論文の概要: Federated Hierarchical Tensor Networks: a Collaborative Learning Quantum AI-Driven Framework for Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07735v1
- Date: Mon, 13 May 2024 13:32:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 13:35:36.254808
- Title: Federated Hierarchical Tensor Networks: a Collaborative Learning Quantum AI-Driven Framework for Healthcare
- Title（参考訳）: Federated Hierarchical Tensor Networks: ヘルスケアのための協調学習量子AI駆動フレームワーク
- Authors: Amandeep Singh Bhatia, David E. Bernal Neira,
- Abstract要約: 今日の文脈では、フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、分散機械学習の急速な進歩を助長する重要な治療法として際立っている。
本稿では,多体量子物理学の原理を応用した量子テンソルネットワークに基づく連合学習フレームワークを提案する。
一般的な医用画像データセットを用いた実験により、連合量子テンソルネットワークモデルは、曲線(ROC-AUC)の平均受信特性領域を0.91-0.98の範囲で達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Healthcare industries frequently handle sensitive and proprietary data, and due to strict privacy regulations, they are often reluctant to share data directly. In today's context, Federated Learning (FL) stands out as a crucial remedy, facilitating the rapid advancement of distributed machine learning while effectively managing critical concerns regarding data privacy and governance. The fusion of federated learning and quantum computing represents a groundbreaking interdisciplinary approach with immense potential to revolutionize various industries, from healthcare to finance. In this work, we proposed a federated learning framework based on quantum tensor networks, which leverages the principles of many-body quantum physics. Currently, there are no known classical tensor networks implemented in federated settings. Furthermore, we investigated the effectiveness and feasibility of the proposed framework by conducting a differential privacy analysis to ensure the security of sensitive data across healthcare institutions. Experiments on popular medical image datasets show that the federated quantum tensor network model achieved a mean receiver-operator characteristic area under the curve (ROC-AUC) between 0.91-0.98. Experimental results demonstrate that the quantum federated global model, consisting of highly entangled tensor network structures, showed better generalization and robustness and achieved higher testing accuracy, surpassing the performance of locally trained clients under unbalanced data distributions among healthcare institutions.
- Abstract（参考訳）: 医療産業は機密データや独自データを扱うことが多く、厳格なプライバシー規制のため、直接データを共有することに消極的であることが多い。
今日の文脈では、フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、データプライバシとガバナンスに関する重要な懸念を効果的に管理しながら、分散機械学習の急速な進歩を促進する重要な救済策として際立っている。
連合学習と量子コンピューティングの融合は、医療から金融まで、様々な産業に革命をもたらす大きな可能性を持つ、画期的な学際的アプローチである。
本研究では,多体量子物理学の原理を活用する量子テンソルネットワークに基づく連合学習フレームワークを提案する。
現在、フェデレートされた設定で実装された既知の古典テンソルネットワークは存在しない。
さらに,医療機関間の機密データのセキュリティを確保するために,差分プライバシー分析を行うことにより,提案手法の有効性と妥当性を検討した。
一般的な医用画像データセットを用いた実験により、連合量子テンソルネットワークモデルは、曲線(ROC-AUC)の平均受信特性領域を0.91-0.98の範囲で達成した。
実験により,高度に絡み合ったテンソルネットワーク構造からなる量子フェデレーショングローバルモデルにより,より一般化と堅牢性が向上し,医療機関間の不均衡なデータ分布下でのローカルトレーニングクライアントの性能を上回る高いテスト精度が得られた。
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