Leveraging Industrial Foundation Models at the Edge of Particle Physics Detectors via Distillation Learning and Hardware Co-design
Este artículo presenta el primer ajuste fino del modelo fundacional TimesFM de Google para la adquisición de datos de física de partículas, demostrando que su destilación en un modelo estudiante compacto y su codiseño con hardware FPGA permite tareas de regresión de alto rendimiento en tiempo real en dispositivos de borde de detectores que superan las soluciones actuales de IA/ML.