Optimierung von QKD-Netzen mittels maschinellen Lernens
Ziel des Vorhabens „QuNET − Optimierung von QKD-Netzen mittels maschinellen Lernens (QuNET+ML)“ ist es, den Einsatz der Quantenschlüsselverteilung (engl. Quantum Key Distribution, Abk. QKD) in realistischen Netzwerkszenarien zu ermöglichen.
Gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Laufzeit: Januar 2022 – Dezember 2024
Ziel des Vorhabens „QuNET − Optimierung von QKD-Netzen mittels maschinellen Lernens (QuNET+ML)“ ist es, den Einsatz der Quantenschlüsselverteilung (engl. Quantum Key Distribution, Abk. QKD) in realistischen Netzwerkszenarien zu ermöglichen. Große kommerzielle Netze, wie sie in der Industrie 4.0, der künftigen 6G-Kommunikation und in der fortschreitenden Digitalisierung und Vernetzung der Gesellschaft nötig werden, sind dabei von besonderem Interesse. Um eine stabile und sichere Kommunikation zu gewährleisten, soll erforscht werden, wie in solchen großen Netzwerken die Verteilung der Quanten-schlüssel optimiert werden kann. Das Fraunhofer HHI forscht deshalb an neuen Anwendungen des maschinellen Lernens und integriert sowie erprobt diese in geeigneten Teststrecken zur Quantenkommunikation.