論文の概要: Predicting atmospheric turbulence for secure quantum communications in free space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14768v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 22:38:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 15:22:05.750419
• Title: Predicting atmospheric turbulence for secure quantum communications in free space
• Title（参考訳）: 自由空間における安全な量子通信のための大気乱流予測
• Authors: Tareq Jaouni, Lukas Scarfe, Frédéric Bouchard, Mario Krenn, Khabat Heshami, Francesco Di Colandrea, Ebrahim Karimi,
• Abstract要約: 我々は、自由空間チャネル内の乱流強度を予測するために、リカレントニューラルネットワーク(TAROCCO)を訓練する。 この訓練は、オタワ市を横断する5.4kmの都市内自由空間リンクのために9ヶ月以上にわたって収集された気象と乱流のデータに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4517077427559345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Atmospheric turbulence is the main barrier to large-scale free-space quantum communication networks. Aberrations distort optical information carriers, thus limiting or preventing the possibility of establishing a secure link between two parties. For this reason, forecasting the turbulence strength within an optical channel is highly desirable, as it allows for knowing the optimal timing to establish a secure link in advance. Here, we train a Recurrent Neural Network, TAROCCO, to predict the turbulence strength within a free-space channel. The training is based on weather and turbulence data collected over 9 months for a 5.4 km intra-city free-space link across the City of Ottawa. The implications of accurate predictions from our network are demonstrated in a simulated high-dimensional Quantum Key Distribution protocol based on orbital angular momentum states of light across different turbulence regimes. TAROCCO will be crucial in validating a free-space channel to optimally route the key exchange for secure communications in real experimental scenarios.
• Abstract（参考訳）: 大気の乱流は、大規模自由空間量子通信ネットワークの主要な障壁である。 収差は光情報キャリアを歪ませ、それによって両者間の安全なリンクを確立する可能性を制限または防止する。 そのため,光チャネル内の乱流強度を予測できることが望ましい。 ここでは、自由空間チャネル内の乱流強度を予測するために、リカレントニューラルネットワーク(TAROCCO)を訓練する。 この訓練は、オタワ市を横断する5.4kmの都市内自由空間リンクのために9ヶ月以上にわたって収集された気象と乱流のデータに基づいている。 異なる乱流状態における光の軌道角運動量状態に基づいて, シミュレーションされた高次元量子鍵分布プロトコルにおいて, ネットワークからの正確な予測がもたらす影響を実証した。 TAROCCOは、実際の実験シナリオにおけるセキュアな通信のために鍵交換を最適にルーティングするために、自由空間チャネルを検証する上で重要である。

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