ノイズの影響を受ける実際の量子ハードウェアで量子機械学習モデルを実行し、その挙動を観察することは非常に重要です。理論的なシミュレーションや理想的な状況ではうまくいった手法が、実際の量子デバイスでどのように振る舞うかは不確定要素が多いからです。NISQデバイスではエラー率が高く、ノイズが存在します。したがって、これらの現実世界の制約条件下でモデルをテストすることは、将来的な応用や洞察を得る上で極めて重要です。