고차원 센서 인지를 위한 양자 머신러닝(QML) 하이브리드 아키텍처
매개변수화된 양자 신경망(QNN)이 라이다/레이더 다차원 임베딩을 지수적으로 방대한 힐베르트 공간에 투영하여 미세 장애물을 분리 식별합니다.
양자 커널 릿지 분류기를 통한 희귀 롱테일 장애물 분류
양자 커널 추정기가 양자 상태 간의 내적 충실도를 직접 계산하여, 고전적 딥러닝 모델이 실패하는 극단적인 차폐 엣지 케이스를 명확히 분리 분류합니다.
- Exponential feature space expansion with linear qubit scaling.
- Immunity to adversarial noise injections on perception embeddings.
- Hybrid quantum-classical training pipelines using PyTorch and Qiskit.
- Near-term deployment models combining classical edge GPUs with cloud QPUs.
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