将理论研究和实验研究以有意义的方式结合在一起，离不开对现实世界场景进行准确建模。然而，创建这些逼真的计算机模型是一项庞大的工作。为了创建有用且全面的软件，需要跨各种复杂领域的大量数据、代码和专业知识。

滑铁卢大学量子计算研究所（IQC）执行主任兼物理与天文学系教授诺贝特·吕特肯豪斯博士及其研究团队，过去几年一直在为量子密钥分发（QKD）研究开发准确的软件模型。

QKD 是一种密码学过程，它利用量子力学的基本原理来交换密钥，这些密钥随后可用于确保通信安全。

吕特肯豪斯及其研究团队最近在 GitHub 上发布了一个模块化的开源软件包，允许用户模拟现实的 QKD 协议，并使用用户提交的实际场景变量来计算安全量子密钥的生成率。

“建模和分析 QKD 设置需要多种技能的综合。我们的软件框架允许优化理论、光学建模和安全分析等各个领域的专家将他们的知识汇集在一起，”吕特肯豪斯说。“开源方法旨在培养一个跨学科社区，让所有研究人员都能从中受益。”

在创建这些逼真的模型和协议时，该团队考虑了各种在编码过程中呈现不同挑战的问题，然后将这一巨大的编码挑战拆分成更小的部分和模块。通过这样做，团队能够利用成员的不同专业知识，并引入专业领域的合作者。

“基于现实假设的 QKD 模型需要跨大量领域的大量信息和知识。特别是如果你想将它们与实验数据或现实模型相结合，而我们可能并非这方面的专家，”该软件包的主要开发人员、IQC 的研究助理约翰·伯尼斯顿说。

“我们的软件将这个巨大的任务分解成更小的部分，因此从‘我需要学习一切’的任务转变为‘让我解决这部分并将其与其他部分结合起来’，这样就没那么吓人了。”

除了在软件开发过程中融入必要的专业知识范围外，模块化特性还有利于教学和培训新的研究人员和学生。新的本科研究人员可以被引导到一个单独的模块，在那里他们专注于学习和优化整体 QKD 模型中的一个方面或变量。

由于他们的更改可以随后被整合到整个软件包中，因此学生能够看到他们对小部分的更改如何影响 QKD 密钥率问题的整体范围和结果。

新的软件包是对 2021 年发布的上一版本的完全重写，现已优化以增强用户体验。凭借更多的小型模块、更多的内部验证和平衡检查，该软件可以向用户识别输入值是否现实且正确，或者它是否可能产生无意义的输出。总体而言，这些更新创造了更易于学习和融入研究的软件。

目前，吕特肯豪斯的小组正在与几位合作者合作，为软件包开发新模块，并将其 QKD 软件建模应用于实验研究室中。

吕特肯豪斯的小组已经与水卢大学的不同团队展开了合作：与组合优化系的亨利·沃尔科维奇博士及其团队在数值凸优化方面展开合作；以及与IQC的托马斯·詹纳维恩博士及其团队在卫星QKD应用中的密钥率建模方面展开合作。

他们还与来自其他机构的研究人员合作，致力于解决各种现实建模问题。通过使用他们的软件模型，他们已经与合作者找到了显著提高实验密钥率的方法。

通过发布这个开源软件包，研究人员希望鼓励QKD科学界开展合作并不断发展壮大。为了促进这种合作，他们计划为来自世界各地的研究人员举办一次即将举行的培训会议。

一旦最终确定，详细信息将在项目网站上公布。此外，该软件包还旨在缩小理论与数学证明之间的差距，并为实验数据和设备构建提供联系。

“将软件开发工作与尖端研究相结合是非常有趣的，”伯尼斯顿说。“我们可以把这个新工具交给每个人，帮助更广泛的社区，并真正推动研究向前发展。”