本报讯 近日，南京邮电大学量子信息技术研究所教授王琴团队在量子密码领域取得新突破。该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中， 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制， 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下，将系统传输效率提升接近20%。该成果近期发表在《应用物理评论》上。
量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术，有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间——能量编码等编码方式，其中相位编码方式最为广泛。该类系统在运行过程中存在相位漂移问题，目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决，但会降低量子密码系统传输效率。
对此，王琴团队利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小，进而实现主动反馈与控制，同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新，使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。（田小雨）
《中国科学报》 (2019-08-08 第7版 信息技术)
