論文の概要: Benchmarking Quantum Convolutional Neural Networks for Signal Classification in Simulated Gamma-Ray Burst Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17041v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 16:07:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:42:04.972730
• Title: Benchmarking Quantum Convolutional Neural Networks for Signal Classification in Simulated Gamma-Ray Burst Detection
• Title（参考訳）: 同期ガンマ線バースト検出における信号分類のための量子畳み込みニューラルネットワークのベンチマーク
• Authors: Farida Farsian, Nicolò Parmiggiani, Alessandro Rizzo, Gabriele Panebianco, Andrea Bulgarelli, Francesco Schillirò, Carlo Burigana, Vincenzo Cardone, Luca Cappelli, Massimo Meneghetti, Giuseppe Murante, Giuseppe Sarracino, Roberto Scaramella, Vincenzo Testa, Tiziana Trombetti,
• Abstract要約: 本研究は,ガンマ線バースト(GRB)に似た信号の同定に量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を用いたことを評価する。 量子シミュレータでトレーニングしたQCNNを用いて,Qiskitフレームワークを用いたハイブリッド量子古典機械学習手法を実装した。 QCNNは時系列データセット上で堅牢な性能を示し,高い精度でGRB信号の検出に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.259008600842517
• License:
• Abstract: This study evaluates the use of Quantum Convolutional Neural Networks (QCNNs) for identifying signals resembling Gamma-Ray Bursts (GRBs) within simulated astrophysical datasets in the form of light curves. The task addressed here focuses on distinguishing GRB-like signals from background noise in simulated Cherenkov Telescope Array Observatory (CTAO) data, the next-generation astrophysical observatory for very high-energy gamma-ray science. QCNNs, a quantum counterpart of classical Convolutional Neural Networks (CNNs), leverage quantum principles to process and analyze high-dimensional data efficiently. We implemented a hybrid quantum-classical machine learning technique using the Qiskit framework, with the QCNNs trained on a quantum simulator. Several QCNN architectures were tested, employing different encoding methods such as Data Reuploading and Amplitude encoding. Key findings include that QCNNs achieved accuracy comparable to classical CNNs, often surpassing 90\%, while using fewer parameters, potentially leading to more efficient models in terms of computational resources. A benchmark study further examined how hyperparameters like the number of qubits and encoding methods affected performance, with more qubits and advanced encoding methods generally enhancing accuracy but increasing complexity. QCNNs showed robust performance on time-series datasets, successfully detecting GRB signals with high precision. The research is a pioneering effort in applying QCNNs to astrophysics, offering insights into their potential and limitations. This work sets the stage for future investigations to fully realize the advantages of QCNNs in astrophysical data analysis.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,Gamma-Ray Bursts (GRBs) に類似した信号を,光曲線の形でシミュレーションした天体物理データセット内に同定するための量子畳み込みニューラルネットワーク (QCNN) を用いて評価した。 ここでの課題は、非常に高エネルギーのガンマ線科学のための次世代の天体物理観測所であるシミュレートされたチェレンコフ望遠鏡観測所(CTAO)のデータにおいて、GRBのような信号を背景ノイズと区別することに焦点を当てている。 古典的畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の量子対となるQCNNは、量子原理を活用して高次元データを効率的に処理し分析する。 我々はQCNNを量子シミュレーターで訓練し,Qiskitフレームワークを用いたハイブリッド量子古典機械学習手法を実装した。 いくつかのQCNNアーキテクチャがテストされ、データ再アップロードや振幅符号化といった異なるエンコーディング手法が採用された。 主な発見は、QCNNが古典的なCNNに匹敵する精度を達成し、しばしば90%を超えるが、パラメータは少なく、計算資源の観点からより効率的なモデルを生み出す可能性があることである。 ベンチマーク研究では、量子ビットの数や符号化方法のようなハイパーパラメータがパフォーマンスにどう影響するかをさらに調べ、より多くの量子ビットと高度な符号化手法により、一般的に精度は向上するが複雑さは増大する。 QCNNは時系列データセット上で堅牢な性能を示し,高い精度でGRB信号の検出に成功した。 この研究は、QCNNを天体物理学に適用するための先駆的な取り組みであり、その可能性と限界に関する洞察を提供する。 この研究は、天体物理データ解析におけるQCNNの利点を十分に実現するための将来の研究の段階を定めている。

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