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该研究团队展示了一种基于强化学习的控制框架，用于优化锂-6强相互作用简并费米气体制备过程中的蒸发冷却过程。通过采用柔性演员-评论家算法，该系统能够自主探索高维参数空间以寻找最优冷却轨迹。与传统指数式降温方案相比，该方法在0.5秒内实现了原子密度提升达130%，揭示了兼顾快速蒸发与热平衡的非平凡控制策略。虽然当前优化重点在于蒸发阶段，但未来整合灰熔融态冷却等其他冷却阶段，可将强化学习技术扩展至全制备流程。该成果凸显了强化学习作为闭环量子控制和复杂原子物理实验自动校准通用工具的巨大潜力。