QML: apprendimento automatico quantistico in azione per un divertente caso d’uso della fisica delle alte energie e delle particelle

L’agosto di quest’anno è stato dedicato alla Global Quantum Summer School di IBM, dove non solo ho imparato le basi in una sequenza temporale compressa e un programma serrato, ma anche alcune applicazioni dell’informatica quantistica. IL distintivo quello che si ottiene dopo 4 settimane estenuanti è un “esperienza quantistica” di per sé poiché pensi di capire cosa stai facendo ma allo stesso tempo non hai idea di cosa sta succedendo. Il mese è passato dalle nozioni di base sui circuiti quantistici agli algoritmi variazionali a un ritmo rapido che ha lasciato solo un po’ di tempo limitato per “fare le proprie ricerche” e sporcarsi le mani sulla parte applicativa.

fotografato da Dinamico Wang SU Unsplash

Per quanto riguarda le applicazioni, la chimica quantistica, le simulazioni quantistiche e alcuni compiti di modellazione davvero complicati rientrerebbero tra i problemi che possono essere risolti con i computer quantistici. Detto questo, c’è un altro ramo che sta fiorendo e suscita molto interesse da parte di utenti e ricercatori ed è il Quantum Machine Learning: QML in breve.

Pensavo che QML dovesse essere il logico successore del ML convenzionale e ho deciso di fare lo stesso. Ora, volevo avere un problema che non fosse semplice da risolvere per gli algoritmi ML a causa dell’enorme dimensione dei dati, difficile identificare i modelli complessi, ma qualcosa che potessi codificare comodamente dalla mia umile macchina. Non ho guardato oltre il nostro vecchio amico, la Fisica, che nasconde una gamma di problemi complessi ma interessanti e sembra intellettualmente interessante lavorare su tali problemi.

Così è andata.

Ho deciso di occuparmi di classificazione della materia oscura problema esaminato nell’ambito dell’esperimento OPERA (Oscillation Project with Emulsion-tRacking Apparatus) associato al Large Hadron Collider, CERN.

Dichiarazione problema

In breve, addestreremo un classificatore per distinguere tra il segnale e il rumore. Il segnale è la presenza della materia oscura e il rumore significa un’assenza o qualcos’altro ma non il segnale.

Fonte: towardsdatascience.com

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