Китай добился квантового распределения ключей на расстоянии более 1000 км

Квантовое распределение ключей (QKD) основано на принципах квантовой механики и обеспечивает защищенную связь между двумя сторонами. В сочетании с шифром Вернама, созданной сто лет назад системой шифрования, оно может достигать высочайшего уровня безопасности, пригодного для самой конфиденциальной коммуникации.

Однако дистанция квантовой криптографии ограничена рядом факторов вроде помех и затухания.

Ученые из Научно-технического университета Китая вместе с коллегами из Университета Цинхуа и институтов Академии наук Китая добились успешного применения протокола полей-близнецов (TF-QKD) на рекордно большом расстоянии в 1002 км со скоростью 0,0034 бит/с. Это исследование не только подтверждает работоспособность протокола на крайне больших дистанциях, но и показывает, что он готов к использованию для решения практических задач.

Для достижения такого результата ученые использовали оптическое волокно с крайне низкими потерями с сердцевиной из кварца, показатель максимального затухания которого достигает 0,16 дБ/км. Также были разработаны сверхпроводящие однофотонные детекторы. Применив множество волокон при температурах 40 К и 2,2 К, удалось снизить шумы детекторов до 0,02 Гц. Более того, ученые также создали схему оценки квантовой фазы для предотвращения спонтанных помех комбинационного рассеяния, что снизило шум системы ниже 0,01 Гц.

Успех китайских ученых несет в себе важные последствия для безопасной квантовой коммуникации. Он открывает новые возможности для дальнего квантового распределения ключей и реализации высокоскоростных междугородних сетей квантовой коммуникации.

Недавно китайские ученые https://hightech.plus/2023/06/09/kitaiskii-kvantovii-kompyut... о достижении очередного важного этапа в развитии квантовых вычислений: квантовый компьютер «Цзючжан» смог выполнить задачи, которые обычно используются в моделях искусственного интеллекта, в 180 миллионов раз быстрее, чем самый мощный суперкомпьютер. Новые возможности «Цзючжан» пригодятся в сферах сбора данных, биологической информатики, анализа сетей и химического моделирования.