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本研究探讨了机器学习（ML）技术在预测量子任务QPU处理时间中的应用。通过采用ML算法，该工作提出了旨在提升量子计算系统运行效率的预测模型。基于约15万项遵循IBM Quantum架构的任务数据集，该团队运用以梯度提升（LightGBM）为核心的ML方法，结合数据预处理技术来提高模型精度，实现了对QPU处理时间的预测。实验结果表明机器学习在量子任务预测中的有效性，这一改进将对优化量子计算框架内的资源管理和调度产生积极影响。该研究不仅凸显了ML在完善量子任务预测方面的潜力，还为人工智能驱动工具与先进量子计算操作的整合奠定了基础。