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对于半导体中自旋缺陷（如金刚石中的氮空位中心或碳化硅中的双空位）局部环境的深入认知，对优化量子传感与信息应用中的控制及纠缠协议至关重要。然而，由于自旋浴测量极为耗时，直接实验表征单个缺陷环境的传统方法难以规模化。该工作通过解析稀疏实验相干信号（仅需数小时获取），解决了从随机核子中重建自旋缺陷周围原子位置及超精细耦合的逆问题。为同时确定同位素核自旋数量及其超精细耦合的挑战，研究人员采用融合第一性原理数据的跨维度贝叶斯方法，获得样本中核自旋数量、超精细耦合及位置的后验概率分布。该方法不仅实现了自旋缺陷的高通量筛选，还展示了如何指导动态解耦实验设计，以检测目标超精细耦合区间的核自旋。虽然研究重点在于加速自旋缺陷表征，这种贝叶斯方法还为自旋缺陷的数字孪生研究奠定基础——即自旋缺陷系统的虚拟模型可与实时实验数据同步演化。该团队开发并应用的整套工具，为半导体中自旋缺陷在量子传感与信息应用中的规模化部署开辟了新途径。