IHEP caută oportunități cuantice pentru a accelera știința fundamentală – Physics World

<a href="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-5.jpg" data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-5.jpg" data-caption="Simulați pentru a acumula Clusterul de calcul de înaltă performanță IHEP este una dintre numeroasele resurse de calcul care sprijină platforma de simulare cuantică QuIHEP. (Cu amabilitatea: IHEP)”>

Institutul de Fizică a Energiei Înalte (IHEP), parte a Academiei Chineze de Științe, este cel mai mare laborator de științe de bază din China. Acesta găzduiește un program de cercetare multidisciplinar care acoperă fizica particulelor elementare, astrofizică, precum și planificarea, proiectarea și construcția de proiecte de accelerare la scară largă - inclusiv Sursa de neutroni de spalare din China, care a fost lansată în 2018, și Sursa de fotoni de înaltă energie, care urmează să vină. online în 2025.

În timp ce investițiile în infrastructura experimentală a IHEP au crescut dramatic în ultimii 20 de ani, dezvoltarea și aplicarea tehnologiilor de învățare automată cuantică și de calcul cuantic este acum gata să producă rezultate la fel de ample în cadrul programului de cercetare IHEP.   

Știință mare, soluții cuantice

Fizica de înaltă energie este locul în care „știința mare” întâlnește „datele mari”. Descoperirea de noi particule și sondarea legile fundamentale ale naturii sunt eforturi care produc volume incredibile de date. Large Hadron Collider (LHC) de la CERN generează petabytes (10¹⁵ octeți) de date în timpul executărilor sale experimentale – toate acestea trebuie procesate și analizate cu ajutorul grid computing, o infrastructură distribuită care conectează resurse de calcul în întreaga lume.

În acest fel, Worldwide LHC Computing Grid oferă unei comunități de mii de fizicieni acces aproape în timp real la datele LHC. Acea grilă de calcul sofisticată a fost fundamentală pentru descoperirea de reper a bosonului Higgs la CERN în 2012, precum și pentru nenumărate alte progrese pentru investigarea în continuare a modelului standard al fizicii particulelor.

Un alt punct de inflexiune se profilează, totuși, când vine vorba de stocarea, analiza și extragerea datelor mari în fizica energiilor înalte. High-Luminosity Large Hadron Collider (HL-LHC), care este anticipat să intre în funcțiune în 2029, va crea o „crisă de calcul” ca luminozitate integrată a mașinii, proporțională cu numărul de ciocniri de particule care au loc într-o anumită perioadă de timp. , va crește cu un factor de 10 față de valoarea de proiectare a LHC - la fel și fluxurile de date generate de experimentele HL-LHC.

CERN QTI: valorificarea științei mari pentru a accelera inovația cuantică

Pe termen scurt, va fi nevoie de o „linie de bază de calcul” cu aspect nou pentru a face față cerințelor crescânde de date ale HL-LHC – o linie de referință care va necesita exploatarea la scară a unităților de procesare grafică pentru simulare masivă paralelă, înregistrarea și reprocesarea datelor. , precum și aplicații clasice ale învățării automate. CERN, la rândul său, a stabilit, de asemenea, o foaie de parcurs pe termen mediu și lung care reunește comunitățile de fizică a energiei înalte și de tehnologie cuantică prin intermediul Inițiativei CERN pentru Tehnologia Cuantică (QTI) - recunoașterea faptului că iese în vedere un alt salt în performanța de calcul. cu aplicarea tehnologiilor de calcul cuantic și rețele cuantice.

Înapoi la elementele de bază cuantice

Calculatoarele cuantice, după cum sugerează și numele, exploatează principiile fundamentale ale mecanicii cuantice. Similar cu computerele clasice, care se bazează pe biții binari care iau valoarea fie 0, fie 1, computerele cuantice exploatează biții binari cuantici, dar ca o suprapunere a stărilor 0 și 1. Această suprapunere, cuplată cu întanglementarea cuantică (corelații între biții cuantici), permite, în principiu, computerelor cuantice să efectueze anumite tipuri de calcule mult mai rapid decât mașinile clasice - de exemplu, simulări cuantice aplicate în diferite domenii ale chimiei cuantice și cineticii reacțiilor moleculare.

În timp ce oportunitățile pentru știință și economia în general par convingătoare, una dintre marile dureri de cap inginerești asociate cu calculatoarele cuantice în stadiu incipient este vulnerabilitatea lor la zgomotul ambiental. Qubiții sunt prea ușor deranjați, de exemplu, de interacțiunile lor cu câmpul magnetic al Pământului sau câmpurile electromagnetice rătăcite de la telefoanele mobile și rețelele WiFi. Interacțiunile cu razele cosmice pot fi, de asemenea, problematice, la fel ca interferența între qubiții vecini.

<a data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-2.jpg" data-caption="Fizica mare IHEP scientists are working to “rediscover” the exotic particle Zc(3900) using quantum machine learning. The subatomic particle – the first tetraquark state observed experimentally – was discovered in 2013 by the BESIII detector (shown here) at IHEP’s Beijing Electron–Positron Collider. (Courtesy: IHEP)” title=”Click to open image in popup” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-2.jpg”>

Soluția ideală – o strategie numită corectarea erorilor – implică stocarea aceleiași informații pe mai mulți qubiți, astfel încât erorile să fie detectate și corectate atunci când unul sau mai mulți dintre qubiți sunt afectați de zgomot. Problema acestor așa-numite calculatoare cuantice tolerante la erori este cerința lor pentru un număr mare de qubiți (în regiunea de milioane) – ceva care este imposibil de implementat în arhitecturile cuantice la scară mică de generația actuală.

În schimb, designerii calculatoarelor actuale Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) pot fie să accepte efectele de zgomot așa cum sunt, fie să recupereze parțial erorile algoritmic – adică fără a crește numărul de qubiți – într-un proces cunoscut sub numele de atenuare a erorilor. Se știe că mai mulți algoritmi conferă rezistență la zgomot în calculatoarele cuantice la scară mică, astfel încât „avantajul cuantic” poate fi observabil în aplicații specifice de fizică a energiei înalte, în ciuda limitărilor inerente ale calculatoarelor cuantice din generația actuală.

O astfel de direcție de cercetare la IHEP se concentrează pe simularea cuantică, aplicând ideile prezentate inițial de Richard Feynman cu privire la utilizarea dispozitivelor cuantice pentru a simula evoluția în timp a sistemelor cuantice - de exemplu, în cromodinamica cuantică lattice (QCD). Pentru context, Modelul Standard descrie toate interacțiunile fundamentale dintre particulele elementare în afară de forța gravitațională – adică legarea împreună a forțelor electromagnetice, slabe și puternice. În acest fel, modelul cuprinde două seturi de așa-numitele teorii ale câmpului cuantic gauge: modelul Glashow–Weinberg–Salam (care oferă o descriere unificată a forțelor electromagnetice și slabe) și QCD (pentru forțele puternice).

În general, teoriile câmpului cuantic gauge nu pot fi rezolvate analitic, majoritatea predicțiilor pentru experimente derivate din metode de aproximare cu îmbunătățire continuă (cunoscute și sub numele de perturbare). În prezent, oamenii de știință IHEP lucrează la simularea directă a câmpurilor de măsurare cu circuite cuantice în condiții simplificate (de exemplu, în dimensiuni spațiu-timp reduse sau prin utilizarea grupurilor finite sau a altor metode algebrice). Asemenea abordări sunt compatibile cu iterațiile actuale ale calculatoarelor NISQ și reprezintă munca de bază pentru o implementare mai completă a QCD latice în viitorul apropiat.

Învățare automată: calea cuantică

O altă temă de cercetare cuantică la IHEP implică învățarea automată cuantică, care poate fi grupată în patru abordări distincte: CC, CQ, QC, QQ (cu C – clasic; Q – cuantic). În fiecare caz, prima literă corespunde tipului de date, iar cea din urmă tipului de computer care rulează algoritmul. Schema CC, de exemplu, utilizează pe deplin datele clasice și computerele clasice, deși rulează algoritmi inspirați de cuanți.

Cel mai promițător caz de utilizare urmărit la IHEP, totuși, implică categoria CQ a învățării automate, în care tipul de date clasic este mapat și antrenat în calculatoare cuantice. Motivația aici este că prin exploatarea elementelor fundamentale ale mecanicii cuantice – spațiul mare Hilbert, suprapunerea și întricarea – calculatoarele cuantice vor putea învăța mai eficient din seturi de date la scară largă pentru a optimiza metodologiile de învățare automată rezultate.

<a data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-3.jpg" data-caption="Urmărirea particulelor IHEP scientists believe quantum computing will help to streamline track reconstruction methods in next-generation particle accelerators like the HL-LHC. Above: Hideki Okawa (right), Jiaheng Zou (standing) and Xiaozhong Huang (left) evaluate reconstructed particle tracks generated with the Origin Quantum Wuyuan computer, billed as “China’s first practical quantum computer”. (Courtesy: IHEP)” title=”Click to open image in popup” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/02/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science-physics-world-3.jpg”>

Pentru a înțelege potențialul de avantaj cuantic, oamenii de știință IHEP lucrează în prezent la „redescoperirea” particulei exotice Z_c(3900) folosind învățarea automată cuantică. În ceea ce privește povestea de fundal: Z_c(3900) este o particulă subatomică exotică alcătuită din quarci (componentele de bază ale protonilor și neutronilor) și despre care se crede că este prima stare de tetraquarc observată experimental - o observație care, în acest proces, ne-a aprofundat înțelegerea QCD. Particula a fost descoperită în 2013 de detectorul Beijing Spectrometer (BESIII) de la Beijing Electron-Positron Collider (BEPCII), cu observație independentă de către experimentul Belle la laboratorul de fizică a particulelor KEK din Japonia.

Inovațiile QUANT-NET pe bancul de testare: reimaginarea rețelei cuantice

Ca parte a acestui studiu de cercetare și dezvoltare, o echipă condusă de Jiaheng Zou de la IHEP și care include colegi de la Universitatea Shandong și Universitatea din Jinan, a implementat așa-numitul algoritm Quantum Support Vector Machine (o variantă cuantică a unui algoritm clasic) pentru antrenamentul de-a lungul cu semnale simulate de Z_c(3900) și evenimente selectate aleatoriu din datele reale BESIII ca fundal.

Folosind abordarea de învățare automată cuantică, performanța este competitivă față de sistemele clasice de învățare automată – deși, în mod esențial, cu un set de date de antrenament mai mic și mai puține caracteristici de date. Investigațiile sunt în desfășurare pentru a demonstra o sensibilitate îmbunătățită a semnalului cu calculul cuantic, lucru care ar putea indica în cele din urmă calea către descoperirea de noi particule exotice în experimente viitoare.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://physicsworld.com/a/ihep-seeks-quantum-opportunities-to-fast-track-fundamental-science/