中国科学技术大学成功研发新型量子机器学习技术，实现数据特征提取。

中国科学技术大学中国科学院微观磁共振重点实验室杜江峰、王亚、李兆凯等人研发出新型量子特征提取算法，实验实现了对未知量子系统矩阵的分析与信息提取。该成果以”Resonant Quantum Principal Component Analysis”为题发表在近期的 Science Advances 上。

机器学习是人工智能的核心，为了成功完成特定任务，人工智能往往需要大量数据用于总结与分类，这对计算机系统的存储与处理能力提出了很高的要求。

量子机器学习可以将量子算法的并行加速特性应用于人工智能领域中，提升人工智能系统的效率与能力，有望在未来实现基于量子系统的人工智能。

使用量子算法进行特征提取的理论思路最早于 2014 年提出，但一直未能在真实实验体系中予以实现。该研究团队开发出新型基于共振的量子主成分分析技术，大大降低实验了难度。实验中研究人员使用金刚石氮-空位色心量子处理器，演示了对未知量子数据矩阵进行分析与处理的过程。