연구진은 AI 가속기 및 고대역폭 메모리에서 웨이퍼 결함 검사가 중요해짐에 따라 연속 변수(CV) 방식과 이산 변수(DV) 방식의 양자 신경망(QNN) 성능을 비교 분석했어요.
CV 방식은 DV 방식보다 일관되게 높은 정확도를 보였으며, 특히 Edge-Loc 결함 분류에서 CV 방식은 DV 방식이 실패하는 상황에서도 높은 재현율을 기록했어요.
DV 방식의 한계는 최적화 실패가 아닌 표현 능력 부족에서 비롯된 것으로 나타났으며, 이는 CV 방식의 구조적 특성과 연속 위상 공간 인코딩 덕분이에요.
현재는 고전 방식의 성능을 넘어서지는 못하지만, 노이즈 감소와 규모 확대로 CV 방식이 실질적인 이점을 제공할 수 있을 것으로 예상돼요.