El Gran Colisionador de Hadrones (LHC) fue relanzado en la primavera de 2022 después de tres años de mantenimiento.
Los métodos de aprendizaje automático cuántico ya estánse utilizaron en física de partículas para resolver problemas de clasificación de eventos y reconstrucción de trayectorias de partículas, pero el equipo fue el primero en utilizarlos para identificar la carga de un chorro de hadrones. Para ello, los científicos han desarrollado un clasificador cuántico variacional basado en dos esquemas cuánticos diferentes.
Los físicos utilizaron un simulador cuántico paracomparar la efectividad del nuevo método y las redes neuronales profundas utilizadas actualmente. Resultó que el circuito cuántico sigue siendo ligeramente inferior en rendimiento, pero la diferencia no es grande.
El rendimiento de varios algoritmos endependiendo del momento transversal del chorro. DNN: aprendizaje profundo tradicional, Angle Emb. y Amplitud Emb. — circuitos cuánticos. Imagen: Alessio Gianelle et al., Journal of High Energy Physics
Al mismo tiempo, un nuevo método que utiliza cuánticalas redes logran un rendimiento óptimo con menos eventos. Esto ayudará a reducir el uso de recursos para procesar los enormes flujos de datos recibidos en el LHC. Al mismo tiempo, cuando se usa una gran cantidad de funciones, el aprendizaje automático profundo sigue superando a los algoritmos cuánticos. Los científicos creen que esto cambiará a medida que se disponga de hardware cuántico más eficiente.
Los investigadores también encontraron que la energía cuánticaLos algoritmos permiten estudiar correlaciones entre funciones. Esto es necesario para extraer información sobre las correlaciones de los componentes del chorro. Y, por tanto, el análisis cuántico mejorará la identificación del sabor del chorro de hadrones.
Usando el aprendizaje automático cuántico hasta ahoraestá en su infancia, dicen los autores. A medida que los físicos adquieran experiencia con la computación cuántica, cabe esperar mejoras radicales en el hardware y la tecnología informática.
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