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量子态传输（QST）通过均匀自旋链在构建可扩展量子硬件方面起着关键作用。一种基本的量子态传输协议在一个量子比特中制备态，并通过通道将其传输到另一个量子比特，力求最小化时间并避免信息损失。该过程的保真度通过与两态间跃迁概率成比例的函数来测量。该研究团队使用恒定磁脉冲和两种互补策略来处理这一优化问题：深度强化学习（其中智能体通过奖励学习脉冲序列）和遗传算法（通过选择和突变发展候选解决方案）。该团队分析了两种方法的效率及其整合物理约束的能力。