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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
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研究团队基于量子门隐形传送协议，来建立两个量子节点之间的非局域量子门。两个量子节点之间的直线距离为7公里，分别位于中国科学技术大学东校区和合肥市大蜀山东侧。研究团队首先在两节点间使用通信波段光子和专线光缆进行了量子纠缠态的远程分发。随后，中国科学技术大学节点和大蜀山节点分别执行本地的两比特量子门操作。中国科学技术大学节点采用掺铕硅酸钇晶体实现纠缠光子的存储，直到接收到大蜀山节点的测量结果，并根据这一结果执行相应的单比特门操作。
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