단백질 서열을 양자 회로로 인코딩

1. • “양자 자연언어처리 프레임워크”를 응용해, 단백질 서열을 마치 텍스트 문장처럼 양자 상태에 매핑
   • 양자 텐서망(QTN) 모델이 해당 서열 정보를 학습해 세포 내 위치를 예측, 94% 이상의 정확도를 달성한 사례가 보고됨
   • 흥미 포인트: 동일 성능의 딥러닝 모델 대비 매개변수가 1/10 이하로 줄어드는 효과

ESM2 수준 성능 구현

1. • 거대 사전 학습된 언어모델(ESM2)과 견줄 만한 결과를, 훨씬 경량의 양자 모델로 재현
   • 이는 양자 잡음을 규제(regularization)로 활용하거나, 양자 회로의 비선형 활성을 자연스럽게 포함할 수 있기 때문

선형대수 연산 가속 (HHL 알고리즘)

1. • 양자컴퓨터가 발전하면 대형 행렬의 연산을 지수적 또는 제곱근 수준으로 가속할 수 있어,
     뉴럴넷 학습이나 최소제곱 문제 해결 시 폭발적 속도가 기대됩니다.

양자 케르넬 & 고차원 매핑

1. • 양자공간 자체가 고차원 데이터 매핑을 자연스럽게 처리하므로,
     과적합을 억제하면서 복잡한 패턴을 성공적으로 학습할 수 있습니다.

양자 잡음의 규제(Regularization) 효과

1. • 양자 회로에서 발생하는 잡음조차 모델의 오버피팅을 줄이는 일종의 정규화로 작용,
     소규모·잡음이 있는 바이오 데이터도 잘 학습하는 이점이 관찰되고 있습니다.

모델 경량화

1. • 복잡한 파라미터 없이도 동등한 혹은 뛰어난 성능을 낼 수 있어,
     하드웨어나 메모리가 제한된 환경에서도 고성능을 기대할 수 있습니다.

Qiskit Machine Learning 모듈

1. • IBM이 제공하는 오픈소스 툴킷
   • QSVM, VQC, QGAN 등 다양한 QML 알고리즘을 비교적 손쉽게 구현해볼 수 있음

실험 아이디어

1. • 암 유전자 발현 데이터 분류: 변분 양자 분류기(VQC)로 종양 여부 예측
   • 단백질 서열 기능 분류: 소단위 서열 정보를 양자 회로 입력으로 인코딩 → 기작 예측
   • 이미지 전처리 & QML: 현미경 이미지(세포 형상 등) 분류를 양자 회로로 시도

단계적 접근

1. • 먼저 양자 시뮬레이터(로컬/클라우드)에서 실험 → 정확도·학습속도 검증
   • 그다음 IBM Q 등 실제 양자 하드웨어를 활용, 소수 큐비트 규모로 실증 → 실용 가능성 평가

결과 비교

1. • 기존 머신러닝 모델과 QML 모델의 성능(정확도, 파라미터 수, 실행 시간) 비교·분석
   • 현 단계 양자컴퓨팅이 제공하는 구체적 이점을 정량적으로 확인 가능

• 공동 논문 & 학회 발표:
  QML 모델 성능 검증 결과를 공동 연구로 정리해, 국제 학회나 저널에 발표
  → 학술적 가치와 브랜드 인지도 동시 확보

• 특허기술 이전:
  유전체 진단, 단백질 기능 분석 등 QML 솔루션을 개발해 지식재산권으로 보호
  → 산학연 협력 모델 구축, 기술 라이선싱 기회 모색

• PoC(Proof of Concept) 프로젝트:
  제약사나 바이오텍 기업과의 신약 후보 예측 협업, 의료기관과의 임상 데이터 분류 협업 등
  → 실제 바이오 산업에 QML을 접목, 상용화 로드맵 도출

• 정부 과제 공동 연구개발:
  국가 차원에서도 AI + Quantum 융합 연구에 적극 투자
  → 공동 과제 참여로 연구비와 인프라 지원 확보 가능