क्वांटम संवर्धित भाषा मॉडल विमानन सुरक्षा खुफिया और पूर्वानुमान संचालन के लिए

यह शोध एरोस्पेस सुरक्षा खुफिया के लिए क्वांटम सूचना प्रणाली (QISASI) की शुरुआत करता है, जो कि बहुपरकारी और स्केलेबल क्वांटम इंटेलिजेंस (QI) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) विधियाँ हैं। प्रस्तावित QISASI ढांचा विमानन सुरक्षा को बढ़ाता है, इसके संचालन के कार्यप्रवाह के साथ समन्वय करता है, और इसके मिशन समर्थन प्रणालियों के लिए क्वांटम सक्षम रखरखाव के लिए पूर्वानुमान अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करता है। QISASI का मुख्य नवाचार संदर्भात्मक विशेषता फ्यूज़न (QSACF²) मॉड्यूल आधारित क्वांटम आत्म-ध्यान है, जो बहुपरकारी विमानन डेटा जैसे इसके पाठ्य रिपोर्ट, ऑडियो संचार पूर्ववृत्त, रेडार टेलीमेट्री, और ADS-B संकेतों को ZZFeatureMap और मल्टीलेयर क्वांटम गेट संचालन का उपयोग करके इसके क्वांटम राज्यों में एन्कोड करता है। QISASI संरचना जटिल और उच्च आयामी इंटरैक्शन के उसके मॉडलिंग की दक्षता को सक्षम बनाती है, जो महत्वपूर्ण है और यह विसंगति पहचान, जोखिम पूर्वानुमान, और पूर्वानुमान रखरखाव में इसकी क्षमताओं को सुधारती है। इसलिए, वास्तविक दुनिया के ATCOSIM और ADS-B डेटासेट पर किए गए प्रयोगों से यह सिद्ध होता है कि QISASI असाधारण रूप से 99.99% तक की सटीकता हासिल करता है, जिससे विमानन सुरक्षा खुफिया के लिए इसकी मजबूती और वास्तविक दुनिया में विमानन निदान में प्रस्तावित हाइब्रिड क्वांटम शास्त्रीय शिक्षण दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को मान्य करता है।