Trovare la materia oscura usando un computer quantistico

Scoprire la materia oscura sfruttando un computer quantistico

QML – machine learning quantistico in azione per un caso d’uso divertente di fisica ad alta energia e delle particelle

Background

Il mese di agosto di quest’anno è stato dedicato alla Global Quantum Summer School di IBM, dove ho imparato non solo le basi in un periodo di tempo compresso e con un programma serrato, ma anche alcune applicazioni della computazione quantistica. Il badge che si riceve dopo 4 settimane estenuanti è un’ “esperienza quantistica” in sé, in quanto si pensa di capire quello che si sta facendo ma allo stesso tempo non si ha idea di cosa sta accadendo. Il mese è passato dalle basi dei circuiti quantistici agli algoritmi variazionali a un ritmo veloce, che ha lasciato poco e limitato tempo per “fare la propria ricerca” e mettere le mani sull’applicazione pratica.

Foto di Dynamic Wang su Unsplash

Per quanto riguarda le applicazioni, la chimica quantistica, le simulazioni quantistiche e alcuni compiti di modellazione davvero complicati sarebbero adatti ai problemi che possono essere risolti con i computer quantistici. Detto ciò, c’è un’altra branca che è in crescita e sta suscitando molto interesse da parte degli utenti e dei ricercatori, ed è il Machine Learning Quantistico – QML in breve.

Ho pensato che il QML dovrebbe essere un successore logico del ML convenzionale e mi sono messo a fare lo stesso. Ora, volevo avere un problema che non sarebbe stato semplice da risolvere per gli algoritmi di ML a causa delle dimensioni dei dati, difficoltà nell’identificare i modelli complessi, ma qualcosa che potessi programmare comodamente dal mio modesto computer. Non ho guardato oltre al nostro vecchio amico, la Fisica, che nasconde una serie di problemi complessi ma interessanti nel suo grembo e suona intellectualmente cool lavorare su tali problemi.

E così è stato.

Enunciato del problema

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

Enunciato del problema

In breve, addestreremo un classificatore per differenziare tra il segnale e il rumore. Il segnale rappresenta la presenza di materia oscura e il rumore indica l’assenza o qualcos’altro del tutto ma non il segnale.