Американские военные изучают, как алгоритмы машинного обучения могут очистить технологии квантовой связи и помочь солдатам отправлять зашифрованные сообщения друг другу на поле боя.

Крошечные фрагменты информации могут храниться в виде фотонов света. Биты данных закодированы в свойствах частицы, таких как ее поляризация или фаза. Однако считывание квантовой информации может быть непростым делом, поскольку фотоны имеют тенденцию искажаться факторами окружающей среды при их передаче.

Финансируется Исследовательской лабораторией армии США, команда специалистов. во главе с Университет штата Луизиана (LSU) придумал способ исправить эти искажения, чтобы сохранить данные, хранящиеся в фотонах, с помощью машинного обучения. Во-первых, свойства одиночных фотонов фиксируются и обрабатываются как изображения.

Однако изменения температуры и атмосферного давления могут нарушить работу фотонов и изменить эти изображения. Таким образом, команда создала базу данных несовершенных изображений, которые описывают световые профили фотонов, на которые повлияли эти искажения. Обучая нейронную сеть на исходных высококачественных изображениях и их деградированных версиях, она может научиться восстанавливать испорченные изображения.

Фотография удивленной кошки через shutterstock

Создание полезных квантовых компьютеров невозможно без исправления ошибок. Хорошо, что эти люди над этим работают

ПРОЧИТАЙТЕ БОЛЬШЕ

«Эти сети ведут себя как искусственный мозг, который тренируется с множеством искаженных пространственных профилей фотонов, создаваемых турбулентностью в различных условиях, например, при температуре», — Омар Магана-Лоайса, главный исследователь эксперимента, описанного в статье. опубликовано кандидат передовых квантовых технологий и доцент кафедры физики ЛГУ, объяснил Реестр.

Читайте также:
Скандал вокруг Gmail набирает обороты

«Нейронная сеть переводит искаженные профили фотонов в числа, понятные компьютеру. Эти сети полагаются на серию операций, которые позволяют реализовать фильтры изображений: эти фильтры аналогичны тем, которые используются для распознавания изображений ».

Короче говоря, алгоритмы машинного обучения могут научиться исправлять эти искаженные изображения — или профили фотонов — для точного восстановления квантовой информации, хранящейся в них.

«В классических протоколах связи люди отправляют строки из нулей и единиц, эти возможности представлены двумя состояниями, которые приводят к концепции бита информации. В квантовом контексте эти биты являются квантовыми состояниями, известными как квантовые биты или кубиты », — добавил он.

«В нашем случае у нас алфавит большего размера; вместо использования только нулей и единиц каждый отдельный фотон может быть подготовлен более чем в двух состояниях. Эти состояния известны как кудиты.

«В протоколе связи, используемом в нашем эксперименте, мы отправляем строки кудитов. Делая это, мы можем отправлять более одного бита информации в одном фотоне. Если есть ошибка, мы исправляем ее с помощью искусственных нейронных сетей».

Если квантовая информация, содержащая зашифрованное сообщение, была сохранена как отдельный фотон, нейронная сеть может убедиться, что они декодируются более точно. Военные США заинтересованы в квантовой связи по ряду причин. Теоретически это более безопасно, чем отправка данных через код, который можно взломать.

«Распределенная квантовая информация и исследования квантовых сетей все еще находятся на начальной стадии», — сообщила нам доктор Сара Гэмбл, менеджер программы Quantum Information Sciences из Управления армейских исследований.

«Работа, описанная в этой статье, особенно интересна, потому что она показывает огромные перспективы для преодоления распространенного типа искажений, которые случаются с квантовой информацией во время ее распространения. Однако еще предстоит преодолеть множество препятствий, прежде чем можно будет реализовать большинство реальных приложений ». ®

Читайте также:
Вирусы научились жить в видеокартах