【信息|美国陆军研究发现可增强量子信息传输的机器学习方法】【美国军用嵌入式系统网站2021年3月26日报道】美国陆军资助的路易斯安那州立大学研究团队展示了一种机器学习方法 ， 可以修正由光子组成的系统中的量子信息 ， 提高了在战场上部署量子传感和量子通信技术的可能性 。 当光子作为量子信息的载体来传输数据时 ， 由于环境波动破坏了保存量子信息所需的脆弱量子态 ， 这些信息往往会失真 。 该研究团队使用了一种神经网络来纠正单光子水平上光的失真空间模式 ， 研究表明机器学习技术能利用人工神经网络的自学和自我进化特征来帮助纠正失真信息 。 这种智能量子技术证明在受环境复杂因素影响的现实通信协议中 ， 编码单光子可能具有多个信息位 。 这项技术提升了依赖结构光子的光通信协议的信道容量 ， 对在单光子水平上运行的量子技术具有重要意义 。 该团队的成果有可能最终增强陆军在战场上的传感和通信能力 。 （北京海鹰科技情报研究所韩雨）
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