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轮流量子粒子物理计算的大数据解决方案

实习铺平道路伯克利实验室量子计算项目

周三,2020年1月29日

巨型规模的物理实验是对大数据,并送入强大的计算机复杂的算法越来越依赖,以及管理数据乘以ESTA呈现其独特的挑战的质量。

更好地准备通过新一代的升级和新的实验提出了这个海量数据,物理学家正在转向量子计算寻找更快的方法来分析传入的信息的羽翼未丰的领域。

在常规的计算机,存储器注意到一个大集合位的形式,并且每个比特仅具有两个值:一个或零,类似于一个开启或关闭位置。在一台量子计算机,同时,数据被存储在量子位,量子位或。一个量子位可以代表一个零,或混合的状态,其中它是一,并在同一时间都为零。

通过充分利用这和其他量子特性,量子计算机通过举办一些问题,这些问题会绊倒即使是世界上最快的超级计算机来处理更大的数据集,并迅速开展工作的潜力。对于其他类型的问题,不过,将继续传统计算机的量子胜过机器。

高亮度大型强子对撞机(HL-LHC)项目,是世界上最大的粒子加速器在欧洲CERN实验室计划的升级,将上线2026年将产生每秒数十亿次粒子事件 - 五点七倍比目前的最大速率ITS更多的数据 - 欧洲核子研究中心,并新快速寻找和准确途径分析这些数据。

在这些粒子事件,亚原子粒子带正电的质子称为碰撞,产生的其他粒子,夸克和胶子包括喷雾剂,从碰撞的能量。也颗粒的相互作用可以引起其它颗粒 - 如希格斯玻色子 - 弹出进入存在。

跟踪创建并指定路径(称为“轨道”)的这些粒子行进穿过层的粒子检测器的峰值风力 - 同时排除不想要的混乱,或“噪声”中产生的这些事件 - 在分析碰撞数据密钥。

数据就会像一个巨大的3D连接最点拼图包含许多不同的片段,关于如何连点小指导。

到地址下一代ESTA问题,在美国一组研究人员的学生和其他科学家能源部劳伦斯伯克利国家实验室(伯克利实验室)的部门一直在探索各种新的解决方案。

一种这样的方法是开发和测试各种适合于不同类型的量子计算系统的算法。他们的目标:探索的技术和方法无论是重建这些粒子轨迹更好更快比传统的计算机可以保持这些承诺。

粒子探测器通过探测能量沉积在检测器材料的不同层工作。在传感器数据的分析,研究人员工作以重构通过特定检测器阵列行进的颗粒的轨迹。计算机算法可通过图案识别处理有助于ESTA,和粒子的特性可通过连接的由检测器和单个粒子轨迹正确识别累计单个‘命中’的点进行详细说明。

麻灰, an experimental particle physicist at Berkeley Lab and a UC Berkeley physics professor, leads the 伯克利 Lab-based R&D effort – Quantum Pattern Recognition for High-Energy Physics (HEP.QPR) – that seeks to identify quantum technologies to rapidly perform this pattern-recognition process in very-high-volume collision data. This R&D effort is funded as part of the DOE’s QuantISED (Quantum Information Science Enabled Discovery for High Energy Physics) portfolio.

另外,hep.qpr项目是一个更广泛计划的一部分,以提高量子信息科学的研究伯克利实验室和整个美国国家实验室。

该组的其他hep.qpr成员是:WAHID比姆基,保罗calafiura,WIM Lavrijsen,和前博士后Illya Shapoval,WHO探索量子算法关联存储器。比姆基是伯克利实验室的国家能源研究科学计算中心(NERSC)一个大数据架构师。 calafiura软件是CERN的超环面仪器的首席架构师和伯克利实验室的计算研究部门(CRD)的成员。 CRD和Lavrijsen是一名软件工程师是谁在欧洲核子研究中心的超环面仪器也参与其中。

该项目hep.qpr已经合作与研究人员在东京大学和加拿大的量子算法高能物理发展的成员,并在量子2019年10月计算联合举办小型研讨会伯克利实验室。

此外灰calafiura参与CERN的赞助比赛,5月中旬推出2018,计算机科学家们面临的挑战是开发机器学习为基础的技术来重建粒子轨迹使用一组已知的数据HL-LHC作为trackml的准确模拟。机器学习是在哪一个人工智能算法形式能否成为通过循序渐进的训练过程更加高效和准确类似于人类的学习。在粒子轨道重建伯克利实验室的量子计算的努力还采用TO ESTA trackml设置模拟数据。

伯克利实验室和500万彩票网备用app正在发挥作用量子的通过他们在计算的几个量子努力为重点,对待包括量子信息优势,研究联盟在2019年12月宣布参与快速发展的领域重要。

量子信息边缘国家实验室,大学和产业推进量子计算系统,以解决科学挑战和维护美国的前沿的全国联盟领导在新一代信息技术。它是由美国能源部伯克利实验室和桑迪亚国家实验室领导。

该系列从下面3个学生档案研究人员列出了文章参加了伯克利实验室领导的努力,把量子计算在粒子物理学的模式识别问题:

露西林德, 而作为在伯克利实验室的一名研究人员,开发了她的硕士论文 - 监督由伯克利实验室的科学家保罗·calafiura人员 - 约所谓的量子退火寻找粒子轨迹量子计算技术的潜在应用。她量子计算在d波系统公司远程访问机器。在加拿大和在洛斯阿拉莫斯国家实验室在新墨西哥州。

林德的做法是先格式模拟粒子轨迹数据的东西被称为QUBO(二次约束二进制优化)的问题,制定了问题作为方程二进制值:要么是0或1。此外ESTA QUBO格式化用量子退火分析,使用量子比特来帮助通过应用物理原理,描述了如何对象自然而然地寻求最低可能的能量状态,确定最佳的解决方案准备帮助数据。 阅读更多。

埃里克ROHM, 本科就读于伯克利实验室的合同为美国能源部科学本科实验室实习计划的一部分上工作,发展到在加州伯克利rigetti计算利用量子计算资源近似量子优化算法(qaoa)。我被麻灰伯克利实验室的物理学家监督。

ESTA方法中使用的常规和量子计算技术的共混物开发自定义算法。该算法,仍然在改进方案中,过气的rigetti量子虚拟机上进行测试,计算机模拟了常规即小量子计算机。最终的算法可以在rigetti配备有电流量子位量子处理单元进行测试。 阅读更多。

阿米塔布·亚达夫, 自从11月在伯克利实验室的学生研究助理谁是灰色和伯克利实验室的软件工程师监督WIM Lavrijsen,正在申请称为霍夫的技术的公约的量子版本转换使用IBM的量子经验,一种形式的识别和重构粒子轨迹量子计算。

经典的霍夫变换技术可用于检测特定的功能,例如直线,曲线和在复杂的图案圈,并且量子霍夫变换技术可能潜在地从呈指数更大的数据集召唤出更复杂的形状。 阅读更多。

编辑: 
格伦·罗伯茨JR。
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