C114訊 7月11日消息（南山）據國家知識產權局，國科量子通信網絡有限公司公開了一項“一種基于AI的量子通信優化方法及系統”專利，發明人：石濤；陳詩萃；王軍偉。
專利內容顯示，近年來，隨著人工智能和量子計算的快速發展，兩者之間的交叉融合已經成為一種新趨勢，AI技術以其強大的數據處理和模式識別能力，在優化復雜系統方面展現出巨大潛力，而量子計算則以其獨特的并行性和指數級計算能力，在處理大規模數據和解決復雜問題時具有顯著優勢。
具體來說，基于AI的量子通信優化方法可以通過模擬和訓練量子通信協議，發現新的糾纏提純方案、優化量子態傳輸過程等，例如，借助深度學習對量子技術的賦能，可以學習出量子隱形傳態協議，并提升傳輸的保真度，此外，AI技術還可以用于優化量子通信協議中的參數設置、提高協議的魯棒性和適應性等。
但是，現有的量子通信優化方法仍存在一些挑戰和限制，如量子通信網絡的復雜性和不確定性，以及量子態傳輸過程中的噪聲和損耗等，這些問題可能導致量子通信質量下降，影響量子通信的可靠性和效率，同時，量子通信網絡包含多個層級，以上問題會導致不同層級之間的量子通信質量存在顯著差異。
為了克服現有技術的上述缺陷，本發明提供了一種基于AI的量子通信優化系統，以解決上述背景技術中存在的問題。本發明提供如下技術方案：一種基于AI的量子通信優化系統，包括：量子通信分層識別模塊、通信數據獲取傳輸模塊、量子通信質量分析模塊、損失函數分層判斷模塊，以及智能終端優化預警模塊。
本發明的技術效果和優點：
本發明通過設有量子通信分層識別模塊、通信數據獲取傳輸模塊、量子通信質量分析模塊、損失函數分層判斷模塊，以及智能終端優化預警模塊，依據量子通信網絡的線性拓撲結構對量子通信網絡進行分層識別并獲取量子通信網絡各層級的量子信息，對量子通信網絡進行通信質量分析得出各層級的量子通信質量指數，提高了量子通信網絡的可靠性和效率，通過對不同層級的量子分析準確反映量子通信過程中的相位衰減和振幅衰減，進而評估量子通信網絡的穩定性和傳輸效率以提高通信質量。
將各層級的量子通信質量指數代入損失函數模型計算各層級的損失差異指數完成對量子通信網絡各層級的風險判斷，依據風險判斷結果進行風險梯度劃分，智能終端完成優化預警指令，及時響應并處理潛在風險，確保量子通信網絡的穩定運行。 
