Cleveland Clinic vyvinul hybridný kvantovo-klasický model strojového učenia na predikciu protonových afinit v molekulách, čím posunul výpočtovú chémiu. Tento inovatívny prístup integruje klasické molekulové deskriptory s kvantovými obvodmi, pričom dosahuje vysokú presnosť s priemernou absolútnou chybou (MAE) 2,47 kcal/mol. Výskumníci trénovali modely pomocou dátového súboru obsahujúceho viac ako 1 100 molekúl a destilovali deskriptory do kvantových stavov, čím zvýšili presnosť