Reference number : 172-2022-2023-Q4-1003270, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Triumf, recipient country : CA, recipient province : BC, recipient city : Vancouver|Vancouver, recipient postal code : V6T2A3, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Quantum Variational Autoencoders for Particle Detector Simulation at the Large Hadron Collider, agreement title french : Auto-encodeurs variationnels quantiques pour la simulation de détecteurs de particules au grand collisionneur de hadrons, agreement number : 1003270, agreement value : 405900.0, agreement start date : 2023-03-23, agreement end date : 2025-03-31, description english : The project team will utilize a quantum annealing processors for replacing the computationally expensive first-principles simulation with synthetic data generated by a quantum-assisted Machine Learning model – the Quantum Variational Autoencoder (QVAE). Simulated data enables the analysis of the real data at the Large Hadron Collider (LHC). The LHC, and the experiments that capture and analyze proton-proton collisions produced by the LHC, ATLAS and CMS, are a global scientific effort that resulted in the discovery of the Higgs Boson and the awarding of the 2013 Nobel prize in Physics. This quest continues now to study the Higgs Boson and search for new discoveries, but the cost of generating simulated data threatens the physics reach of upcoming upgrades to the LHC. The QVAEs combine deep encoder and decoder neural networks with a Quantum Boltzmann Machine implementing the latent space – a hidden representation of the data. This latent space can be efficiently sampled utilizing Quantum Annealing devices, creating plentiful and fast simulations of particles and their interactions with the detector., description french : Les communications par fibre optique alimentent notre monde connecté et soutiennent la connectivité à large bande passante requise par les demandes des particuliers et des entreprises en matière de stockage et de services en nuage, de services de médias sociaux, de la diffusion vidéo 8K en continu et d’applications de machine à machine. Les réseaux d’accès optiques joueront un rôle croissant dans le soutien des services à large bande en fournissant une capacité apparemment illimitée, une latence plus faible, une plus grande fiabilité et une sécurité accrue. Ils joueront également un rôle important dans les communications mobiles (p. ex., le 5G/6G) pour assurer une grande largeur de bande, une large couverture et une faible latence. Des efforts considérables sont consacrés à la mise au point de technologies de réseaux optiques pour la convergence et l’accès, et pour relever les défis liés à l’augmentation du débit, à la réduction de la consommation d’énergie et à la simplification de la conception, du déploiement et de l’exploitation des réseaux. Ce projet présentera des architectures d’émetteurs-récepteurs et des algorithmes de traitement numérique du signal (TNS) correspondants qui sont rentables et peuvent être commercialisés pour une utilisation dans les réseaux d’accès filaires, comme les réseaux optiques passifs, et sans fil, comme le 5G par liaison secondaire, en mettant l’accent sur la satisfaction des exigences en matière de portée pour les communautés éloignées et mal desservies., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada