7月11日消息（南山）據(jù)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局，國(guó)科量子通信網(wǎng)絡(luò)有限公司公開了一項(xiàng)“一種基于AI的量子通信優(yōu)化方法及系統(tǒng)”專利，發(fā)明人：石濤；陳詩(shī)萃；王軍偉。

專利內(nèi)容顯示，近年來(lái)，隨著人工智能和量子計(jì)算的快速發(fā)展，兩者之間的交叉融合已經(jīng)成為一種新趨勢(shì)，AI技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力，在優(yōu)化復(fù)雜系統(tǒng)方面展現(xiàn)出巨大潛力，而量子計(jì)算則以其獨(dú)特的并行性和指數(shù)級(jí)計(jì)算能力，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和解決復(fù)雜問(wèn)題時(shí)具有顯著優(yōu)勢(shì)。

具體來(lái)說(shuō)，基于AI的量子通信優(yōu)化方法可以通過(guò)模擬和訓(xùn)練量子通信協(xié)議，發(fā)現(xiàn)新的糾纏提純方案、優(yōu)化量子態(tài)傳輸過(guò)程等，例如，借助深度學(xué)習(xí)對(duì)量子技術(shù)的賦能，可以學(xué)習(xí)出量子隱形傳態(tài)協(xié)議，并提升傳輸?shù)谋Ｕ娑?，此外，AI技術(shù)還可以用于優(yōu)化量子通信協(xié)議中的參數(shù)設(shè)置、提高協(xié)議的魯棒性和適應(yīng)性等。

但是，現(xiàn)有的量子通信優(yōu)化方法仍存在一些挑戰(zhàn)和限制，如量子通信網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定性，以及量子態(tài)傳輸過(guò)程中的噪聲和損耗等，這些問(wèn)題可能導(dǎo)致量子通信質(zhì)量下降，影響量子通信的可靠性和效率，同時(shí)，量子通信網(wǎng)絡(luò)包含多個(gè)層級(jí)，以上問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致不同層級(jí)之間的量子通信質(zhì)量存在顯著差異。

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明提供了一種基于AI的量子通信優(yōu)化系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中存在的問(wèn)題。本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于AI的量子通信優(yōu)化系統(tǒng)，包括：量子通信分層識(shí)別模塊、通信數(shù)據(jù)獲取傳輸模塊、量子通信質(zhì)量分析模塊、損失函數(shù)分層判斷模塊，以及智能終端優(yōu)化預(yù)警模塊。

本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明通過(guò)設(shè)有量子通信分層識(shí)別模塊、通信數(shù)據(jù)獲取傳輸模塊、量子通信質(zhì)量分析模塊、損失函數(shù)分層判斷模塊，以及智能終端優(yōu)化預(yù)警模塊，依據(jù)量子通信網(wǎng)絡(luò)的線性拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)量子通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分層識(shí)別并獲取量子通信網(wǎng)絡(luò)各層級(jí)的量子信息，對(duì)量子通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信質(zhì)量分析得出各層級(jí)的量子通信質(zhì)量指數(shù)，提高了量子通信網(wǎng)絡(luò)的可靠性和效率，通過(guò)對(duì)不同層級(jí)的量子分析準(zhǔn)確反映量子通信過(guò)程中的相位衰減和振幅衰減，進(jìn)而評(píng)估量子通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和傳輸效率以提高通信質(zhì)量。

將各層級(jí)的量子通信質(zhì)量指數(shù)代入損失函數(shù)模型計(jì)算各層級(jí)的損失差異指數(shù)完成對(duì)量子通信網(wǎng)絡(luò)各層級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)判斷，依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)判斷結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)梯度劃分，智能終端完成優(yōu)化預(yù)警指令，及時(shí)響應(yīng)并處理潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保量子通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行。

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