非ユークリッド空間をベースにした[[機械学習]]の今後の展開。 [What does 2022 hold for Geometric & Graph ML? | by Michael Bronstein | Jan, 2022 | Towards Data Science](https://towardsdatascience.com/predictions-and-hopes-for-geometric-graph-ml-in-2022-aa3b8b79f5cc#cddc) > 2022年にこのグラフ量子ML研究を拡張するエキサイティングな方向性は、グラフを超えて、量子版幾何学的深層学習理論を探求することです。量子物理システムはしばしば、量子アーキテクチャ設計に活用できる豊かで難解な群対称性を持っており、それによって、量子コンピュータを使ってそのようなシステムを生成的にモデル化する能力をさらに高めることができます。”