Ingenieurwesen
Ingenieuren ist es gelungen, Maschinen zu modellieren (z. B. digitale Zwillinge) oder Vorhersagemodelle zu erstellen (z. B. vorausschauende Wartung). Doch Finite-Elemente-Methoden (FEM) oder riesige Mengen an voneinander abhängigen Zeitreihen stoßen an die Grenzen konventioneller Computerarchitekturen, die oft nicht ausreichen, um den wahren Wert von Big Data zu nutzen.
Umwelttechnologien
Unser Ökosystem ist sowohl lokal als auch global. Alles ist miteinander verbunden, und die Effizienz unserer Produktions- und Verteilungssysteme, wie z. B. des Energienetzes, hängt in hohem Maße von komplexen rationalen Entscheidungen ab, die oft schnell und präzise getroffen werden müssen. Die Art und Weise, wie wir mit unserer globalen Umwelt, dem Klima und den natürlichen Ressourcen umgehen, ist entscheidend für die Zukunft unserer Spezies.
Logistik und Automobilindustrie
Die heutigen globalen Lieferketten sind nicht weniger interaktiv als die Finanzwelt, aber die Physik und ihre unflexiblen Regeln kommen ins Spiel. IoT-Netzwerke liefern riesige Datenmengen, und klassische Computerarchitekturen sind mit unvorhersehbaren IO-gesteuerten Aufgaben und Benutzerverhalten überfordert. Darüber hinaus ist die Sicherheit von Menschen und Gütern von größter Bedeutung, und die Zeitverzögerungen durch langsame Computer können nicht toleriert werden.
Finanztechnologien
Die Finanzwelt ist ein äußerst vielfältiges Konglomerat von Akteuren, sowohl künstlichen als auch menschlichen. Bei jeder Transaktion gibt es nur wenige akzeptable Parameter, aber eine überwältigende Anzahl unerwünschter Möglichkeiten.
Gesundheitswesen
Natürlich kann ein hybrider Quantencomputer auch gut für die Simulation von Quantensystemen selbst eingesetzt werden, was nicht nur in der Teilchenphysik, wie sie von CERN durchgeführt wird, sondern auch bei vielen Arten von Molekularsimulationen geschieht. Die Anwendungen reichen von der Materialwissenschaft bis zur medizinischen Analyse von Medikamenten.