La Cleveland Clinic ha sviluppato un modello ibrido di apprendimento automatico quantistico-classico per prevedere le affinità protoniche nelle molecole, avanzando la chimica computazionale. Questo approccio innovativo integra descrittori molecolari classici con circuiti quantistici, raggiungendo un’elevata precisione con un errore assoluto medio (MAE)