Il Large Hadron Collider (LHC) è stato rilanciato nella primavera del 2022 dopo tre anni di manutenzione.
I metodi di apprendimento automatico quantistico lo sono giàsono stati utilizzati nella fisica delle particelle per risolvere problemi di classificazione degli eventi e ricostruzione delle tracce delle particelle, ma il team è stato il primo a usarli per identificare la carica di un getto di adroni. Per fare ciò, gli scienziati hanno sviluppato un classificatore quantistico variazionale basato su due diversi schemi quantistici.
I fisici hanno usato un simulatore quantistico perconfrontare l'efficacia del nuovo metodo e le reti neurali profonde attualmente utilizzate. Si è scoperto che il circuito quantistico ha ancora prestazioni leggermente inferiori, ma la differenza non è eccezionale.
Le prestazioni di vari algoritmi ina seconda della quantità di moto trasversale del getto. DNN - tradizionale deep learning, Angle Emb. e Ampiezza Amb. — circuiti quantistici. Immagine: Alessio Gianelle et al., Journal of High Energy Physics
Allo stesso tempo, un nuovo metodo che utilizza il quantumle reti ottengono prestazioni ottimali con meno eventi. Ciò contribuirà a ridurre l'uso delle risorse per elaborare gli enormi flussi di dati ricevuti all'LHC. Allo stesso tempo, quando si utilizza un gran numero di funzioni, il deep machine learning supera comunque gli algoritmi quantistici. Gli scienziati ritengono che questo cambierà quando sarà disponibile un hardware quantistico più efficiente.
I ricercatori hanno anche scoperto quel quantogli algoritmi consentono di studiare le correlazioni tra le funzioni. Ciò è necessario per estrarre informazioni sulle correlazioni dei componenti del getto. E, quindi, l'analisi quantistica migliorerà l'identificazione del sapore del getto di adroni.
Utilizzo dell'apprendimento automatico quantistico finoraè agli albori, dicono gli autori. Man mano che i fisici acquisiscono esperienza con l'informatica quantistica, dovrebbero essere previsti miglioramenti radicali nell'hardware e nella tecnologia informatica.
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