Las empresas trabajan en conjunto para aprovechar el aprendizaje automático cuántico y mejorar el proceso de cálculo.
IonQ y Hyundai Motor Company trabajan en un nuevo diseñado para aplicar el aprendizaje automático cuántico a la clasificación de imágenes y detección de objetos 3D para futuras movilidades. De manera que al usar un gran avance en la codificación de imágenes en estados cuánticos, IonQ ya opera en la clasificación de 43 tipos de señales de tráfico utilizando los procesadores cuánticos de IonQ. Para la siguiente fase, las dos empresas aplicarán los datos de aprendizaje automático de IonQ al entorno de prueba de Hyundai y simularán varios escenarios del mundo real. 
La clasificación de imágenes y detección de objetos 3D son pasos fundamentales hacia la próxima generación de movilidades, incluidos los vehículos autónomos, y ambas empresas buscarán mejorar la funcionalidad computacional a través de un aprendizaje automático más eficiente en computadoras cuánticas, porque pueden procesar enormes cantidades de datos más rápido.
Peter Chapman, presidente y director ejecutivo de IonQ, señaló que la alianza abordará la investigación de baterías para vehículos eléctricos hasta la clasificación de imágenes y la investigación de detección de objetos para la conducción automatizada.
IonQ y Hyundai planean desarrollar técnicas cuánticas para la tarea de detección de objetos 3D, ampliando el trabajo actual de reconocimiento de señales de tráfico para incluir otros objetos como peatones o ciclistas.