Ссылка на кабинет: 1517
Тип проекта: Научно-исследовательская работа
Статус проекта: В работе с 10.03.2023
Получить решение машинного обучения, позволяющее предсказывать и снижать ошибки квантового шифрования
В рамках проекта предлагается улучшить эффективности работы существующей реализации с помощью применения алгоритмов машинного обучения. Предполагается разработать алгоритм для алгоритма машинного обучения, который на основе анализа
• QBER предыдущих фрэймов
• QBER вспомогательных состояний-приманок
• теоретической модели
будет
• максимально точно предсказывать априорный QBER для текущего фрэйма
• своевременно обнаруживать резкие скачкообразные переходы и адаптировать параметры кода под меняющиеся внешние условия
| Деркач Денис Александрович |
|---|
| департамент больших данных и информационного поиска |
| Руководитель проекта, Инициатор проекта |
| dderkach@hse.ru |
| Нигматуллин Роман Максимович |
|---|
| БПМ203 |
| CV/ML разработчик |
| rmnigmatullin@edu.hse.ru |