論文の概要: Hardware-aware quantum attention for fast radio burst identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.15108v1
• Date: Mon, 14 Sep 2026 06:38:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 07:15:06.12069
• Title: Hardware-aware quantum attention for fast radio burst identification
• Title（参考訳）: 高速電波バースト同定のためのハードウェア対応量子注意法
• Abstract要約: 高速電波バースト (FRB) はミリ秒周期の銀河外パルスである。 我々は、生のサーチモードPSRFITSデータを動的スペクトルセグメントに変換するパイプラインを開発した。 ハイブリッド量子ビジョン変換器を用いてFRBライクな信号を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.68570165729363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fast radio bursts (FRBs) are millisecond-duration extragalactic pulses whose discovery requires searches over large signal-parameter spaces and the rejection of candidate sets dominated by radio-frequency interference and noise. Integrating quantum processors into FRB searches requires a workflow connecting telescop data to hardware-compatible models. Here we develop a pipeline that converts raw search-mode PSRFITS data into dynamic-spectrum segments and identifies FRB-like signals using a hybrid Quantum Vision Transformer (QViT). On labelled FAST data, the selected QViT achieves a mean accuracy of 94.00% and recall of 98.30%, with similar performance to a compact classical Vision Transformer. Recall reaches 97.11% on an FRB source excluded from training and model selection. Real-device execution on 82 segments yields a mean simulator-hardware Hellinger fidelity of 0.9161 +/- 0.0074. The workflow connects raw telescope data to quantum-assisted identification and provides an experimental basis for assessing the measurement requirements that must be addressed before survey-scale deployment.
• Abstract（参考訳）: 高速電波バースト (FRB) はミリ秒周期の銀河外パルスであり、発見には大きな信号パラメータ空間の探索と、電波干渉とノイズに支配される候補セットの拒絶が必要である。 量子プロセッサをFRB検索に統合するには、テレスコープデータをハードウェア互換モデルに接続するワークフローが必要である。 そこで我々は,生のサーチモードPSRFITSデータを動的スペクトルセグメントに変換し,ハイブリッド量子ビジョン変換器(QViT)を用いてFRB様信号を識別するパイプラインを開発した。 ラベル付きFASTデータでは、選択されたQViTは94.00%の平均精度と98.30%のリコールを達成する。 リコールはトレーニングとモデル選択から除外されたFRBソースで97.11%に達する。 82セグメントでの実デバイス実行は、平均的なシミュレータハードウェアのヘルジンガー忠実度 0.9161 +/- 0.0074 を得る。 このワークフローは、生の望遠鏡データを量子支援された識別に接続し、サーベイスケール展開前に対処しなければならない測定要求を評価するための実験的な基盤を提供する。

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