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“如何利用能量极低且极易受干扰的量子态，在高噪声、高损耗以及存在窃听风险的量子信道中实现安全可靠的通信，一直是该领域亟待攻克的核心难题。”清华大学教授龙桂鲁介绍，研究团队曾在2022年创造了100公里的量子直接通信世界纪录，但速率仅为0.5bps，仅能传输字数极少的报文。此前，国际上多个团队（包括量子院团队）提出的单向量子直接通信方案，仅在无损耗的理想条件下可行，在高损耗和高噪声的现实环境中开展则困难重重。
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研究团队采用创新方法，首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络，使之学习吸收线的所有特征；为提高探测灵敏度，研究团队有意增加了低信噪比样本的训练，使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%，探测完备性也显著提升约30%，达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间，并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。
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