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