대형 강입자 충돌기(LHC)의 방대한 데이터를 분석하기 위해 ETH 취리히와 CERN 연구팀은 양자 기계 학습(QNL)을 활용해 새로운 물리학적 현상을 탐지했습니다.

QML은 양자 컴퓨팅의 특성을 이용해 기존 기계 학습보다 효율적으로 데이터를 분석하며, 특히 비정상적 패턴 탐지에서 우수한 성능을 보여줍니다.

향후 양자 하드웨어 발전에 따라 QML의 역할이 더욱 중요해질 전망입니다.

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[출처]

https://thequantuminsider.com/2024/10/14/quantum-machine-learning-could-power-search-for-physics-behind-dark-energy-dark-matter-and-other-standard-model-mysteries/