第139章 让你讲遇到的困难，没让你讲天堑啊！(2K)（3 / 6）

长，脑子也比以前转得快多了。

周宇尝试著提出他对於目前量子卫星的看法。

“关於纠缠光子对的生成效率，目前似乎仍然存在提升的空间，不知道我们是否可以尝试优化纠缠光源的晶体材料和雷射器参数或者，是否可以利用人工智慧算法来实时调控雷射器的功率、频率和偏振態。”

“再比如.”

周宇开了头之后，就有点停不下来的感觉了，先开始潘院士等人脸上还有微笑，觉得周宇到底是年轻，一上来就开始指点了，都不知道委婉一点。

隨著周宇的深入分析，他们脸上的笑容逐渐凝固了。

周宇所提出的问题，直接涉及到了量子卫星远距离稳定传输、纠缠光子对高效生成与分发、以及地面站信號高精度接收与测量这三个当前项目面临的最核心、最棘手的技术瓶颈。

搞人工智慧的，怎么连他们的这些东西都清楚

这群人哪知道，为了不闹出笑话，周宇昨晚提前做了功课。

“针对远距离量子信號传输的稳定性问题，我有个初步的想法。”

眾人憎了，你才刚来多久，就有初步想法了

我们目前主要依赖传统的自適应光学系统进行补偿，但大气湍流的变化是非常复杂和动態的。”

“我建议可以尝试引入预测控制的理念，利用歷史气象数据、实时的信標光探测信息，甚至结合卫星自身的运动状態数据，建立一个大气湍流的预测模型。”

“更进一步，我们可以使用强化学习算法来训练这个控制系统，让它能够自主学习在各种复杂环境下的最优补偿策略。”

“关於纠缠光子对的生成效率，我的想法是，是否可以尝试利用人工智慧算法来优化我们雷射器的参数，比如功率、频率和脉衝形状，以及晶体的温度和入射角度等等。”

“通过对大量的实验数据进行分析和学习，人工智慧或许能够找到一组最优的参数组合，使得在不同的工作条件下，都能最大限度地提高纠缠光子对的產率和纠缠度。”

潘院士沉吟了一会儿，说：“嗯，想法目前来说是可以的。”

“但是，周宇同志，你刚才提到的『大量的实验数据”，我们目前积累的数据量是否足够支撑如此复杂的模型训练”

“而且，量子系统的特性非常微妙，一些微小的扰动都可能导致结果的巨大偏差，人工智慧真的能够精確地捕捉並预测这些细微的变化吗最终能否达到你所说的『最大限度地提高』的效果，恐怕还需要更深入的论证和实验验证。”

人工智慧项目是最需要团队合作的，就算周宇设置的模型没有问题，如果缺乏大量的数据，那么最终结果也很难让人信服。

“潘院士您说得非常对，数据的质量和数量確实是人工智慧模型训练的关键。”

“就目前的数据量而言，直接训练一个能够完美预测和优化所有参数的通用模型如果不够，那我建议是可以分阶段、分模块地引|入人工智慧。”

“例如，我们可以先针对纠缠光子源的某一个或几个关键参数进行优化尝试，比如雷射器的功率或者晶体的温度。”

“这样所需的数据量相对较小，也更容易控制变量，验证人工智慧算法的有效性，我们可以先利用现有的实验数据进行初步的训练，如果效果显著，再逐步扩大优化的参数范围。”

“那具体的呢”

潘院士听得非常入迷，忍不住问了一句。

“具体的內容，周宇这边应该还要考虑下，到时候就让鄔院士那边来讲吧。”

姜劲风连忙说道。

他找周宇帮忙，本来是想让周宇给