用于安全通信的自学,自我不断发展的智能量子技术

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路易斯安那州立大学的研究人员推出了一种智能量子技术,用于单光子的空间模式校正。在3月2021号问题上的涵盖中有一个纸质高级量子技术,作者利用人工神经网络的自我学习和自我不断发展的特征来校正单个光子的扭曲空间轮廓。

作者,博士候选人Narayan Bhusal,博士后研究员成龙您,Mingyuan Hong,本科学生Joshua Fabre,奥马尔S.Magaña-loaiza与合作者Sanjaya Lohani,Erin M.骑士和Ryan T.杜兰大学玻璃器和青岛大学彭城赵科技大学 - 报告人工智能潜力,以纠正单光子水平的空间模式。

“随机相位失真是在广泛的量子技术中使用空间光线的最大挑战之一,例如量子通信,量子密码和量子传感,”Bhusal说。“在本文中,我们使用人工神经元来校正单光子级的扭曲空间光线。与传统技术相比,我们的方法非常有效且时间效率。这是对自由空间量子技术的未来的令人兴奋的发展。“

新开发的技术提高了依赖于结构化光子的光通信协议的信道容量。

“LSU Quantum Photonics组的一个重要目标是开发在现实条件下工作的强大量子技术,”Magaña-loaiza说。“该智能量子技术展示了通过大气湍流影响的现实通信协议中的单个光子中编码多个信息的可能性。我们的技术对光学通信和量子密码术具有巨大的影响。我们现在正在探索在路易斯安那州光学网络倡议(LONI)中实施我们机器学习方案的路径,使其智能,安全和量子。“

美国陆军研究办公室正在支持Magaña-loaiza对标题的项目的研究,以“量子传感,成像和使用多脚产轨道角度动量”。

“我们仍处于了解机器学习技术在量子信息科学中发挥作用的相当早期阶段,”陆军研究办公室的计划经理Sara Gamble博士说,Devcom Arl的元素。“团队的结果是发展这种理解的令人兴奋的一步,它有可能最终提升战场上的军队的传感和通信能力。”

参考:“使用机器学习的单张照片的空间模式校正”由Narayan Bhusal,Sanjaya Lohani,Chenglong You,Mingyuan Hong,Joshua Fabre,Pengcheng Zhao,Erin M.·克劳,Ryan T. Glaser和Omar S.Magaña-loaiza,221月2021年1月,高级量子技术
DOI:10.1002 / QUTE.202000103

路易斯安那州量子倡议是全国范围的努力,在第二量革命的背景下推进量子系统的研究和技术,并制定量子驱动网络和设备的战略和技术基础设施。作为该倡议的一部分Louisiana科学家的广阔星座包括来自公共和私人机构的所有国家的研究人员。该倡议是依赖于机构以及各个成员之间的紧急和动态协会和努力的生态系统。

LSU物理学和天文学系中的量子光子学组调查了光的新颖性及其开发量子技术的潜力。该团队还在量子普通,量子成像,量子计量,量子仿真,量子通信和量子密码术领域进行了实验研究。

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