El nuevo software de código abierto para criptografía cuántica es mayor que la suma de sus partes

Los modelos precisos de situaciones del mundo real son importantes para unir la investigación teórica y experimental de manera significativa. Sin embargo, crear estos modelos informáticos realistas es una tarea de gran envergadura. Se necesitan cantidades significativas de datos, códigos y conocimientos especializados en una amplia gama de áreas complejas para crear un software útil y completo.

El Dr. Norbert Lütkenhaus, director ejecutivo del Instituto de Computación Cuántica (IQC) y profesor del Departamento de Física y Astronomía de la Universidad de Waterloo, junto con su grupo de investigación, han pasado los últimos años desarrollando modelos de software precisos para la investigación en distribución de claves cuánticas (QKD).

QKD es un proceso de criptografía que aprovecha los principios fundamentales de la mecánica cuántica para intercambiar claves secretas, que luego pueden utilizarse para garantizar una comunicación segura.

Lütkenhaus y su grupo de investigación lanzaron recientemente un paquete de software modular de código abierto en GitHubque permite a los usuarios modelar protocolos QKD realistas y calcular la tasa de generación de claves cuánticas seguras utilizando variables enviadas por el usuario para escenarios del mundo real.

«Para modelar y analizar configuraciones de QKD se necesitan muchas habilidades diferentes. Nuestro marco de software permite que expertos en diversas áreas, como teoría de optimización, modelado óptico y análisis de seguridad, combinen sus conocimientos», afirma Lütkenhaus. «El enfoque de código abierto está diseñado para fomentar una comunidad interdisciplinaria de la que se beneficiarán todos los investigadores».

Al crear sus modelos y protocolos realistas, el equipo consideró una amplia gama de problemas que presentan diferentes desafíos en el proceso de codificación y luego dividió el problema a partir de un único desafío de codificación monumental en partes y módulos más pequeños. De esta manera, el equipo pudo apoyarse en la variada experiencia de sus miembros y traer colaboradores en áreas especializadas.

«Los modelos QKD con supuestos realistas requieren una gran cantidad de información y conocimiento en una gran cantidad de dominios. Especialmente si se quieren interconectar con datos experimentales o modelos realistas en los que no somos necesariamente expertos», afirma John Burniston, el desarrollador principal de este paquete de software e investigador asociado en IQC.

«Nuestro software divide esta tarea monumental en partes más pequeñas, por lo que pasó de la tarea de ‘necesitaba aprender todo’ a ‘déjame resolver esta parte e incorporarla con otras’, lo que es menos abrumador».

Además de incorporar la gama necesaria de conocimientos durante el desarrollo del software, la naturaleza modular también es un beneficio para la enseñanza y la formación de nuevos investigadores y estudiantes. Los nuevos investigadores de grado pueden ser dirigidos a un solo módulo, donde se centran en el aprendizaje y la optimización de un solo aspecto o variable dentro del modelo general de QKD.

Dado que sus cambios pueden luego incorporarse al paquete de software general, los estudiantes pueden ver cómo los cambios en su pequeña sección pueden afectar el alcance general del problema y el resultado de las tasas clave de QKD.

El nuevo paquete de software es una reescritura completa de una versión anterior lanzada en 2021, que ahora se ha optimizado para mejorar la experiencia del usuario. Con fragmentos de módulos más pequeños y más controles y contrapesos internos para la validación, el software puede identificar a los usuarios si un valor ingresado es realista y correcto o si es probable que arroje un resultado sin sentido. En general, estas actualizaciones crean un software que es más fácil de aprender e incorporar a la investigación.

Actualmente, el grupo de Lütkenhaus está trabajando con varios colaboradores para desarrollar nuevos módulos para el paquete de software y aplicar su modelado de software QKD en laboratorios de investigación experimental.

El grupo de Lütkenhaus se ha asociado con diferentes equipos de Waterloo: el Dr. Henry Wolkowicz y su grupo del Departamento de Combinatoria y Optimización, en optimización convexa numérica; y el Dr. Thomas Jennewein de IQC y su grupo, para modelar tasas clave para aplicaciones QKD satelitales.

También cuentan con socios de otras instituciones que trabajan en una variedad de problemas de modelado realista. Utilizando sus modelos de software, ya han encontrado formas de mejorar significativamente las tasas de claves experimentales con sus colaboradores.

Al publicar este paquete de software como código abierto, los investigadores esperan alentar a la comunidad científica de QKD a colaborar y crecer. Para facilitar esta colaboración, están planeando una próxima sesión de capacitación para investigadores de todo el mundo.

Los detalles se anunciarán en el sitio web del proyecto una vez que estén finalizados. Además, el paquete de software también tiene como objetivo reducir la brecha y proporcionar conexiones entre la teoría y las pruebas matemáticas con datos experimentales y dispositivos de construcción.

«Es divertido combinar el trabajo de desarrollo de software con la investigación de vanguardia», afirma Burniston. «Podemos ofrecer esta nueva herramienta a todo el mundo, ayudar a la comunidad en general y hacer avanzar la investigación».