従来手法との組み合わせにより、新しい量子センシング手法が生み出される可能性があります。例えば、機械学習と従来の量子センシング技術を統合することで、リアルタイムでのデータ解析やフィードバック制御が可能になります。これにより、動的な環境下でのセンシング精度が向上し、時間変化する信号の追跡が容易になります。また、機械学習を用いたデータ補完技術や異常検知アルゴリズムを組み合わせることで、センシングデータの信号対雑音比（SNR）を改善し、より微細な信号を検出する能力が向上します。さらに、異なる量子センシング技術（例えば、NVセンターと超伝導量子ビットを組み合わせたハイブリッドシステム）を統合することで、より広範なダイナミックレンジや感度を持つ新しいセンシング手法が開発されることが期待されます。