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中性原子量子计算机有望扩展到数十万个量子位，但其发展受到量子比特读取速度缓慢的限制。目前测量量子比特需耗时数毫秒——远长于底层量子门操作时间——这使得读取成为部署量子纠错技术的主要瓶颈。由于每轮量子纠错都依赖测量过程，过长的读取时间会延长周期持续时间并拖慢程序执行。虽然缩短读取时长能加速周期运转并减少量子比特闲置时积累的退相干误差，但这也减少了收集到的光子数量，导致测量结果噪声增大且更易出错。这种矛盾使中性原子系统陷入两难：要么选择精确但缓慢的读取，要么选择快速但不可靠的读取。该研究团队证明，图像去噪技术可以化解这一矛盾。其开发的GANDALF框架通过图像翻译进行显式去噪，能从短暂的低光子测量中重构清晰信号，在读取时间缩短1.6倍的情况下仍能实现可靠分类。结合轻量级分类器和流水线式读取设计，相较于铯中性原子阵列最先进的基于CNN的读取技术，该方法不仅将逻辑错误率降低达35倍，还将量子纠错整体周期时间缩短达1.77倍。