論文の概要: Towards Quantum Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09912v3
- Date: Mon, 5 Feb 2024 05:04:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 12:08:06.275574
- Title: Towards Quantum Federated Learning
- Title（参考訳）: 量子連合学習に向けて
- Authors: Chao Ren, Han Yu, Rudai Yan, Minrui Xu, Yuan Shen, Huihui Zhu, Dusit
Niyato, Zhao Yang Dong, Leong Chuan Kwek
- Abstract要約: 量子フェデレートラーニング(Quantum Federated Learning)は、学習プロセスにおけるプライバシ、セキュリティ、効率性の向上を目的とする。
我々は、QFLの原則、技術、および新しい応用について、包括的に理解することを目指している。
QFLの分野が進むにつれ、様々な産業でさらなるブレークスルーや応用が期待できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.87496003036999
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Federated Learning (QFL) is an emerging interdisciplinary field that
merges the principles of Quantum Computing (QC) and Federated Learning (FL),
with the goal of leveraging quantum technologies to enhance privacy, security,
and efficiency in the learning process. Currently, there is no comprehensive
survey for this interdisciplinary field. This review offers a thorough,
holistic examination of QFL. We aim to provide a comprehensive understanding of
the principles, techniques, and emerging applications of QFL. We discuss the
current state of research in this rapidly evolving field, identify challenges
and opportunities associated with integrating these technologies, and outline
future directions and open research questions. We propose a unique taxonomy of
QFL techniques, categorized according to their characteristics and the quantum
techniques employed. As the field of QFL continues to progress, we can
anticipate further breakthroughs and applications across various industries,
driving innovation and addressing challenges related to data privacy, security,
and resource optimization. This review serves as a first-of-its-kind
comprehensive guide for researchers and practitioners interested in
understanding and advancing the field of QFL.
- Abstract（参考訳）: 量子フェデレーション学習(quantum federated learning, qfl)は、量子コンピューティング(qc)とフェデレーション学習(fl)の原則を融合させた、新たな学際的分野である。
現在、この学際分野に関する総合的な調査は行われていない。
このレビューはQFLを徹底的に総合的に検証する。
我々は、QFLの原則、技術、および新しい応用に関する包括的理解を提供することを目指している。
我々は,この急速に発展する分野における研究の現状を議論し,これらの技術の統合に伴う課題と機会を特定し,今後の方向性と今後の研究課題を概説する。
本稿では,QFL法の特徴とそれを用いた量子技術に基づいて分類した独自の分類法を提案する。
QFLの分野が進むにつれて、さまざまな業界におけるさらなるブレークスルーやアプリケーション、イノベーションの推進、データプライバシ、セキュリティ、リソース最適化に関する課題への対処が期待できます。
このレビューは、QFLの分野の理解と進歩に関心のある研究者や実践者のための、先駆的な総合的なガイドとなっている。
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