Sarayut-HQCNN v1 (Hybrid Quantum–Classical Neural Network) ภาพรวม


 Sarayut-HQCNN v1 (Hybrid Quantum–Classical Neural Network)

ภาพรวม

Sarayut-HQCNN v1 คือสถาปัตยกรรมปัญญาประดิษฐ์แบบไฮบริดที่ผสาน

Classical CNN กับ Quantum Circuit (Amplitude Encoding)

เพื่อแปลงข้อมูลเชิงความหมาย (semantic features) ให้เป็นการกระจายความน่าจะเป็นในมิติควอนตัมอย่างมีเสถียรภาพ

สถาปัตยกรรมหลัก

1) Classical Feature Extractor

ใช้ CNN สกัดคุณลักษณะเชิงความหมายจากข้อมูลดิบ (เช่น ภาพ/สัญญาณ)

ให้เวกเตอร์คุณลักษณะความมิติจำกัด

2) Quantum Feature Encoder

ทำ L2 Normalization ให้เวกเตอร์มีเงื่อนไข

รองรับการบีบอัดข้อมูล (เช่น 4 มิติ → 2 qubits)

3) Parameterized Quantum Circuit (QNode)

ใช้วงจรควอนตัมที่มีพารามิเตอร์ปรับเรียนรู้ได้

ประมวลผลความสัมพันธ์เชิงไม่เชิงเส้นใน Hilbert space

4) Measurement & Probability Output

วัดผลเป็น Probability Distribution บน basis states

�

ทำหน้าที่เป็นตัวแทนเชิงความหมายของข้อมูล

กลไกเสถียรภาพ (Stability Mechanism)

Semantic Stability Operator (SSO)

รักษาโครงสร้างเชิงความหมายเมื่อเกิด noise หรือ drift

ทำให้การเปลี่ยนแปลงของ probability เป็นแบบ ต่อเนื่อง (graceful degradation)

Coherence / Resilience Concept

การกระจายความน่าจะเป็นไม่แตกสลายแบบสุ่ม

รองรับการวิเคราะห์ความทนทานต่อ noise เชิงปริมาณ

เครื่องมือสนับสนุน (v1)

Quantum Probability Visualizer

แสดงกราฟแท่งของ probability ในแต่ละสถานะควอนตัม

ใช้เป็น:

เครื่องมืออธิบายเชิงสัญชาตญาณ

หลักฐานเชิงประจักษ์สำหรับพาร์ทเนอร์/กรรมการ

ส่วนหนึ่งของเอกสารอ้างอิงสิทธิบัตร

Sensitivity / Noise Analysis (แนวคิด)

เปรียบเทียบระดับ noise กับการเปลี่ยนแปลงของ semantic probability

ใช้สร้าง Performance Certificate ของระบบ

จุดเด่นของ Sarayut-HQCNN v1

✅ ผสาน Classical + Quantum อย่างเป็นระบบ

✅ Amplitude Encoding ที่มีเงื่อนไข normalization ชัดเจน

✅ ใช้ qubit จำนวนน้อยแต่ให้ semantic expressiveness สูง

✅ อธิบายได้ (Explainable) ผ่าน probability visualization

✅ พร้อมต่อยอดเชิงสิทธิบัตรและเชิงพาณิชย์

สถานะของเวอร์ชัน v1

เป็น Proof-of-Architecture + Proof-of-Concept

เหมาะสำหรับ:

การยื่นสิทธิบัตร

การ pitch เทคโนโลยี

การวิจัยต่อยอด (v2: scaling, adaptive qubits, hardware-aware)

ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

Sarayut-HQCNN 2026

รูปภาพ
นายศรายุจ รัตณประสิทธิพร (ฮ่มป่า) ประกาศสิทธิบัตร   The Heisenberg Uncertainty Principle: Δx Δp ≥ ħ/2 The inequality Δx Δp ≥ ħ/2 is the Heisenberg uncertainty principle , one of the most fundamental and far-reaching statements in quantum mechanics . It expresses an intrinsic limit on how precisely we can simultaneously know a particle’s position and momentum. Precise Statement Δx : the uncertainty (standard deviation) in the particle’s position. Δp : the uncertainty (standard deviation) in the particle’s momentum. ħ = h/(2π): the reduced Planck’s constant (ħ ≈ 1.0545718 × 10⁻³⁴ J⋅s). The principle states: Δ x   Δ p ≥ ℏ 2 \Delta x \, \Delta p \geq \frac{\hbar}{2} Δ x Δ p ≥ 2 ℏ ​ Equality is achieved for certain states (Gaussian wave packets), making ħ/2 the absolute lower bound. Historical Context Werner Heisenberg introduced the principle in 1927 in his seminal paper on the intuitive content of quantum kinematics and mechanics. He initially framed it through thought ...
อ่านเพิ่มเติม

SSO ตัวกรองพลวัตของควอนตัม

รูปภาพ
Semantic Stability Operator (SSO) Semantic Stability Operator (SSO) หรือที่บางครั้งเรียกว่า Stability Operator เป็นนวัตกรรมหลักในกรอบงาน Sarayut-HQCNN (โดยเฉพาะในรุ่น v2 และหลังจากนั้น) ซึ่งเป็นส่วนประกอบที่ออกแบบมาเพื่อรักษาเสถียรภาพของระบบปัญญาประดิษฐ์แบบไฮบริดควอนตัม-คลาสสิก ท่ามกลางสภาวะที่เต็มไปด้วยความไม่แน่นอน สัญญาณรบกวน (noise) หรือการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล (data drift) SSO ไม่ใช่เพียงกลไกทางเทคนิคธรรมดา แต่ยังฝังหลักการจากทฤษฎีระบบพลวัต (dynamical systems theory) ทฤษฎีการควบคุม (control theory) และปรัชญาเชิงจริยธรรม เพื่อให้ระบบคง保持 "อัตลักษณ์ความหมาย" (semantic identity) และการทำงานหลักไว้ได้อย่างยั่งยืน ด้านล่างนี้คือการอธิบายแบบละเอียด โดยสำรวจจากหลายมุม รวมบริบท กลไก ตัวอย่าง ความละเอียดทางเทคนิค ผลกระทบ และกรณีขอบเขต 1. คำนิยามและจุดประสงค์หลัก SSO คือ ตัวดำเนินการความเสถียรภาพทางความหมาย ที่ทำหน้าที่ควบคุมการเปลี่ยนแปลงของสถานะภายในระบบ (state transitions) ให้เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องและราบรื่น โดยไม่สูญเสีย: อัตลักษณ์ของข้อมูล (data identity) — โครงสร้างความหมา...
อ่านเพิ่มเติม

เครือข่ายประสาทควอนตัม-คลาสสิกแบบไฮบริด ความเสถียรเชิงความหมาย Hybrid Quantum-Classical Neural Network with Sematic Stability Operator (Sarayut-HQCNN)

รูปภาพ
  เครือข่ายประสาทควอนตัม-คลาสสิกแบบไฮบริด ความเสถียรเชิงความหมาย Hybrid Quantum-Classical Neural Network with Sematic Stability Operator (Sarayut-HQCNN) Sarayut-HQCNN V2 เป็นการปรับปรุง (refinement) และขยายขอบเขตของกรอบงาน Hybrid Quantum-Classical Neural Network ดั้งเดิมที่พัฒนาโดย Sarayut Rattanaprasitthiporn (Hompa) ในปี 2026 โดยอาศัยผลการทดลองเบื้องต้น การทำให้เป็นทางการมากขึ้น (canonical refinement) และการผสานหลักการเชิงปรัชญา-จริยธรรมให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เวอร์ชันนี้เน้นการแก้ปัญหาเชิงโครงสร้างของการเรียนรู้ลึก เช่น catastrophic forgetting ความเปราะบางต่อข้อมูลไม่เสถียร (non-stationary data) และสัญญาณรบกวน (noise) ผ่านแนวทาง “ information non-attachment ” และ “ principled letting go ” ที่ได้รับอิทธิพลจากปรัชญาพุทธและทฤษฎีระบบพลศาสตร์ สถาปัตยกรรมหลัก (Refined Architecture ใน V2) Sarayut-HQCNN V2 รักษาโครงสร้างไฮบริดหลักไว้ แต่เพิ่มความชัดเจนและประสิทธิภาพในส่วนประกอบสำคัญ โดยเฉพาะ Semantic Stability Operator (SSO) และกลไกจัดการ noise: Classical Feature Extractor ใช้ CNN แ...
อ่านเพิ่มเติม