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该论文介绍了一种结合人工智能（AI）与量子启发技术的新方法，用于提升多变量优化实验的效率。通过先进的软件模拟，与传统物理实验相比，该方法显著减少了时间和成本。研究以酶发酵为焦点，证明该方法能用更少的实验获得更优结果。这些发现凸显了该方法在更有效识别最佳配方方面的潜力，将推动酶发酵及其他需要复杂优化领域的发展。最初，活性成分（AIN）即使经过600次实验仍无法提升。然而采用本文所述方法后，研究人员仅用405次实验就发现了更优配方，使AIN从8481提升至10068，实现了18.7%的改进。