IBM将发布供量子计算机使用的机器学习模块，这是其量子计算开源SDK软件框架“Qiskit”的一组新应用程序模块。根据Qiskit应用团队的博客文章，该模块可通过量子计算机来对机器学习模型的某些过程进行优化。这项功能是IBM扩大量子计算可工作范围的最新举动，该公司致力于让更多的开发人员尝试量子计算机。

为了使量子系统更易于访问，IBM在去年发布了Qiskit开源量子编程框架。该公司表示，Qiskit有潜力将某些应用程序加速100倍，使用Qiskit改进算法的开发人员可以在IBM的量子云计算平台上对其算法进行测试。

IBM并没有觉得量子计算机会取代现有的计算机结构体系，它押注的是量子计算机在未来几年会承担一些从经典计算系统转移到量子平台的特定任务而取得发展。而人工智能和机器学习是IBM认为量子计算最开始能够产生影响的领域。

机器学习是人工智能的一个分支，现已在几乎每个行业中广泛使用。该技术能够处理越来越大的数据集来识别模式和关系，并通过计算发现给定问题答案的最佳方法。量子计算为提高机器学习模型效率提供了另一种潜在的方法，量子机器学习相关的文献正以惊人的速度增长。量子机器学习是一种新型的模型，它利用了量子计算机的独特功能。借助量子计算的高并行性，人们有望进一步优化传统的机器学习模型。

在机器学习过程中，我们希望的是将任务分担给量子系统从而加快训练速度。但这也存在挑战，比如，如何在不增加时间的情况下将大量数据集输入量子计算机并从机器中取出返回结果等等，这些问题还困扰着相关量子科研人员。