연구진이 스마트폰 이미지 기반 구강암 검출을 위한 실시간 CV 양자 신경망(QNN)을 개발했어요.
MobileNetV1 추출기, 주성분 분석, 간소화된 CV-QNN을 결합하여 기존 모델보다 파라미터 수를 44% 줄였어요.
간소화된 QNN은 4개 qumode에서 더 높은 검증 AUC를 달성하고, 67% 적은 파라미터로 기존 모델을 능가했어요.
연구 결과는 실시간 의료 이미지 분류를 위한 CV 양자 머신러닝의 가능성을 보여주고, 엣지 양자 AI 발전을 촉진할 것으로 기대돼요.