ในฐานะที่เป็นแบบจำลองของแฮมิลตันสนับสนุนการศึกษาและวิเคราะห์กระบวนการทางกายภาพและทางเคมีจึงเป็นเช่นนั้น 
'เมื่อใช้ข้อมูลทดลอง 74% ของอินสแตนซ์โปรโตคอลจะดึงข้อมูลแบบจำลองที่คิดว่าเป็นไปได้ ระบบมัลติสปินจำลองที่มีพื้นที่ 1010 นอกจากนี้ยังมีการตรวจสอบโมเดลที่เป็นไปได้โดยการรวมอัลกอริทึมทางพันธุกรรมในโปรโตคอลของเราซึ่งระบุรูปแบบเป้าหมายใน 85% ของอินสแตนซ์ '
'การพัฒนาตัวแทนอัตโนมัติที่สามารถกำหนดและทดสอบการสร้างแบบจำลองสมมติฐานจากสมมติฐานก่อนหน้านี้ที่ จำกัด แสดงให้เห็นถึงขั้นตอนพื้นฐานในการกำหนดลักษณะเฉพาะของระบบควอนตัมขนาดใหญ่'
อัลกอริทึมสามารถใช้เพื่อช่วยในการกำหนดลักษณะอัตโนมัติของอุปกรณ์ใหม่เช่นเซ็นเซอร์ควอนตัม
“ การรวมพลังของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในปัจจุบันเข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องทำให้เราสามารถค้นพบโครงสร้างในระบบควอนตัมได้โดยอัตโนมัติ เมื่อคอมพิวเตอร์ / เครื่องจำลองควอนตัมใหม่พร้อมใช้งานอัลกอริทึมจะน่าตื่นเต้นมากขึ้น: ขั้นแรกสามารถช่วยในการตรวจสอบประสิทธิภาพของอุปกรณ์เองจากนั้นใช้ประโยชน์จากอุปกรณ์เหล่านั้นเพื่อทำความเข้าใจระบบที่ใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ ” Brian Flynn นักวิจัยกล่าว