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欧洲核子研究中心首次在量子机器学习研究中取得实效
2022-08-10 17:31:00 【Qforepost】
(图片来源:网络)
近日,欧洲核子研究中心宣布LHCb实验项目公布了一项新进展:首次展示了量子机器学习(QML)技术成功识别了LHC中b-夸克引发喷流的电荷。
该进展来自于由利物浦大学高级研究物理学家Eduardo Rodrigues领导的数据处理与分析(DPA)项目组,他们对离线分析框架进行了重大改革,高效地研究了因LHCb(大型强子对撞机)探测器升级后带来的巨量数据流。DPA团队的研究已发表在《Journal of High Energy Physics》上。
近年来,随着量子计算机和量子技术的快速发展,LHCb引入了量子计算以促进粒子物理的深入研究。在粒子物理学中,量子机器学习主要应用于解决事件分类和粒子轨迹重建问题,而LHCb是首次用它来执行强子射流电荷识别任务。
在模拟b-夸克射流中,该研究对两种方法进行了性能比较:基于两种不同量子电路的变分量子分类器,和先进强大的经典人工智能深度神经网络(DNN)。结果显示,经典DNN的性能虽略优于量子机器学习算法,但差异非常小(下图为具体参数)。
标记算法性能(标记功率 ϵtag)和喷流横向动量PT函数
DPA团队的研究表明,量子机器学习算法以更少的事件数达到了最优的性能,这将有助于减少资源的使用。尽管在大量特征任务中,DNN算法性能要优于量子机器学习算法,但随着量子硬件性能的提升,将改进这一差距。对于LHCb来说,量子机器学习算法能显著减少资源利用,这是未来几年该项目收集数据量时关键考虑的指标之一。
此外,该研究结果还显示,量子算法能可用于研究特征之间的相关性,因此物理学家们提取射流成分的相关信息将成为可能,并可以提升射流特性识别任务的性能。
Eduardo Rodrigues博士说:“我们首次证明了量子机器学习可以成功地用于LHCb数据分析。随着物理学家不断提高其在量子计算方面的研究经验,以及人们对量子计算的兴趣和投资加大,预计硬件和计算技术将出现重大发展。尽管在粒子物理实验中,量子机器学习的应用仍处于起步阶段,我们的研究为解决粒子物理实验中的分类问题开辟了新的路径。”
原文链接:
https://news.liverpool.ac.uk/2022/08/04/first-studies-with-quantum-machine-learning-at-lhcb/
文:利物浦大学
编译:卉可
编辑:慕一
注:本文编译自“利物浦大学”,不代表量子前哨观点。
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