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可扩展的离子阱量子计算通常采用模块化芯片实现，这些芯片包含具有特定功能的独立区域，例如存储、态制备和门操作执行。为了运行量子电路，离子必须在这些区域之间传输，这一过程称为离子穿梭。要获得可靠的计算结果，必须对穿梭过程进行优化。然而，随着离子数量的增加，这成为一个高维优化问题，无法高效计算最优解。据研究人员所知，该团队首次展示了将强化学习（RL）用于离子穿梭优化。强化学习非常适合此类场景，因为它能够通过与问题的直接交互来学习策略。该团队表明，该团队的RL方法优于当前最先进的启发式技术，穿梭操作减少了高达36.3%。此外，该团队证明该方法可轻松应用于各种芯片架构。该团队的方法为芯片设计过程中研究穿梭效率提供了一种通用手段，因此对于未来更复杂的架构而言，这是一个极具价值的工具。