Conceptos de aprendizaje automático cuántico para físicos

Quantum Machine Learning concepts for Physicists

Resumen

Exploramos técnicas de Machine Learning y conceptos de Computación Cuántica que podrían aplicarse en Física de Altas Energías desde una perspectiva fenomenológica y teórica. En este marco, mostramos las principales herramientas para explorar las extensiones del Modelo Estándar, el proceso de decaimiento y el espacio de parámetros. Con este conjunto de herramientas, queremos explorar los límites y definir las regiones de exclusión, estos resultados podrían ser interesantes para la próxima generación de colisionadores y podrían resultar útiles en la comprensión de los fenómenos.

We explore Machine Learning techniques and Quantum Computing concepts that could be applied in High Energy Physics considering a phenomenological and theoretical view. In this framework, we show the main tools to explore the Standard Model extensions, decay process and the parameter space. With this set of tools, we want to explore the bounds and define exclusion regions, this results might be interesting for the next generation of colliders and could prove to be useful in the understanding of phenomena.