量子科技中心_量科网

基于自旋系统的量子磁传感技术已成为探测超弱磁场的新范式，其前所未有的灵敏度为导航、地理定位、生物医学等应用注入了新活力。从技术方案角度看，量子磁传感的核心在于设计最优探测参数以显现并估算目标信号（SoI）。现有研究主要依赖于基于黑盒人工智能模型的自适应算法或公式驱动的原理性搜索方法。然而当目标信号范围较宽且量子传感器存在物理约束时，这些方法可能无法高效或最优收敛，导致探测时间延长和传感精度下降。 该研究团队提出了一种采用两阶段优化方法的新方案：第一阶段使用固定探测参数集的贝叶斯神经网络缩小目标信号范围；第二阶段设计联邦强化学习智能体在缩小的搜索空间内微调探测参数。该方案在钻石氮空位中心电子自旋单次读出的严苛条件下（总探测时间受限）开发验证，相较于现有技术，在大范围直流磁场估算中实现了精度与资源效率的显著提升。