该团队开发了一种新的协议来制定和验证量子系统的近似模型。他们的算法可自主运行，在目标量子系统上设计和执行实验，数据最终被反馈到算法中。该算法提出了描述目标系统的候选哈密顿模型，并用统计度量，即贝叶斯因子对目标系统进行了区分。

钻石是进行量子信息处理和量子传感的良好平台，研究团队利用钻石中晶格空位缺陷在真实的量子实验中成功展示了这一算法的能力。

该算法可以帮助自动描述新设备的特征，比如量子传感器，因此这一进展代表着量子技术发展的重大突破。

布里斯托尔大学量子工程技术实验室和量子工程博士培训中心的布莱恩·弗林表示：“将当今超级计算机的能力与机器学习相结合，能够自动发现量子系统中的结构。随着新的量子计算机/模拟器问世，算法会带来更多惊喜：首先它可以帮助验证设备本身的性能，然后可利用这些设备理解越来越大的系统。”

研究人员表示，了解基本的物理学和量子系统模型，有助于我们掌握更多有关量子计算和量子感测技术方面的知识。

下一步，研究人员将扩展算法，以探索更大的系统以及代表不同物理状态或基础结构的不同类别的量子模型。