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该研究报道了一种改进的微波检测方案，用于暗物质候选粒子（如轴子和暗光子）的探测。该团队采用了一个超导传输子量子比特，其与双腔系统分散耦合，从而能够在寿命较短的存储腔中对光子占据数进行量子非破坏测量。为缩短实验周期并提高轴子和暗光子搜索的灵敏度，研究人员将该探测器的工作模式调整为增强的量子比特-腔耦合状态，导致斯塔克频移达到4.6 MHz。在此模式下，传统的控制脉冲对频率失谐敏感且易受光子数依赖误差的影响。为克服这一限制，该工作通过机器学习优化实现了频率失谐鲁棒的 \( \pi/2 \) 脉冲，能够在约20 MHz的带宽内保持高保真度的量子比特控制。实验验证了该方案，并展示了与先前实现相当的单光子探测性能，尽管量子比特的相干时间和存储腔寿命显著降低。通过结合基于宇称的测量序列与隐马尔可夫模型分析，该团队实现了约 \(\mathcal{O}(20)\) Hz的背景速率。在无磁场条件下，该研究推导出暗光子暗物质模型的排除限，在5.051 GHz处对动力学混合角的灵敏度达到 \( \epsilon_{95\%} \sim 1\times10^{-14} \)。这些结果表明，机器学习鲁棒控制是更快、更可扩展的微波量子传感器用于暗物质搜索的关键推动因素。