論文の概要: Zephyr quantum-assisted hierarchical Calo4pQVAE for particle-calorimeter interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04677v1
- Date: Fri, 06 Dec 2024 00:23:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 15:57:47.261430
- Title: Zephyr quantum-assisted hierarchical Calo4pQVAE for particle-calorimeter interactions
- Title（参考訳）: ゼーファー量子支援型階層型Calo4pQVAEによる粒子-カロリメータ相互作用
- Authors: Ian Lu, Hao Jia, Sebastian Gonzalez, Deniz Sogutlu, J. Quetzalcoatl Toledo-Marin, Sehmimul Hoque, Abhishek Abhishek, Colin Gay, Roger Melko, Eric Paquet, Geoffrey Fox, Maximilian Swiatlowski, Wojciech Fedorko,
- Abstract要約: モンテカルロシミュレーションに大きく依存している既存のアプローチは、年間数百万のCPUを必要とすると予測されている。
このボトルネックは、深い生成モデルと量子シミュレーションを統合することにより、計算物理学の進歩にエキサイティングな機会を与える。
本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)と,モデルの潜在空間に予め埋め込まれたエネルギー条件付きボルツマンマシン(RBM)を組み合わせた量子支援型階層型深部生成サロゲートを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5401650510324965
- License:
- Abstract: With the approach of the High Luminosity Large Hadron Collider (HL-LHC) era set to begin particle collisions by the end of this decade, it is evident that the computational demands of traditional collision simulation methods are becoming increasingly unsustainable. Existing approaches, which rely heavily on first-principles Monte Carlo simulations for modeling event showers in calorimeters, are projected to require millions of CPU-years annually -- far exceeding current computational capacities. This bottleneck presents an exciting opportunity for advancements in computational physics by integrating deep generative models with quantum simulations. We propose a quantum-assisted hierarchical deep generative surrogate founded on a variational autoencoder (VAE) in combination with an energy conditioned restricted Boltzmann machine (RBM) embedded in the model's latent space as a prior. By mapping the topology of D-Wave's Zephyr quantum annealer (QA) into the nodes and couplings of a 4-partite RBM, we leverage quantum simulation to accelerate our shower generation times significantly. To evaluate our framework, we use Dataset 2 of the CaloChallenge 2022. Through the integration of classical computation and quantum simulation, this hybrid framework paves way for utilizing large-scale quantum simulations as priors in deep generative models.
- Abstract（参考訳）: 高輝度大型ハドロン衝突型加速器(HL-LHC)のアプローチにより、従来の衝突シミュレーション手法の計算要求がますます持続不可能になりつつあることは明らかである。
既存のアプローチは、モンテカルロの第一原理シミュレーションに頼り、カロリーメータ内のイベントシャワーをモデル化し、年間数百万のCPUを必要とすると予測されている。
このボトルネックは、深い生成モデルと量子シミュレーションを統合することにより、計算物理学の進歩にエキサイティングな機会を与える。
本稿では,変分オートエンコーダ (VAE) 上に構築した量子支援型階層型深部生成サロゲートと,モデルの潜時空間に予め埋め込まれたエネルギー条件付き制限ボルツマンマシン (RBM) を組み合わせて提案する。
D-WaveのZephyr quantum annealer(QA)のトポロジーを4部RBMのノードとカップリングにマッピングすることにより、量子シミュレーションを活用してシャワー発生時間を著しく加速する。
フレームワークを評価するには、CaloChallenge 2022のDataset 2を使用します。
古典計算と量子シミュレーションの統合により、このハイブリッドフレームワークは、大規模量子シミュレーションを深層生成モデルの先行として活用するための道を開いた。
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