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经营杠杆的定义现有的量子通信优化方法仍存在一些挑战和限制

C114讯 7月11日消息（南山）据国家知识产权局，国科量子通信网络有限公司公开了一项“一种基于AI的量子通信优化方法及系统”专利，发明人：石涛；陈诗萃；王军伟。

专利内容显示，近年来，随着人工智能和量子计算的快速发展，两者之间的交叉融合已经成为一种新趋势，AI技术以其强大的数据处理和模式识别能力，在优化复杂系统方面展现出巨大潜力，而量子计算则以其独特的并行性和指数级计算能力，在处理大规模数据和解决复杂问题时具有显著优势。

具体来说，基于AI的量子通信优化方法可以通过模拟和训练量子通信协议，发现新的纠缠提纯方案、优化量子态传输过程等，例如，借助深度学习对量子技术的赋能，可以学习出量子隐形传态协议，并提升传输的保真度，此外，AI技术还可以用于优化量子通信协议中的参数设置、提高协议的鲁棒性和适应性等。

但是，现有的量子通信优化方法仍存在一些挑战和限制，如量子通信网络的复杂性和不确定性，以及量子态传输过程中的噪声和损耗等，这些问题可能导致量子通信质量下降，影响量子通信的可靠性和效率，同时，量子通信网络包含多个层级，以上问题会导致不同层级之间的量子通信质量存在显著差异。

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基于AI的量子通信优化系统，以解决上述背景技术中存在的问题。本发明提供如下技术方案：一种基于AI的量子通信优化系统，包括：量子通信分层识别模块、通信数据获取传输模块、量子通信质量分析模块、损失函数分层判断模块，以及智能终端优化预警模块。

本发明的技术效果和优点：

本发明通过设有量子通信分层识别模块、通信数据获取传输模块、量子通信质量分析模块、损失函数分层判断模块，以及智能终端优化预警模块，依据量子通信网络的线性拓扑结构对量子通信网络进行分层识别并获取量子通信网络各层级的量子信息，对量子通信网络进行通信质量分析得出各层级的量子通信质量指数，提高了量子通信网络的可靠性和效率，通过对不同层级的量子分析准确反映量子通信过程中的相位衰减和振幅衰减，进而评估量子通信网络的稳定性和传输效率以提高通信质量。

将各层级的量子通信质量指数代入损失函数模型计算各层级的损失差异指数完成对量子通信网络各层级的风险判断，依据风险判断结果进行风险梯度划分，智能终端完成优化预警指令，及时响应并处理潜在风险，确保量子通信网络的稳定运行。

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