2026年01月19日
## 要約：
高エネルギー物理学のリアルタイムジェットタグ付けにおいて、テンソルネットワークモデル（MPS、TTN）が深層学習モデルの代替として検討された。テンソルネットワークモデルは、深層学習と同等の性能を持ちながら、リソース効率と低遅延を実現した。FPGAへの実装可能性を示し、リアルタイムトリガシステムでのオンライン展開に貢献する。
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## 翻訳：
arXiv:2601.10801v1 Announce Type: new
概要：高エネルギー物理学におけるリアルタイムジェットタグ付けにおいて、低遅延のFPGA (Field Programmable Gate Arrays) への展開に重点を置いて、テンソルネットワーク (TN) モデル（行列積状態 (MPS) および木テンソルネットワーク (TTN)）に関する体系的な研究を紹介します。HL-LHC レベル1 トリガシステムの厳しい要件に動機付けられ、テンソルネットワークをコンパクトで解釈可能な深層ニューラルネットワークの代替として探求します。低レベルのジェット成分特徴量を使用して、モデルは最先端の深層学習分類器と比較して競争力のある性能を達成します。分類性能や遅延を低下させずに、ハードウェア効率の高い実装を可能にするために、事後トレーニング量子化を調査します。最高の性能を示すモデルは、FPGAリソース使用量、遅延、メモリ占有量を推定するために合成され、サブマイクロ秒の遅延を示し、リアルタイムトリガシステムでのオンライン展開の実現可能性を裏付けます。全体として、この研究は、低遅延環境における高速でリソース効率の高い推論においてテンソルネットワークベースのモデルの可能性を強調しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.10801)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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