Large Hadron Collider (LHC) เปิดตัวอีกครั้งในฤดูใบไม้ผลิปี 2022 หลังจากบำรุงรักษาเป็นเวลาสามปี
วิธีการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัมอยู่แล้วถูกใช้ในฟิสิกส์ของอนุภาคเพื่อแก้ปัญหาการจำแนกเหตุการณ์และสร้างรางอนุภาคขึ้นใหม่ แต่ทีมเป็นคนแรกที่ใช้เหตุการณ์เหล่านี้เพื่อระบุประจุของฮาดรอนเจ็ท ในการทำเช่นนี้ นักวิทยาศาสตร์ได้พัฒนาตัวแยกประเภทควอนตัมแบบแปรผันตามแบบแผนควอนตัมที่แตกต่างกันสองแบบ
นักฟิสิกส์ใช้เครื่องจำลองควอนตัมเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการใหม่กับโครงข่ายประสาทลึกที่ใช้ในปัจจุบัน ปรากฎว่าวงจรควอนตัมยังมีประสิทธิภาพด้อยกว่าเล็กน้อย แต่ความแตกต่างนั้นไม่ค่อยดีนัก
ประสิทธิภาพของอัลกอริธึมต่างๆในขึ้นอยู่กับโมเมนตัมตามขวางของเครื่องบินไอพ่น DNN - การเรียนรู้เชิงลึกแบบดั้งเดิม, Angle Emb. และแอมพลิจูดแอมพลิจูด — วงจรควอนตัม ภาพ: Alessio Gianelle et al., Journal of High Energy Physics
ในขณะเดียวกัน วิธีการใหม่ที่ใช้ควอนตัมเครือข่ายบรรลุประสิทธิภาพสูงสุดโดยมีเหตุการณ์น้อยลง ซึ่งจะช่วยลดการใช้ทรัพยากรในการประมวลผลสตรีมข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับที่ LHC ในขณะเดียวกัน เมื่อใช้ฟังก์ชันจำนวนมาก การเรียนรู้ของเครื่องในเชิงลึกยังคงมีประสิทธิภาพเหนือกว่าอัลกอริธึมควอนตัม นักวิทยาศาสตร์เชื่อว่าสิ่งนี้จะเปลี่ยนไปเมื่อมีฮาร์ดแวร์ควอนตัมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
นักวิจัยยังพบว่าควอนตัมอัลกอริทึมช่วยให้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างฟังก์ชันต่างๆ นี่เป็นสิ่งจำเป็นในการดึงข้อมูลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของส่วนประกอบเจ็ท ดังนั้น การวิเคราะห์ควอนตัมจะช่วยปรับปรุงการระบุรสชาติของฮาดรอนเจ็ท
ใช้การเรียนรู้ของเครื่องควอนตัมจนถึงตอนนี้ผู้เขียนกล่าวว่ายังอยู่ในช่วงเริ่มต้น เมื่อนักฟิสิกส์ได้รับประสบการณ์เกี่ยวกับการคำนวณควอนตัม การปรับปรุงครั้งใหญ่ในฮาร์ดแวร์และเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ควรได้รับการคาดหวัง
อ่านเพิ่มเติม:
ในไม่ช้าพายุสุริยะจะพุ่งชนโลก: วัสดุบินด้วยความเร็ว 800 กม. / วินาที
นักวิทยาศาสตร์ได้ถ่ายสิ่งมีชีวิตประหลาดที่มีหนวดซึ่งพวกเขาเข้าใจผิดว่าเป็นดอกไม้
รัสเซียออกจากสถานีอวกาศนานาชาติ: จะเกิดอะไรขึ้นตอนนี้และเหตุใดการบำรุงรักษาสถานีจึงอยู่ภายใต้การคุกคาม