A Large Hadron Collider (LHC) három év karbantartás után 2022 tavaszán indult újra.
A kvantumgépi tanulási módszerek márA részecskefizikában az események osztályozásával és a részecskenyomok rekonstrukciójával kapcsolatos problémák megoldására használták, de a csapat volt az első, aki ezeket használta egy hadronsugár töltésének azonosítására. Ennek érdekében a tudósok variációs kvantumosztályozót fejlesztettek ki két különböző kvantumséma alapján.
A fizikusok kvantumszimulátort használtakösszehasonlítani az új módszer és a jelenleg használt mély neurális hálózatok hatékonyságát. Kiderült, hogy a kvantumáramkör teljesítménye még mindig valamivel gyengébb, de a különbség nem nagy.
Különféle algoritmusok teljesítményea sugár keresztirányú impulzusától függően. DNN - hagyományos mély tanulás, Angle Emb. és Amplitude Amb. — kvantumáramkörök. Kép: Alessio Gianelle et al., Journal of High Energy Physics
Ugyanakkor egy új, kvantumot használó módszera hálózatok kevesebb eseménnyel érik el az optimális teljesítményt. Ez segít csökkenteni az LHC-nél kapott hatalmas adatfolyamok feldolgozásához szükséges erőforrások felhasználását. Ugyanakkor nagyszámú funkció használata esetén a mély gépi tanulás még mindig felülmúlja a kvantum algoritmusokat. A tudósok úgy vélik, hogy ez megváltozik, amint elérhetővé válik a hatékonyabb kvantumhardver.
A kutatók azt is megállapították, hogy a kvantumAz algoritmusok lehetővé teszik a függvények közötti összefüggések tanulmányozását. Erre azért van szükség, hogy információt nyerjünk a sugárkomponensek korrelációiról. Ezért a kvantumanalízis javítani fogja a hadronsugár ízének azonosítását.
A kvantumgépi tanulás használata eddiga szerzők szerint gyerekcipőben jár. Ahogy a fizikusok tapasztalatot szereznek a kvantumszámítással kapcsolatban, a hardver és a számítástechnika radikális fejlődésére kell számítani.
Olvass tovább:
Hamarosan napvihar éri a Földet: az anyag 800 km/s sebességgel repül
A tudósok egy furcsa lényt filmeztek le csápokkal, amelyeket virágnak tévesztettek
Oroszország elhagyja az ISS-t: mi lesz most, és miért van veszélyben az állomás karbantartása