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高精度量子控制对于量子计算和量子信息处理至关重要。然而，其实施面临环境噪声的挑战，这会影响量子系统的稳定性和准确性。该工作提出了一种结合机器学习技术的量子控制方法，将环境因素纳入控制方案设计，从而提高噪声环境下的控制保真度。具体而言，研究人员研究了耦合玻色子浴的二能级系统中任意量子态的制备问题。 该团队采用深度强化学习（DRL）和监督学习（SL）算法来设计能抑制噪声的特定控制脉冲。这两种基于神经网络的算法均具有以下优势：训练好的神经网络可为任意环境参数输出最优脉冲序列。通过比较两种算法性能，该研究发现：深度强化学习在低噪声环境下因其强大优化能力表现更优，而监督学习在高噪声条件下则展现出更好的稳定性与性能。这些发现凸显了机器学习技术在实际应用中提升量子控制保真度的潜力。