Veľký hadrónový urýchľovač (LHC) bol znovu spustený na jar 2022 po troch rokoch údržby.
Metódy kvantového strojového učenia už existujúboli použité v časticovej fyzike na riešenie problémov klasifikácie udalostí a rekonštrukcie dráh častíc, ale tím bol prvý, kto ich použil na identifikáciu náboja hadrónového prúdu. Na tento účel vedci vyvinuli variačný kvantový klasifikátor založený na dvoch rôznych kvantových schémach.
Fyzici na to použili kvantový simulátorporovnať efektivitu novej metódy a v súčasnosti používaných hlbokých neurónových sietí. Ukázalo sa, že kvantový obvod je výkonovo stále o niečo horší, ale rozdiel nie je veľký.
Výkon rôznych algoritmov vv závislosti od priečnej hybnosti prúdu. DNN - tradičné hlboké učenie, Angle Emb. a Amplitude Amb. - kvantové obvody. Obrázok: Alessio Gianelle et al., Journal of High Energy Physics
Zároveň nová metóda využívajúca kvantsiete dosahujú optimálny výkon s menším počtom udalostí. To pomôže znížiť využitie zdrojov na spracovanie obrovských dátových tokov prijatých na LHC. Zároveň pri použití veľkého množstva funkcií hlboké strojové učenie stále prekonáva kvantové algoritmy. Vedci veria, že sa to zmení, keď bude k dispozícii efektívnejší kvantový hardvér.
Vedci tiež zistili, že kvantumAlgoritmy umožňujú študovať korelácie medzi funkciami. Je to potrebné na získanie informácií o koreláciách zložiek prúdu. A preto kvantová analýza zlepší identifikáciu chuti hadrónového prúdu.
Zatiaľ pomocou kvantového strojového učeniaje v plienkach, hovoria autori. Keďže fyzici získavajú skúsenosti s kvantovou výpočtovou technikou, treba očakávať radikálne vylepšenia hardvéru a výpočtovej techniky.
Čítaj viac:
Čoskoro zasiahne Zem slnečná búrka: materiál letí rýchlosťou 800 km / s
Vedci nafilmovali zvláštneho tvora s chápadlami, ktoré si pomýlili s kvetom
Rusko opúšťa ISS: čo sa teraz stane a prečo je údržba stanice ohrozená