論文の概要: Decentralized Quantum Federated Learning for Metaverse: Analysis, Design and Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11297v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 05:23:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 15:30:04.834516
• Title: Decentralized Quantum Federated Learning for Metaverse: Analysis, Design and Implementation
• Title（参考訳）: メタバースのための分散量子フェデレーション学習:分析,設計,実装
• Authors: Dev Gurung, Shiva Raj Pokhrel, Gang Li
• Abstract要約: 分散的で信頼性の高い量子連合学習(QFL)フレームワークを開発した。 提案したQFLは、サイバー攻撃や詐欺に対して堅牢なセキュアで透明なシステムを作成する。 メタバースオブザーバと世界モデルを用いたハイブリッドメタバースにおけるブロックチェーンベースのQFLの適用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.836640510604422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the emerging developments of the Metaverse, a virtual world where people can interact, socialize, play, and conduct their business, it has become critical to ensure that the underlying systems are transparent, secure, and trustworthy. To this end, we develop a decentralized and trustworthy quantum federated learning (QFL) framework. The proposed QFL leverages the power of blockchain to create a secure and transparent system that is robust against cyberattacks and fraud. In addition, the decentralized QFL system addresses the risks associated with a centralized server-based approach. With extensive experiments and analysis, we evaluate classical federated learning (CFL) and QFL in a distributed setting and demonstrate the practicality and benefits of the proposed design. Our theoretical analysis and discussions develop a genuinely decentralized financial system essential for the Metaverse. Furthermore, we present the application of blockchain-based QFL in a hybrid metaverse powered by a metaverse observer and world model. Our implementation details and code are publicly available 1.
• Abstract（参考訳）: 人々が対話し、社交し、遊び、ビジネスを遂行できる仮想世界であるメタバースの登場に伴い、基盤となるシステムが透明で安全で信頼性の高いものであることを保証することが重要になっている。 そこで我々は,分散的で信頼性の高い量子連合学習(QFL)フレームワークを開発した。 提案されたQFLは、ブロックチェーンのパワーを活用して、サイバー攻撃や詐欺に対して堅牢なセキュアで透明なシステムを構築する。 さらに、分散qflシステムは、集中型サーバベースのアプローチに関連するリスクに対処する。 大規模実験と分析を行い,分散環境での古典的連合学習(cfl)とqflを評価し,提案する設計の実用性とメリットを実証する。 我々の理論分析と議論はメタバースに不可欠な真の分散金融システムを開発する。 さらに、メタバースオブザーバと世界モデルを用いたハイブリッドメタバースにおけるブロックチェーンベースのQFLの適用について述べる。 実装の詳細とコードは公開されています。

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