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O novo software de código aberto é maior que a soma de suas partes

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Jul 3, 2024
Norbert Lütkenhaus, John Burniston e sua equipe juntos em frente a

Norbert Lütkenhaus, John Burniston e sua equipe juntos em frente a uma grande janela

Modelos precisos de cenários do mundo real são importantes para unir pesquisa teórica e experimental de maneiras significativas. Criar esses modelos de computador realistas, no entanto, é um empreendimento muito grande. Quantidades significativas de dados, código e expertise em uma ampla gama de áreas intrincadas são necessárias para criar software útil e abrangente.

Dr. Norbert Lütkenhaus, diretor executivo do Institute for Quantum Computing (IQC) e professor do Departamento de Física e Astronomia da University of Waterloo, juntamente com seu grupo de pesquisa, passaram os últimos anos desenvolvendo modelos de software precisos para pesquisa em distribuição de chaves quânticas (QKD). QKD é um processo de criptografia que aproveita princípios fundamentais da mecânica quântica para trocar chaves secretas, que podem então ser usadas para garantir comunicação segura.

Lütkenhaus e seu grupo de pesquisa lançaram recentemente um pacote de software modular e de código aberto no GitHub, que permite aos usuários modelar protocolos QKD realistas e calcular a taxa de geração de chaves quânticas seguras usando variáveis ​​enviadas pelo usuário para cenários do mundo real.

“Modelar e analisar configurações de QKD exigem muitas habilidades diferentes para se unirem. Nossa estrutura de software permite que especialistas em várias áreas, como teoria de otimização, modelagem óptica e análise de segurança, reúnam seus conhecimentos”, diz Lütkenhaus. “A abordagem de código aberto é projetada para promover uma comunidade interdisciplinar da qual todos os pesquisadores se beneficiarão.”

Ao criar seus modelos e protocolos realistas, a equipe considerou uma ampla gama de problemas que apresentam diferentes desafios no processo de codificação e, então, dividiu o problema de um único desafio de codificação monumental em partes e módulos menores. Ao fazer isso, a equipe foi capaz de se apoiar na expertise variada de seus membros e trazer colaboradores em áreas especializadas.

“Modelos QKD com suposições realistas exigem muitas informações e conhecimento em um grande número de domínios. Especialmente se você quiser interconectá-los com dados experimentais ou modelos realistas nos quais não somos necessariamente especialistas”, diz John Burniston, o desenvolvedor líder deste pacote de software e um associado de pesquisa no IQC. “Nosso software divide essa tarefa monumental em pedaços menores, então ele passou da tarefa de ‘eu precisava aprender tudo’ para ‘deixe-me resolver esta parte e incorporá-la com outras’, o que é menos assustador.”

Além de incorporar a gama necessária de expertise durante o desenvolvimento do software, a natureza modular também é um benefício para o ensino e treinamento de novos pesquisadores e alunos. Novos pesquisadores de graduação podem ser direcionados para um único módulo, onde eles se concentram em aprender e otimizar apenas um aspecto ou variável dentro do modelo QKD geral. Como suas mudanças podem então ser incorporadas ao pacote geral de software, os alunos são capazes de ver como as mudanças em sua pequena seção podem impactar o escopo geral do problema e o resultado das taxas-chave do QKD.

O novo pacote de software é uma reescrita completa de uma versão anterior lançada em 2021, que agora foi otimizada para aprimorar a experiência do usuário. Com mais pedaços de módulos menores e mais verificações e balanços internos para validação, o software pode identificar para os usuários se um valor inserido é realista e correto ou se é provável que dê uma saída sem sentido. No geral, essas atualizações criam um software que é mais fácil para alguém aprender e incorporar em sua pesquisa.

Atualmente, o grupo de Lütkenhaus está trabalhando com vários colaboradores para desenvolver novos módulos para o pacote de software e aplicar sua modelagem de software QKD em laboratórios de pesquisa experimental. O grupo de Lütkenhaus fez parceria com diferentes equipes de Waterloo: Dr. Henry Wolkowicz e seu grupo do Departamento de Combinatória e Otimização, em otimização convexa numérica; e Dr. Thomas Jennewein do IQC e seu grupo, para modelar taxas de chave para aplicações de QKD de satélite. Eles também têm parceiros de outras instituições trabalhando em uma variedade de problemas de modelagem realistas. Usando seus modelos de software, eles já encontraram maneiras de melhorar significativamente as taxas de chave experimentais com seus colaboradores.

Ao publicar este pacote de software como código aberto, os pesquisadores esperam encorajar a comunidade científica do QKD a colaborar e crescer. Para facilitar essa colaboração, eles estão planejando uma próxima sessão de treinamento para pesquisadores de todo o mundo. Os detalhes serão anunciados assim que finalizados. Além disso, o pacote de software também visa diminuir a lacuna e fornecer conexões entre teoria e provas matemáticas com dados experimentais e dispositivos de construção.

“É divertido misturar trabalho em desenvolvimento de software com pesquisa de ponta”, diz Burniston. “Podemos dar essa nova ferramenta a todos, ajudar a comunidade maior e realmente impulsionar a pesquisa.”

Elizabeth Kleisath

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