2025年7月4日，澳洲科學家公布一項革命性技術突破，成功將量子機器學習應用於半導體製程建模，進一步提升製造的精準度與效率。
傳統半導體製程包含數百道複雜步驟，量子機器學習利用量子態的獨特特性，即使在有限數據下，仍能捕捉細微的資料關聯。研究團隊開發的「量子核對齊回歸器」（QKAR）架構，展現出超越七種傳統機器學習算法的性能。
這項成果已於2025年7月3日發表於《自然通訊》期刊，預計將大幅降低晶片製造成本。相關專家評估，量子機器學習技術將對半導體產業帶來深遠影響，促進更高效與精確的晶片生產。
研究小組計劃於2025年9月起，與多家半導體製造商展開合作，進行QKAR技術的實地測試，驗證其在實際生產環境中的表現，為量子機器學習的產業化開闢道路。
量子機器學習的導入將達成前所未有的製程優化，助力未來電子產品性能的提升。團隊正積極和國際重要半導體企業洽談，目標2025年底實現QKAR技術的商業化推廣。
此突破彰顯量子運算在實際應用上的巨大潛力，也將重塑晶片製造的未來版圖。