본 논문은 양자-고전 하이브리드 머신러닝(HQML) 모델의 블랙박스 문제 해결을 위한 설명 가능한 AI(XAI) 프레임워크인 QuXAI를 제시한다. QuXAI는 양자 특징 맵을 사용하는 HQML 모델과 Q-MEDLEY라는 설명가능성 기법을 결합하여, 양자 변환 단계를 유지하면서 특징 중요도를 시각화하고 해석 가능하게 한다. Q-MEDLEY는 HQML 모델에서 중요한 고전적 측면을 구분하고 노이즈를 분리하며, 기존 XAI 기법들과 비교하여 우수한 성능을 보인다. 이는 HQML 모델의 해석력과 신뢰성을 향상시켜 안전하고 책임감 있는 양자 강화 AI 기술의 사용을 촉진하는 데 기여한다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
양자-고전 하이브리드 머신러닝 모델의 설명가능성 향상에 기여하는 새로운 프레임워크(QuXAI) 제시
◦
Q-MEDLEY를 통해 양자 변환 단계를 유지하면서 특징 중요도를 효과적으로 시각화하고 해석 가능하게 함
◦
기존 XAI 기법들과 비교하여 우수한 성능을 보이며, 특히 노이즈 분리에 효과적임
◦
HQML 모델의 신뢰성과 안전한 사용을 증진시킴으로써 양자 강화 AI 기술의 책임감 있는 발전에 기여
•
한계점:
◦
본 논문에서 제시된 QuXAI 및 Q-MEDLEY의 일반화 성능 및 다양한 HQML 아키텍처에 대한 적용성에 대한 추가적인 연구가 필요함.
◦
아직 초기 단계의 연구이며, 더욱 광범위한 실험과 검증이 필요함.
◦
특정 유형의 HQML 모델에만 집중되어 다른 유형의 모델에 대한 적용성이 제한적일 수 있음.
