Để khắc phục nhược điểm của các phương pháp dự báo khai thác truyền thống, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) đã nghiên cứu khả năng ứng dụng thuật toán học máy để dự báo khai thác cho đối tượng móng khu vực vòm Trung tâm, mỏ Bạch Hổ. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình random forest (RF) cho kết quả dự báo có độ tin cậy cao với sai số tương đối trung bình 4%.
Các nhà khoa học Phòng thí nghiệm Công nghệ lượng tử trường đại học Bristol (QETLabs) đã phát triển một thuật toán có thể đem lại những cái nhìn sâu sắc vào thứ vật lý nằm trong các hệ lượng tử - tiến trên con đường đạt được những thăng tiến đầy ý nghĩa trong tính toán lượng tử và cảm biến lượng tử, cũng như có tiềm năng mở ra một trang mới cho khoa học.
Các nhà nghiên cứu đang hy vọng có thể sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để giải quyết vấn đề xác định và lựa chọn những người bình duyệt phù hợp cho một số lượng rất lớn các bài báo gửi đến các hội nghị khoa học máy tính lớn.
Với việc ứng dụng công nghệ học máy, một sinh viên ngành Kỹ sư phần mềm Đại học RMIT Việt Nam đã giải quyết thách thức lớn trong việc số hoá khối lượng lớn bệnh án tiếng Việt - giải mã chữ viết tay khó đọc của bác sĩ.
Các nhà nghiên cứu tại ARC Centre of Excellence in Exciton Science đã nghiên cứu thành công mô hình học máy mới dự đoán hiệu suất chuyển đổi năng lượng (PCE) của các vật liệu có thể được sử dụng trong pin mặt trời hữu cơ thế hệ tiếp theo, bao gồm cả các hợp chất 'ảo' chưa tồn tại.