Hybrid Quantum Vision Transformers untuk Klasifikasi Peristiwa dalam Fisika Energi Tinggi

Arsitektur vision transformer (ViT) telah mencapai hasil terbaik dalam klasifikasi gambar tetapi menuntut sumber daya komputasi yang besar untuk pelatihan dan penerapan, tantangan yang meningkat seiring volume dan kompleksitas data. Komputasi kuantum menawarkan solusi potensial dengan mengurangi waktu pelatihan dan operasi sambil mempertahankan daya prediksi. Meskipun komputer kuantum saat ini tidak dapat menangani tugas berdimensi tinggi, teknologi ini mewakili arah masa depan yang menjanjikan. Karya ini berfokus pada masalah klasifikasi dalam fisika energi tinggi: membedakan foton dari elektron pada kalorimeter elektromagnetik. Penulis membangun beberapa variasi hybrid quantum vision transformer dan membandingkannya dengan arsitektur ViT klasik.

Penulis mengembangkan hybrid quantum vision transformers dengan mengintegrasikan sirkuit kuantum ke dalam kerangka ViT klasik. Arsitektur spesifiknya melibatkan penggantian komponen klasik tertentu dengan sirkuit kuantum terparameterisasi, memanfaatkan sifat kuantum seperti superposisi dan keterkaitan. Model-model dilatih pada data kalorimeter simulasi untuk klasifikasi foton-elektron. Detail implementasi utama mencakup jumlah qubit, kedalaman sirkuit, dan penempatan lapisan kuantum di dalam transformer. Model hybrid dibandingkan dengan ViT klasik dengan jumlah parameter yang serupa untuk memastikan perbandingan yang adil. Waktu pelatihan dan inferensi juga dipertimbangkan sebagai metrik.