Der Large Hadron Collider (LHC) wurde im Frühjahr 2022 nach dreijähriger Wartung wieder gestartet.
Quantenmaschinelle Lernverfahren sind es bereitswurden in der Teilchenphysik verwendet, um Probleme bei der Klassifizierung von Ereignissen und der Rekonstruktion von Teilchenspuren zu lösen, aber das Team war das erste, das sie verwendete, um die Ladung eines Hadronenjets zu identifizieren. Dazu haben Wissenschaftler einen Variationsquantenklassifikator entwickelt, der auf zwei verschiedenen Quantenschemata basiert.
Physiker verwendeten dazu einen QuantensimulatorVergleichen Sie die Wirksamkeit der neuen Methode und der derzeit verwendeten tiefen neuronalen Netze. Es stellte sich heraus, dass die Quantenschaltung in der Leistung immer noch etwas unterlegen ist, aber der Unterschied ist nicht groß.
Die Leistung verschiedener Algorithmen inabhängig vom Querimpuls des Jets. DNN – traditionelles Deep Learning, Angle Emb. und Amplitude Amb. — Quantenschaltkreise. Bild: Alessio Gianelle et al., Journal of High Energy Physics
Gleichzeitig eine neue Methode mit QuantenNetzwerke erzielen mit weniger Ereignissen eine optimale Leistung. Dies wird dazu beitragen, den Ressourcenverbrauch für die Verarbeitung der riesigen Datenströme, die am LHC empfangen werden, zu reduzieren. Gleichzeitig übertrifft Deep Machine Learning bei der Verwendung einer großen Anzahl von Funktionen immer noch Quantenalgorithmen. Wissenschaftler glauben, dass sich dies ändern wird, wenn effizientere Quantenhardware verfügbar wird.
Auch dieses Quant fanden die ForscherAlgorithmen ermöglichen die Untersuchung von Korrelationen zwischen Funktionen. Dies ist notwendig, um Informationen über die Korrelationen der Strahlkomponenten zu extrahieren. Und deshalb wird die Quantenanalyse die Identifizierung des Geschmacks des Hadronenstrahls verbessern.
Bisher mit Quantenmaschinenlernensteckt noch in den Kinderschuhen, sagen die Autoren. Da Physiker Erfahrungen mit Quantencomputing sammeln, sind radikale Verbesserungen in Hardware und Computertechnologie zu erwarten.
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