🎉 ML + квантовая криптография: новый шаг к устойчивым системам КРК Специалисты НИТУ МИСИС, НИУ ВШЭ и компании QRate представили новый подход к повышению надежности квантового распределения ключей (КРК) — с использованием алгоритмов машинного обучения. Квантовая криптография крайне чувствительна к помехам и нестабильности оборудования. При этом высокоскоростные системы КРК должны работать почти в реальном времени, что требует эффективной коррекции ошибок. 👤 Что предложили исследователи? ML-алгоритм, который: 🔘прогнозирует уровень квантовых ошибок на основе их истории и дополнительных параметров; 🔘помогает подбирать оптимальные коды коррекции ошибок под текущие условия канала; 🔘учитывает вероятность регистрации «обманных» лазерных импульсов — они не формируют ключ, но критически важны для оценки его длины и безопасности. Метод был протестирован на реальных экспериментальных данных и показал свою применимость для практических систем КРК. 🔥 Этот результат — еще один пример того, как машинное обучение усиливает квантовые технологии, делая их ближе к промышленному применению. Подробнее >>> @goqrate