美国肯尼索州立大学的量子机器学习专家最近从美国国家科学基金会（NSF）获得一笔资助，他们将利用这笔资金开发一些开源的能提高学生动手实践的量子机器学习培训材料，以解决该领域研究人员短缺及其在高等教育中还仅是有限存在的局面。

哥本哈根大学的数学家们提出了一种能更轻松地对量子模拟器进行编程的数学方法，该方法能从同样大小的量子计算机中获得更多计算能力，以允许模拟复杂的量子系统（如分子）。他们的这一发现使我们更接近于能够预测新药在人体内的行为，并有可能彻底改变药物开发过程。

知名量子技术公司Terra Quantum日前宣布，它与德国亚琛工业大学的一名教授进行了一项联合研究在预测分子结构方面实现了更高的效率和速度。与传统方法相比，他们开发的一种基于量子张量网络的方法在确定分子结构方面的速度提高了5至20倍。