Wenn Photonen als Quanteninformationsträger zur Datenübertragung verwendet werden, ist dies häufig der Fall
Forscher der Louisiana State University (LSU) haben maschinelles Lernen genutzt, um Informationsverzerrungen in Quantensystemen aus Photonen zu korrigieren. Veröffentlicht inFortschrittliche Quantentechnologien Die Arbeit hat gezeigt, dass die MethodenMaschinelles Lernen mithilfe selbstlernender und sich selbst entwickelnder Funktionen künstlicher neuronaler Netze wird dabei helfen, verzerrte Informationen zu korrigieren. Das neue Ergebnis ist herkömmlichen Protokollen überlegen, die auf konventioneller adaptiver Optik basieren.
„Wir befinden uns noch in einem recht frühen Stadium.Dr. Sarah Gamble, Programmmanagerin am US Army Research Office (Army Research Laboratory), erklärt, dass Methoden des maschinellen Lernens eine Rolle in der Quanteninformatik spielen können. "Das Ergebnis des Teams ist ein aufregender Schritt vorwärts, um dieses Verständnis zu entwickeln."
Für diese Studie verwendete das Team eine Art neuronales Netzwerk, um verzerrte räumliche Lichtmoden auf Einzelphotonenebene zu korrigieren.
„Zufällige Phasenverzerrung ist eine der häufigstengroße Herausforderungen bei der Verwendung räumlicher Lichtmoden in einer Vielzahl von Quantentechnologien wie Quantenkommunikation, Quantenkryptographie und Quantenerfassung “, betonte Narayan Bhusal, Doktorand an der LSU. „Unsere Methode ist im Vergleich zu herkömmlichen Methoden äußerst effizient und zeitsparend. Dies ist eine aufregende Veranstaltung für die Zukunft der Quantentechnologie im freien Raum. "
Von der Armee finanzierte ForscherDemonstration eines Ansatzes des maschinellen Lernens, der die Quantenverzerrung von Informationen in Systemen aus Photonen korrigiert und die Aussichten für den Einsatz von Quantenerfassungs- und Quantenkommunikationstechnologien auf dem Schlachtfeld verbessert.
Bildnachweis: LSU
Laut dem Forschungsteam ist dies klugDie Quantentechnologie demonstriert die Fähigkeit, mehrere Informationsbits in realistischen Kommunikationsprotokollen, die für atmosphärische Turbulenzen anfällig sind, in ein einziges Photon zu codieren.
„Unsere Technologie ist von großer Bedeutung fürOptische Kommunikation und Quantenkryptographie - schließt Omar Maganya Loaisa, außerordentlicher Professor für Physik an der LSU. "Wir suchen derzeit nach Möglichkeiten, unser Framework für maschinelles Lernen im Rahmen der Louisiana Optical Network Initiative zu implementieren, um es intelligenter, sicherer und quantitativer zu gestalten."
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