارنة فعالية الطريقة الجديدة والشبكات العصبية العميقة المستخدمة حاليًا. اتضح أن الدائرة الكمومية لا تزال أدنى قليلاً في الأداء ، لكن الفرق ليس كبيرًا.
أداء الخوارزميات المختلفة فياعتمادا على الزخم العرضي للطائرة. DNN - التعلم العميق التقليدي ، Angle Emb. والسعة Amb. - دوائر الكم. الصورة: أليسيو جيانيل وآخرون ، مجلة فيزياء الطاقة العالية
في نفس الوقت ، طريقة جديدة باستخدام الكمتحقق الشبكات الأداء الأمثل مع عدد أقل من الأحداث. سيساعد هذا في تقليل استخدام الموارد لمعالجة تدفقات البيانات الضخمة التي يتم تلقيها في المصادم LHC. في الوقت نفسه ، عند استخدام عدد كبير من الوظائف ، لا يزال التعلم الآلي العميق يتفوق على الخوارزميات الكمومية. يعتقد العلماء أن هذا سيتغير مع توفر أجهزة كمومية أكثر كفاءة.
وجد الباحثون أيضًا أن الكمتسمح الخوارزميات بدراسة الارتباطات بين الوظائف. يعد ذلك ضروريًا لاستخراج معلومات حول ارتباطات مكونات الطائرة. وبالتالي ، فإن التحليل الكمي سيحسن تحديد نكهة هادرون النفاث.
استخدام التعلم الآلي الكمي حتى الآنيقول المؤلفون إنه في مهده. بينما يكتسب الفيزيائيون خبرة في الحوسبة الكمومية ، ينبغي توقع تحسينات جذرية في تكنولوجيا الأجهزة والحوسبة.
قراءة المزيد:
قريباً ستضرب عاصفة شمسية الأرض: تطير المادة بسرعة 800 كم / ثانية
صور العلماء مخلوقًا غريبًا له مخالب ، ظنوا خطأ أنه زهرة
روسيا تغادر محطة الفضاء الدولية: ماذا سيحدث الآن ولماذا تتعرض صيانة المحطة للتهديد