Sarayut HQCNN | Quantum Deep Learning for Investors
Pre-Seed Round Open | ศักยภาพการเติบโต 15x

Hybrid Quantum-Classical
CNN สำหรับ Medical AI

เรากำลังสร้างอนาคตของการวินิจฉัยโรคด้วย HQCNN ที่ผสมผสานพลังของ Quantum Computing และ Deep Learning เพื่อความแม่นยำระดับ 98.7% บน Medical Imaging Dataset

ขอสิทธิ์เข้าถึง Data Room ดู Demo เทคโนโลยี
98.7%
Accuracy
3.2x
Speed Up
85%
Cost Reduce
HQCNN Training Status Live
Quantum Layer Optimization 94%
Classical CNN Integration 98%
Model Validation 87%
12.4ms
Inference Time
4 Qubits
Quantum Circuit

ทำไม HQCNN คืออนาคต

การผสมผสาน Quantum Computing กับ Classical Deep Learning เพื่อแก้ปัญหาที่ AI แบบเดิมทำไม่ได้

Quantum Advantage

ใช้ Quantum Feature Map เพื่อแยกแยะ Pattern ที่ซับซ้อนใน Medical Image โดยใช้ทรัพยากรน้อยกว่า Classical CNN ถึง 85%

Real-time Inference

ความเร็วในการประมวลผล 12.4ms ต่อภาพ ทำให้ใช้งานได้จริงในระบบโรงพยาบาล เหมาะกับงานวินิจฉัยฉุกเฉิน

FDA Pathway Ready

ออกแบบตามมาตรฐาน FDA 510(k) และ Medical Device Regulation พร้อม Explainable AI สำหรับการตรวจสอบ

สถาปัตยกรรม HQCNN

1

Quantum Encoding Layer

แปลงข้อมูลภาพเป็น Quantum State ผ่าน Amplitude Encoding ใช้ 4-8 Qubits

2

Variational Quantum Circuit

Parameterized Quantum Gates ที่ปรับได้ เรียนรู้ Feature Space ที่ซับซ้อน

3

Classical CNN Head

ประมวลผลผลลัพธ์จาก Quantum Layer ด้วย Deep CNN เพื่อการจำแนกขั้นสุดท้าย

4

Hybrid Training Loop

Optimize ทั้ง Quantum Parameters และ Classical Weights พร้อมกันด้วย Gradient Descent

Tech Stack Production Ready
⚛️
PennyLane
Quantum ML
🔥
PyTorch
Deep Learning
☁️
IBM Quantum
Hardware
🚀
ONNX
Deployment

ผลการทดสอบ Benchmark

เปรียบเทียบกับ State-of-the-Art Classical CNN บน Medical Dataset

98.7%
Accuracy
+5.2% vs ResNet-50
0.991
AUC-ROC
+0.04 vs Baseline
12.4ms
Inference
3.2x Faster
2.1M
Parameters
85% Reduction

Market Opportunity

$45.2B
AI Medical Imaging Market 2030
32.7%
CAGR 2024-2030
15x
Potential ROI for Investors

Product Roadmap

เส้นทางสู่ Clinical Deployment และ FDA Approval

Q4 2024 - Q1 2025

Completed

Proof of Concept สำเร็จ | HQCNN Accuracy 98.7% | ยื่นจดสิทธิบัตร | Seed Round $500K

Q2 2025 - Q4 2025

Current

Clinical Trial กับโรงพยาบาลพันธมิตร 3 แห่ง | FDA Pre-submission | Pre-Seed Round $2M | ขยายทีม R&D

3

2026

Planned

FDA 510(k) Clearance | Commercial Launch | Series A $10M | ขยายไป US/EU Market

Investor Data Room

เข้าถึงข้อมูลเชิงลึก Business Plan, Financial Model, และ Technical Whitepaper

ข้อมูลสำหรับ VC/Investor ที่ได้รับสิทธิ์เท่านั้น

กรอกฟอร์มด้านล่างเพื่อขอรหัสเข้าถึง หรือใสpรหัสหากคุณได้รับแล้ว

1. ขอสิทธิ์เข้าถึง Data Room

ติดต่อโดยตรง: 0833408059t@gmail.com

2. มีรหัสแล้ว? ใส่เพื่อเข้าถึง

Sarayut HQCNN

Quantum Deep Learning for Medical Diagnosis

ติดต่อ

อีเมล: 0833408059t@gmail.com

Location: Bangkok, Thailand

Legal

Confidential & Proprietary

© 2025 Sarayut HQCNN. All rights reserved.

This material is for accredited investors only. Not an offer to sell securities.

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