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고에너지 물리학(HEP)의 실시간 이상 탐지를 위해 양자 오토인코더를 FPGA 하드웨어로 가속하는 연구를 소개합니다. 이 모델은 고전적 방식과 대등한 성능을 보이면서도 저지연 하드웨어 제약 조건을 충족합니다.
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원문 바로가기고에너지 물리학 (HEP) 분야의 양자 기계 학습 (QML) 알고리즘은 고차원 충돌기 데이터 내의 장거리, 고차 상관관계를 효율적으로 표현하고 활용할 수 있으며, 고전적 모델에 비해 잠재적으로 더 적은 매개변수와 유리한 확장성을 가질 수 있습니다. 트리거 시스템과 같은 실시간 충돌기 애플리케이션에 QML을 배치하려면 양자 회로를 고전적으로 에뮬레이션 및 컴파일한 다음, 결과로 나온 양자 게이트를 저지연 하드웨어 가속기, 즉 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGAs)에 합성하는 능력이 필요합니다. 본 연구에서는 현대 충돌기 실험의 실시간 이상 탐지 트리거를 위한 변분 양자 오토인코더 (variational quantum autoencoder) 모델에 대한 연구를 제시합니다. 이 모델들은 최첨단 고전적 접근 방식과 대등한 성능을 달성하며, FPGA 합성 후 미래의 충돌기 트리거 애플리케이션과 일치하는 자원 사용량 및 타이밍 제약 조건을 충족합니다. 본 작업은 HEP 트리거를 위한 QML 모델의 최초 FPGA 구현 중 하나를 제공하며, 충돌기 실험 인프라의 양자 준비성 (quantum readiness)을 발전시키는 동시에 오늘날의 고전적 데이터 수집 파이프라인에서 더 높은 성능의 모델을 가능하게 합니다.