Leveraging Industrial Foundation Models at the Edge of Particle Physics Detectors via Distillation Learning and Hardware Co-design
Dieses Paper präsentiert die erste Feinabstimmung von Googles TimesFM-Foundation-Modell für die Datenerfassung in der Teilchenphysik und zeigt auf, dass dessen Destillation in ein kompaktes Student-Modell sowie dessen Co-Design mit FPGA-Hardware Echtzeit-Hochleistungs-Regressionsaufgaben auf Detektor-Edge-Geräten ermöglicht, welche bestehende KI/ML-Lösungen übertreffen.