隨著潘院土的介绍，周宇的注意力转移到了眼前的卫星装置上。
不对啊。
潘院士说他们用传统的pid控制算法来补偿大气湍流，但周宇注意到，控制系统的响应速度和精度似乎还有提升的空间。
以大气湍流的复杂性和动態性而言，这种简单的控制策略可能难以应对所有情况，尤其是在恶劣天气或者长距离传输时，补偿效果可能会大打折扣。
还有，潘院土提到他们已经使用了目前最先进的纠缠光子源，但从理论计算和实验数据来看，实际產生的可用纠缠光子对的比例仍然偏低，这直接影响了最终的密钥生成速率。
周宇突然发现他脑子转得飞快，不像是刚刚才接触量子卫星的样子。
他悄悄打开个人属性面板，才发现他的个人属性居然涨了不少！
【宿主：周宇】
【数学：lv3（6000/10000）】
【物理：lv2（1700/2000）】
【生化学：lv2（1020/2000)】
【计算机科学：lv3（5680/10000）】
【语言：lv1（700/1000）】
【魅力：100/100（（系统赠送））】
【身体素质：30/100】
【技术：六代战机（已学习370/1000）】
【天赋：无】
【积分：2600】
最近他都没有开掛，怎么经验值全都在涨？
周宇想了下，只有一个原因可以解释这种现象。
近期他不断在参与项目，每一次对复杂技术难题的思考和分析，每一次尝试用自己所学的知识和技能去解决实际问题，都在潜移默化地提升著他的知识水平、思维能力和解决问题的技巧。
这种並非通过开掛获得的经验值增长，更加真实和扎实，代表著他自身能力的切实在提升。
和不同的科研人交流，都像是一块块新的知识碎片，不断地融入他的知识体系中，拓展著他的认知边界。
正因为如此他的个人属性才会增长，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？”
