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大规模量子系统要求远距离量子器件间保持光学相干性，这需要实现光谱不可区分性。固态可扩展平台为实现该目标提供了可行路径，但环境扰动（包括退相位、光谱扩散和自旋浴相互作用）会影响发射体光谱并破坏相干性。该研究团队通过统计理论识别出由环境耦合缓慢变化导致的光谱扩散关联性，揭示了可推广至其他扰动的可预测动力学特征。重要的是，该发现可能促成面向远程量子发射体的预测框架构建及退相干工程开发。为验证该框架，研究人员证实基于有限数据训练的机器学习模型能准确预测未见光谱行为。在不同量子发射体上实现该模型后，相较无预测情况，光谱偏移可降低约2.1至15.8倍（具体取决于发射体稳定性）。该工作首次将预测系统理论和复本理论应用于量子技术，并首次通过实验验证了可跨多个量子发射体泛化的内部预测机制。这些成果为可扩展量子系统中的实时退相干工程奠定了基础，有望增强光学相干性和多发射体同步性，对量子通信、计算、成像及传感领域产生广泛影响。