Учёные применили нейросеть для прогнозирования ошибок в квантовой криптографии
Специалисты НИТУ МИСИС, НИУ ВШЭ и компании QRate представили алгоритм машинного обучения для динамического прогнозирования уровня квантовых ошибок в системах квантового распределения ключей (КРК). Как сообщили разработчики, это позволяет оптимизировать коррекцию ошибок в реальном времени и повысить устойчивость работы систем в неидеальных условиях.
Новый метод анализирует телеметрию системы КРК и подбирает наиболее оптимальный режим работы кода коррекции ошибок для каждого блока данных. Это сокращает объём служебной информации, передаваемой по открытому каналу для исправления расхождений в ключах, что, как указывается в сообщении, ускоряет процесс и снижает его уязвимость.
Алгоритм также учитывает историю флуктуаций ошибок и ряд дополнительных параметров работы системы, включая уровни ошибок и вероятность регистрации лазерных импульсов обманного типа. Это, по заявлению авторов, позволяет быстро адаптироваться к неожиданным изменениям в квантовом канале или детекторах и точнее прогнозировать уровень ошибок импульсов сигнального типа.
Разработка выполнена в рамках стратегического проекта «Квантовый интернет» по программе «Приоритет-2030». Подробные результаты исследования опубликованы в научном журнале Physics of Particles and Nuclei.
Читайте также
