یادگیری ماشین کوانتومی میتواند موتور جستجو برای کشف فیزیک پشت انرژی تاریک، ماده تاریک و دیگر رمز و رازهای مدل استاندارد باشد
یادگیری ماشین کوانتومی میتواند موتور جستجو برای کشف فیزیک پشت انرژی تاریک، ماده تاریک و دیگر رمز و رازهای مدل استاندارد باشد
یک مطالعه اخیر نشان میدهد که چگونه یادگیری ماشین کوانتومی (QML) میتواند برای شناسایی ناهنجاریها در دادههای برخورد دهنده بزرگ هادرون (LHC) استفاده شود و این امر میتواند به کشف فیزیک جدید فراتر از مدل استاندارد منجر شود.
محققان با استفاده از ماشینهای هستهای کوانتومی و الگوریتمهای خوشهبندی روی کامپیوترهای کوانتومی IBM نشان دادند که مدلهای کوانتومی میتوانند در شناسایی رویدادهای نادر، به خصوص هنگام استفاده از منابع کوانتومی بیشتر مانند کیوبیتها و درهمتنیدگی، بهتر از روشهای کلاسیک عمل کنند.
با بهرهگیری از یادگیری بدون نظارت، روش QML امکان جستجوهای مستقل از مدل را فراهم میکند، که باعث کاهش سوگیری نسبت به سیگنالهای از پیش تعریفشده و افزایش احتمال کشف پدیدههای غیرمنتظره در برخوردهای ذرات با انرژی بالا میشود.
برخورددهنده بزرگ هادرون (LHC) دستگاهی شگفتانگیز است که برای کاوش در ماهیت بنیادی واقعیت طراحی شده است. دادههایی که این دستگاه تولید میکند، نه تنها شگفتانگیز بلکه بسیار پیچیده و غنی هستند، به گونهای که تحلیل و تصویرسازی آنها فراتر از توان محاسبات کلاسیک است.
یک تیم از دانشمندان ETH زوریخ و CERN گزارش دادهاند که جستجوی مداوم برای پدیدههای جدید در LHC نیازمند روشهای محاسباتی پیشرفتهای است تا بتوانند حجم عظیم دادههای تولید شده از برخوردهای ذرات پرانرژی را مدیریت کنند. روشهای سنتی یادگیری ماشین در تحلیل این دادهها کمک کردهاند، اما فناوریهای جدید محاسباتی مانند یادگیری ماشین کوانتومی (QML) پتانسیل بالایی برای بهبود این فرآیند، افزایش کارایی و کشف الگوهای ناشناخته قبلی نشان میدهند.
اکنون، در یک مطالعه اخیر منتشر شده در مجله Nature، دانشمندان بیان کردهاند که QML میتواند برای جستجوی فیزیک جدید فراتر از مدل استاندارد (BSM) به کار رود و شاید به تعبیر «برای شناخت کوانتوم باید از کوانتوم استفاده کرد» از محاسبات کوانتومی برای بهبود تشخیص ناهنجاریها در دادههای LHC بهره ببرد.
این مطالعه بر استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین کوانتومی بدون نظارت برای تشخیص ناهنجاری تمرکز دارد، که روشی است برای شناسایی رویدادهای غیرمعمول در یک مجموعه داده که ممکن است نشاندهنده فیزیک جدید باشد. این الگوریتمها با استفاده از سختافزار کوانتومی شرکت IBM پیادهسازی شدهاند و از توانایی کامپیوترهای کوانتومی در پردازش دادهها به شیوهای بنیاداً متفاوت نسبت به کامپیوترهای کلاسیک بهره میبرند.
نتایج نشان میدهد که الگوریتمهای کوانتومی میتوانند در شناسایی رویدادهای نادر در محیط پیچیده و آشفته برخوردهای ذرات پرانرژی، مزیت قابلتوجهی ارائه دهند.
چالش یافتن فیزیک جدید
در قلب فیزیک ذرات مدرن، مدل استاندارد قرار دارد که نظریهای شناخته شده و معتبر است و ذرات بنیادی و نیروهای موجود در جهان را توصیف میکند. با این حال، مدل استاندارد کامل نیست؛ این مدل نمیتواند پدیدههایی مانند ماده تاریک، منشأ جرم نوترینوها یا نیروی پشت انرژی تاریک را توضیح دهد. فیزیکدانان در برخورددهنده بزرگ هادرون (LHC) پروتونها را با انرژیهای بسیار بالا به هم برخورد میدهند تا شرایط مشابه اوایل جهان را بازسازی کنند و امیدوارند ذرات یا نیروهای جدیدی را کشف کنند که بتوانند به این سوالات حل نشده پاسخ دهند.
به طور سنتی، الگوریتمهای یادگیری ماشین در LHC بر اساس شبیهسازیهای تعاملات شناخته شده ذرات آموزش داده میشوند تا بتوانند رویدادهای پسزمینه آشنا را از سیگنالهای فرضی فیزیک جدید تشخیص دهند. با این حال، این الگوریتمها نظارتشده هستند — یعنی به دادههای برچسبخورده نیاز دارند و برای شناسایی سیگنالهای خاص و از پیش تعریف شده طراحی شدهاند. این موضوع توانایی آنها را برای شناسایی پدیدههای غیرمنتظره محدود میکند، زیرا به انواع رویدادهایی که برایشان آموزش دیدهاند، تمایل دارند.
برای رفع این محدودیت، پژوهشگران از رویکرد یادگیری بدون نظارت استفاده کردند که به دادههای برچسبخورده نیازی ندارد. به جای جستجوی یک سیگنال خاص، این روش هر رویدادی را که به طور قابل توجهی از انتظار متفاوت باشد، شناسایی میکند. این روش که به آن «شناسایی ناهنجاری» گفته میشود، به ویژه در شرایطی که فیزیکدانان به دنبال سیگنالهای ناشناخته فیزیک جدید هستند و ممکن است در مدلهای موجود جای نگیرند، بسیار مفید است.
چگونه یادگیری ماشین کوانتومی میتواند کمک کند
چگونه یادگیری ماشین کوانتومی میتواند کمک کند؟
یادگیری ماشین کوانتومی (QML) میتواند روشهای نوینی برای پردازش دادههای پیچیده و بزرگ تولید شده توسط برخورددهنده بزرگ هادرون (LHC) ارائه دهد. در مقایسه با الگوریتمهای کلاسیک، الگوریتمهای کوانتومی از ویژگیهای خاص کامپیوترهای کوانتومی مانند همپوشانی (superposition) و درهمتنیدگی (entanglement) استفاده میکنند که به آنها اجازه میدهد دادهها را به صورت متفاوت و مؤثرتری تحلیل کنند.
این ویژگیها به الگوریتمهای کوانتومی اجازه میدهد تا الگوهای پنهان و ناهنجاریهای نادر را در میان حجم عظیم دادههای برخوردهای پرانرژی بهتر شناسایی کنند. بهعلاوه، یادگیری ماشین کوانتومی میتواند بدون نیاز به دادههای برچسبخورده (یادگیری بدون نظارت) به صورت مستقل به جستجوی سیگنالهای غیرمنتظره بپردازد، که برای کشف پدیدههای جدید فراتر از مدل استاندارد بسیار حیاتی است.
بنابراین، یادگیری ماشین کوانتومی میتواند در بهبود دقت و کارایی جستجوهای فیزیکی جدید در دادههای LHC نقش کلیدی ایفا کند و احتمال کشف فیزیک جدید را افزایش دهد.
محاسبات کوانتومی حوزهای است که به سرعت در حال پیشرفت است و از ویژگیهای منحصر به فرد مکانیک کوانتومی بهره میبرد تا برخی محاسبات را بسیار سریعتر از کامپیوترهای کلاسیک انجام دهد. یکی از ویژگیهای کلیدی محاسبات کوانتومی مفهوم کیوبیتها (qubits) است — بیتهای کوانتومی که برخلاف بیتهای کلاسیک، میتوانند در چندین حالت احتمالاتی به صورت همزمان وجود داشته باشند، به لطف پدیدهای به نام برهمنهی (superposition). کیوبیتها همچنین میتوانند درهمتنیده شوند، یعنی وضعیت یک کیوبیت به وضعیت کیوبیت دیگر وابسته است، بدون توجه به فاصله میان آنها. این ویژگیها به کامپیوترهای کوانتومی اجازه میدهد تا راهحلهای متعدد یک مسئله را به روشهایی بررسی کنند که کامپیوترهای کلاسیک قادر به انجام آن نیستند.
در این مطالعه، پژوهشگران از ماشینهای هستهای کوانتومی (quantum kernel machines) و الگوریتمهای خوشهبندی کوانتومی (quantum clustering algorithms) برای پردازش دادههای برخورددهنده بزرگ هادرون (LHC) استفاده کردند. این مدلهای کوانتومی برای شناسایی ناهنجاریها در نسخه فشردهای از دادهها که به «فضای نهان» (latent space) معروف است و توسط یک اتوانکودر (autoencoder) تولید شده، آموزش داده شدند. اتوانکودر نوعی شبکه عصبی است که ابعاد دادهها را کاهش میدهد و در عین حفظ اطلاعات مهم، آنها را سادهتر میکند. پژوهشگران اتوانکدری طراحی کردند که با محدودیتهای سختافزار کوانتومی فعلی سازگار باشد، چرا که این سختافزارها تنها میتوانند با دادههای نسبتاً کوچک کار کنند.
برای اثبات اثربخشی مدلهای کوانتومی، تیم تحقیقاتی آنها را روی کامپیوترهای کوانتومی IBM اجرا کرد. به طور مشخص، آنها از پردازنده کوانتومی ibm\_toronto که بر پایه کیوبیتهای ابررسانا (superconducting qubits) است استفاده کردند — نوعی کیوبیت که در دماهای بسیار پایین کار میکند تا همدوسی کوانتومی حفظ شود. این امکان به تیم داد تا الگوریتمهای شناسایی ناهنجاری کوانتومی خود را روی سختافزار واقعی کوانتومی آزمایش کنند، نه صرفاً شبیهسازی.
هستههای کوانتومی و الگوریتمهای خوشهبندی
این مطالعه بر دو نوع مدل کوانتومی برای تشخیص ناهنجاری تمرکز داشت: ماشینهای هسته کوانتومی و الگوریتمهای خوشهبندی کوانتومی.
ماشین هستهای (Kernel Machine) نوعی الگوریتم یادگیری ماشین است که برای وظایفی مانند دستهبندی استفاده میشود. در ماشین هسته کوانتومی، دادهها به حالتهای کوانتومی تبدیل میشوند و روابط بین نقاط داده با استفاده از ویژگیهای منحصربهفرد مکانیک کوانتومی، مانند درهمتنیدگی، تحلیل میشود. ماشین هسته کوانتومی در این مطالعه بهگونهای طراحی شده بود که الگوهایی در دادههای برخورد دهنده بزرگ هادرون (LHC) را تشخیص دهد که ممکن است نشانهای از وجود فیزیک جدید باشد. تیم تحقیقاتی دریافت که با افزایش تعداد کیوبیتها و میزان درهمتنیدگی، عملکرد ماشین هسته کوانتومی بهبود یافته و در شناسایی ناهنجاریها از مدلهای کلاسیک پیشی گرفت.
الگوریتمهای خوشهبندی کوانتومی، مانند Quantum K-means و Quantum K-medians، نقاط داده را بر اساس شباهتشان گروهبندی میکنند. این الگوریتمها عملکردی مشابه نمونههای کلاسیک دارند، اما از توانایی کامپیوترهای کوانتومی در پردازش همزمان حجم زیادی از دادهها بهره میبرند. در این مطالعه، الگوریتمهای خوشهبندی برای شناسایی الگوها در فضای نهفته (latent space) استفاده شدند که میتواند نشانه حضور رویدادهای فراتر از مدل استاندارد (BSM) باشد.
نتایج و پیامدها
یافتههای این مطالعه نشان میدهد که یادگیری ماشین کوانتومی (QML) پتانسیل قابل توجهی برای کشف فیزیک جدید در برخورد دهنده بزرگ هادرون (LHC) دارد. به ویژه ماشین هسته کوانتومی عملکرد برتری نسبت به روشهای کلاسیک نشان داد، مخصوصاً با افزایش تعداد کیوبیتها و سطح درهمتنیدگی کوانتومی. پژوهشگران دریافتند که با استفاده از منابع کوانتومی بیشتر، توانایی مدل در شناسایی ناهنجاریها بهبود مییابد.
نکته مهم این است که تیم تحقیق توانست مدلهای کوانتومی خود را روی سختافزار کوانتومی شرکت IBM اجرا کند و نشان دهد که این تکنیکها با وجود محدودیتهای فعلی کامپیوترهای کوانتومی، قابلیت کاربرد در دنیای واقعی را دارند. در کل، این مطالعه نگاهی به نقش بالقوه رایانش کوانتومی در فیزیک پرانرژی ارائه میدهد، بهویژه در جستجوی ذرات و نیروهای جدیدی که فراتر از مدل استاندارد قرار دارند.
جهتهای آینده
در حالی که این مطالعه پتانسیل یادگیری ماشین کوانتومی (QML) را برای تشخیص ناهنجاریها در دادههای برخورد دهنده بزرگ هادرون (LHC) نشان میدهد، هنوز جای زیادی برای تحقیقات آینده وجود دارد. یکی از حوزههای کلیدی، بررسی الگوریتمهای کلاسیکی دیگر مانند شبکههای تانسور است تا ببینند آیا میتوانند عملکرد مشابه یا بهتری ارائه دهند یا خیر. علاوه بر این، مطالعات آینده میتوانند مدلهای QML را بهطور خاص برای ساختار منحصربهفرد دادههای فیزیک پرانرژی طراحی کنند که ممکن است عملکرد را بهبود ببخشد.
در حال حاضر، محاسبات کوانتومی هنوز در مراحل ابتدایی خود قرار دارد و با مشکلاتی مانند نویز محیطی مواجه است که باعث میشود محاسبات کوانتومی کمتر از همتایان کلاسیک خود قابل اعتماد باشند. بنابراین، رویکرد پژوهشگران ممکن است در مقیاس بزرگ بهصورت عملی دشوار باشد. با این حال، با پیشرفتهای مداوم در سختافزار کوانتومی، تیم تحقیقاتی معتقد است که QML میتواند به ابزاری روزافزون و مهم برای پژوهشگران در جستجوی فیزیک جدید تبدیل شود.
این مطالعه توسط همکاری گروهی از پژوهشگران چندین مؤسسه انجام شده است. واسیلیس بلیس و گونتر دیسروری از مؤسسه فیزیک ذرات و اخترفیزیک در ETH زوریخ هستند. کینگا آنا ووزنیاک، اِما پولیاک، میکله گرسی، مائوریتزیو پیئرینی و سوفیا والهکورسا در سازمان اروپایی تحقیقات هستهای (CERN) فعالیت دارند. همچنین ووزنیاک به دانشکده علوم کامپیوتر دانشگاه وین و پولیاک به بخش فیزیک دانشگاه خودمختار بارسلونا وابسته هستند. پاناجیوتیس بارکوتسوس و ایوانو تاورنلی از بخش کوانتومی IBM در مرکز تحقیقات IBM زوریخ و فلورنتین رایتِر از مؤسسه الکترونیک کوانتومی در ETH زوریخ میباشند.
دیدگاهتان را بنویسید