論文の概要: Language Model for Large-Text Transmission in Noisy Quantum Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20842v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 15:11:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.954995
• Title: Language Model for Large-Text Transmission in Noisy Quantum Communications
• Title（参考訳）: 雑音量子通信における大規模テキスト伝送のための言語モデル
• Authors: Yuqi Li, Zhouhang Shi, Haitao Ma, Li Shen, Jinge Bao, Yunlong Xiao,
• Abstract要約: 量子通信は情報処理に革命をもたらす可能性があり、古典的な通信に比べてセキュリティとキャパシティが向上する。 ノイズの存在は、これらの利点を実現するための大きな障壁である。 本稿では、自然言語処理から機械学習フレームワークを適用することで、ノイズの多い量子通信の性能を向上させる方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.107910121826556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum communication has the potential to revolutionize information processing, providing unparalleled security and increased capacity compared to its classical counterpart by using the principles of quantum mechanics. However, the presence of noise remains a major barrier to realizing these advantages. While strategies like quantum error correction and mitigation have been developed to address this challenge, they often come with substantial overhead in physical qubits or sample complexity, limiting their practicality for large-scale information transfer. Here, we present an alternative approach: applying machine learning frameworks from natural language processing to enhance the performance of noisy quantum communications, focusing on superdense coding. By employing bidirectional encoder representations from transformers (BERT), a model known for its capabilities in natural language processing, we demonstrate improvements in information transfer efficiency without resorting to conventional error correction or mitigation techniques. These results mark a step toward the practical realization of a scalable and resilient quantum internet.
• Abstract（参考訳）: 量子通信は、情報処理に革命をもたらす可能性があり、量子力学の原理を用いることで、古典的なものと比べ、非並列のセキュリティと容量の増大を提供する。 しかし、これらの利点を実現する上では、ノイズの存在が大きな障壁となっている。 この課題に対処するために量子エラー補正や緩和といった戦略が開発されているが、物理量子ビットやサンプルの複雑さにかなりのオーバーヘッドが伴い、大規模な情報転送の実用性に制限が課せられていることが多い。 本稿では,自然言語処理から機械学習フレームワークを適用することで,ノイズの多い量子通信の性能を向上させる方法を提案する。 自然言語処理の能力で知られている変換器(BERT)の双方向エンコーダ表現を利用することで,従来の誤り訂正や緩和技術に頼ることなく,情報伝達効率の向上を実証する。 これらの結果は、スケーラブルでレジリエントな量子インターネットの実現に向けての一歩となる。

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