光子がデータ伝送用の量子情報担体として使用される場合、多くの場合、
ルイジアナ州立大学 (LSU) の研究者らは、機械学習を使用して、光子で作られた量子システムの情報の歪みを修正しました。に掲載されました高度な量子技術 この研究では、次のような方法が実証されました。人工ニューラルネットワークの自己学習・自己発展機能を利用した機械学習は、歪んだ情報を修正するのに役立ちます。新しい結果は、従来の補償光学に依存する従来のプロトコルよりも優れています。
「私たちはまだかなり初期の段階にあります。機械学習手法が量子コンピューター科学で役割を果たすことができることを理解していると、米国陸軍研究所（陸軍研究所）のプログラムマネージャーである女性のサラ・ギャンブル博士は説明します。 「チームの結果は、その理解を深める上でのエキサイティングな一歩です。」
この研究では、チームは一種のニューラルネットワークを使用して、歪んだ空間光モードを単一光子レベルで補正しました。
「ランダムな位相歪みは、最も重要なものの1つです。量子通信、量子暗号、量子センシングなどの幅広い量子技術で空間光モードを使用する場合の大きな課題」と、LSUのナラヤンブサル博士課程の学生は強調しました。 「私たちの方法は、従来の方法に比べて非常に効率的で時間の節約になります。これは、自由空間における量子技術の未来にとってエキサイティングなイベントです。」
陸軍が資金提供した研究者光子で構成されるシステムの情報の量子歪みを修正する機械学習アプローチを示し、戦場での量子センシングおよび量子通信技術の展開の見通しを改善します。
クレジット：LSU
研究チームによると、これは賢い量子技術は、大気の乱れが発生しやすい現実的な通信プロトコルで、複数ビットの情報を単一の光子にエンコードする機能を示しています。
「私たちのテクノロジーは、光通信と量子暗号-LSUの物理学の准教授であるOmarMaganyaLoaisaは結論を下します。 「現在、ルイジアナオプティカルネットワークイニシアチブの一環として機械学習フレームワークを実装し、よりスマートで、より安全で、より量子的なものにする方法を模索しています。」
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変動-ランダムな偏差任意の値の。量子力学において、無秩序に相互作用する多数の粒子のシステムを特徴付ける確率変数の平均値からの偏差。このような偏差は、粒子の熱運動または量子力学的効果によって引き起こされます。
補償光学は、制御された光学素子を使用して、不均一な媒体内での光の伝搬から生じる不規則な歪みを排除する方法を研究する光学の分野です。