Creative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 GermanyPachnicke, Stephan2025-12-032025-12-032025-12-02https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/26933https://doi.org/10.34657/26170Das Projekt QuNET+ML ist Teil der QuNET-Initiative. Die verschiedenen Plus-Projekte adressieren hierbei die Fehlbedarfe des Kernprojektes. Ziel von QuNET+ML war es, den Einsatz von Quantum Key Distribution (kurz: QKD) in realistischen Netzszenarien zu untersuchen. Das Interesse lag insbesondere auf vermaschten Netzstrukturen mit dynamischen Lastanforderungen. Bei der Realisierung eines vermaschten QKD-Netzes ist, für eine erhöhte Ausfallsicherheit, die Berücksichtigung von Resilienzverfahren besonders wichtig. Darüber hinaus muss in großen Netzen ebenfalls von heterogenen Systemen ausgegangen werden, wodurch unter anderem unterschiedliche QKD-Verfahren, Protokolle, etc. innerhalb eines Netzes eingesetzt werden. Hieraus folgt, dass die Optimierung der verschiedenen Systemparameter äußerst herausfordernd sein wird und mit klassischen Optimierungsverfahren nicht gelöst werden kann. Daher wurden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens (ML) untersucht . Diese Methoden wurden in einem Demonstrator integriert, um mit Hilfe der Industriepartner eine zügige Kommerzialisierung voranzutreiben.ger600 | TechnikSichere KommunikationQuantum Key DistributionMaschinelles LernenRoutingoptimierungReport25 Seiten9