วิธีการใหม่สำหรับการจำแนกประเภทการเรียนรู้ของเครื่องในการคำนวณควอนตัม เมล็ดควอนตัมที่ไม่ใช่เชิงเส้นในลักษณนามไบนารีควอนตัมให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่สำหรับการปรับปรุงความแม่นยำของการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัมซึ่งถือว่ามีประสิทธิภาพสูงกว่าเทคโนโลยี AI ปัจจุบัน ตัวจําแนกควอนตัมตามสถานะของควอนตัมโดยใช้สถานะเริ่มต้นที่แตกต่างกัน

แทนที่การจัดประเภท Hadamard ด้วยการทดสอบการสลับ แตกต่างจากวิธีการทั่วไปวิธีนี้คาดว่าจะปรับปรุงงานการจำแนกอย่างมีนัยสำคัญเมื่อชุดข้อมูลการฝึกอบรมมีขนาดเล็กโดยการใช้ประโยชน์จากความได้เปรียบเชิงปริมาณในการค้นหาคุณสมบัติที่ไม่ใช่เชิงเส้นในพื้นที่คุณลักษณะขนาดใหญ่ การเรียนรู้ของเครื่องควอนตัมถือเป็นหนึ่งในแอพพลิเคชั่นที่จำเป็นสำหรับการคำนวณควอนตัม ในการเรียนรู้ของเครื่องปัญหาพื้นฐานอย่างหนึ่งของแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายคือการจำแนกประเภทงานที่จำเป็นสำหรับการจดจำรูปแบบในข้อมูลการฝึกอบรมที่มีข้อความเพื่อกำหนดฉลากให้กับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน และวิธีเคอร์เนลเป็นเครื่องมือการจำแนกประเภทที่ประเมินค่าไม่ได้สำหรับการระบุความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นในข้อมูลที่ซับซ้อน