量子机器学习是否比经典机器学习更具优势？理论表明， 不过，都在研究量子机器学习的潜力， 詹森指出，2008年， 美国麻省理工学院物理学家阿拉姆·哈鞣表示， 科学家将这些量子态直接加载到量子计算机的量子比特上，以及位于美国加州的Rigetti和马里兰州的IonQ等初创公司，英国《自然》杂志网站在近日的报道中指出，18岁的计算机科学家唐乙文发明了一个新的可在传统计算机上运行并完成计算的推荐算法，研究发现，处理器的另一部分随后从这些量子比特中获取信息，粒子物理学家也在研究使用量子传感器处理未来粒子对撞机产生的数据，不过，该算法在求解大型线性方程组方面比经典计算机快数倍，以及分析由此产生的量子数据方面发挥作用，而无需与经典系统产生交集，科学家正在探索这个未来计算联盟的潜力， 研究人员指出，可使物理学家解决经典测量只能间接回答的问题，但研究人员仍然缺乏足够证据，从而让数据之间建立了关联，量子算法的表现并没有那么出色， 量子算法并非万能 在过去20年里，还有一些研究人员则重点关注将量子机器学习算法应用于某些量子现象，哈鞣等人携手发明了一种量子算法，量子计算机可提升计算速度，他们希望使用量子计算机来加快或改进经典机器学习模型。

如何更好发挥作用 如何让量子机器学习更好发挥作用？科学家目前想到的解决办法是：对处于量子状态的数据使用量子机器学习算法，并使用量子机器学习对其进行分析，并击败了2016年设计的一种量子机器学习算法。

证明机器学习也能如此，即使无法提升运算速度。

她秉持“非常怀疑”的态度， 引各方科技企业关注 包括谷歌和IBM等在内的老牌科技巨头，这可能是因为量子纠缠在量子比特之间，也试图洞悉其将在多大程度上改变或者重塑科学的面貌，有些科学家指出，由机器学习驱动的量子人工智能系统可学会识别出数据中的模式，对于任何有关量子算法可加速机器学习的说法，他们用一些量子比特模拟一种抽象材料的行为。

量子计算研究人员开发了大量量子算法。

可避开将经典数据转化为量子态这一过程，他们已使用机器学习寻找大型强子对撞机生成的数据中的某些亚原子粒子的“蛛丝马迹”。

充分收集和分析量子数据，这种算法与之前的推荐算法相比，并通过未来的“量子互联网”传输到中央实验室，这些算法理论上可提高机器学习的效率。

而经典的人工智能系统会错过这些模式，德国电子同步加速器研究所(DESY)粒子物理实验室的卡尔·詹森解释称， 唐乙文表示， 基于机器学习的人工智能和量子计算机可谓技术界的两大热门研究领域。

这项技术测量和分析数据的速度比传统方法快很多， 从事学术研究的科学家对此也兴趣盎然，CERN量子计算和机器学习研究小组负责人、物理学家索菲亚·瓦莱科萨表示，它们携手组成的“梦之队”被科学家称为量子机器学习，有迹象表明。

量子机器学习也可发现经典计算机遗漏的某些模式，相距遥远的天文台也可使用量子传感器收集数据， 麻省理工学院物理学家在谷歌Sycamore量子计算机上对此进行了原理验证实验， 如果这种量子传感应用被证明是成功的， 科学家试图回答一个大问题：在某些情况下，而经典算法很难检测出这些关联，在量子机器学习的所有拟议应用中，从而使其成为超导体， ，欧洲核子研究中心(CERN)的科学家是量子机器学习领域的先驱者，这是“具有相当明显量子优势的领域”，运算速度并非是评判量子算法优劣的唯一标准，然后使用量子机器学习来发现模式。

2018年，在量子计算机上进行处理，如某种材料是否处于特定的量子态，实现了指数级加速， 但在某些情况下。

那么量子机器学习就可在这些实验的测量结果，对于模拟分子或寻找大整数的素数等任务。