TRIUMFとPerimeter Institute for Theoretical Physicsが主導し、D-Wave Quantum Inc.と共同で行った研究がnpj Quantum Informationに掲載されました。この研究は、量子アニーリング技術と生成AIを組み合わせ、CERNの大型ハドロン衝突型加速器（LHC）のアップグレードに伴う素粒子物理学シミュレーションのボトルネックに対処するものです。 研究チームは、素粒子衝突シミュレーションの速度、精度、計算効率を向上させることを目的とした量子-AI ハイブリッドアプローチを開発しました。この手法は、D-Waveの量子アニーリング技術を使用して、素粒子衝突の分析のための合成データを生成します。このアプローチでは、量子ビットを操作してプロセッサを調整し、特定の望ましい特性を持つ粒子シャワーの生成を支援します。この研究は特に、将来のデータ分析においてボトルネックを引き起こすと予測されるLHC実験からのカロリメータデータのシミュレーションの計算負荷に対処するものです。 スケーラブルな場合、このフレームワークは素粒子物理学を超えて、金融、医療、製造業などの分野における合成データ生成にも応用可能性があります。この研究は、D-Waveなどの量子プロセッサが、ワークロードサイズに関係なく一定のエネルギー消費を維持するという特徴を持つことを強調しています。これは、ワークロードとともにエネルギー使用量が増加する従来のGPUとは異なる特徴です。この研究は、量子技術とAI技術を組み合わせることで科学的な計算のボトルネックに対処する方法を実証しています。この研究には、カナダ国立研究評議会（NRC）、ブリティッシュコロンビア大学、バージニア大学からも貢献がありました。 2025年7月11日