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动力学同位素效应（KIE）是量子隧穿的传统探测手段，但其复合特性将隧穿效应与零点能和经典动力学混杂在一起。该团队引入了隧穿相图这一机器学习框架，通过解码KIE与隧穿因子（\k{appa}）之间的非线性关系，分离出真实的隧穿强度。该框架具有极高的保真度（R² > 0.98，RMSE = 0.21），揭示了在300-600 K范围内存在一个高KIE-低\k{appa}的异常区域，从而为量子隧穿的定量评估定义了新的范式。