量子计算机公司  Quantum Computing Inc. (QCI) 声称在 6 分钟内解决了宝马一个包含 3854 个变量的优化问题。QCI 使用的是其新量子硬件 Entropy Quantum Computing (EQC)，尝试解决的是汽车传感器的理想位置安放问题。在汽车尤其是自动驾驶汽车上安放传感器涉及大量的变量，如底盘设计，没有障碍物（不同位置提供了不同视野），风阻和重量平衡等等，这需要大量的试错，不同的车型还需要重新制定不同的方案。宝马的问题涉及到了 3854 个变量和 500 个约束条件，经典计算机解决这个问题需要大量的时间，QCI 在 6 分钟内解决了问题，提供了一个由 15 个传感器构成的方案。

DeepMind 去年 7 月发布了预测蛋白质结构的 AI 系统 AlphaFold 的源代码，并创建了一个数据库 AlphaFold Protein Structure Database (AlphaFold DB) 。一年之后，AlphaFold 已被逾百万研究人员访问，被用于解决重要的真实世界问题，从塑料污染到抗生素抵抗。DeepMind 现在宣布与 EMBL European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI)合作，发布所有已知蛋白质的预测结构，将 AlphaFold DB 规模扩大逾 200 倍——从接近一百万增加到逾两亿——有望提高我们对生物学的理解。所有结构将可通过 Google Cloud Public Datasets 批量下载。