Annealing quantistico per il rilevamento e la localizzazione di sorgenti di raggi gamma con i dati di AGILE

Abstract degli autori

Il rilevamento e la localizzazione di sorgenti di raggi gamma mediante analisi di massima verosimiglianza costituiscono un complesso problema di ottimizzazione dei parametri. Affrontiamo questa sfida usando l’annealing quantistico, un approccio computazionale che risolve problemi di ottimizzazione codificandoli nello stato fondamentale di un’hamiltoniana di Ising. In particolare, applichiamo questo metodo alle osservazioni del Gamma-Ray Imaging Detector (GRID) di AGILE nella banda 30 MeV-50 GeV. Abbiamo riformulato l’analisi standard come un problema di ottimizzazione binaria quadratica senza vincoli (QUBO). Abbiamo testato il metodo su un insieme di osservazioni di AGILE generate con AGILEpy, risolvendo il problema QUBO mediante annealing quantistico simulato. Il metodo riproduce le stime classiche del flusso e della posizione entro la loro incertezza statistica e individua il nodo corretto della griglia tra le posizioni candidate nel 97% delle mappe. Questi risultati promettenti dimostrano che l’annealing quantistico potrebbe essere usato per questo problema di ottimizzazione, ponendo le basi per la sua applicazione su annealer quantistici reali.