論文の概要: From Federated Learning to Quantum Federated Learning for Space-Air-Ground Integrated Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01312v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 18:35:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:17:18.903151
• Title: From Federated Learning to Quantum Federated Learning for Space-Air-Ground Integrated Networks
• Title（参考訳）: 宇宙空間統合ネットワークのためのフェデレーションラーニングから量子フェデレーションラーニングへ
• Authors: Vu Khanh Quy, Nguyen Minh Quy, Tran Thi Hoai, Shaba Shaon, Md Raihan Uddin, Tien Nguyen, Dinh C. Nguyen, Aryan Kaushik, Periklis Chatzimisios,
• Abstract要約: 6Gの無線ネットワークは、宇宙空間と水中のネットワークをカバーするシームレスでデータベースの接続を提供する予定である。 宇宙空間統合ネットワーク(SAGIN)へのAI技術導入は避けられないトレンドである。 SAGINの分散的で異質なアーキテクチャのため、フェデレートドラーニング(FL)と量子FLは、将来のプライバシ強化と計算効率の向上を実現するためのAIモデルのトレーニング技術として登場しつつある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.767496501440937
• License:
• Abstract: 6G wireless networks are expected to provide seamless and data-based connections that cover space-air-ground and underwater networks. As a core partition of future 6G networks, Space-Air-Ground Integrated Networks (SAGIN) have been envisioned to provide countless real-time intelligent applications. To realize this, promoting AI techniques into SAGIN is an inevitable trend. Due to the distributed and heterogeneous architecture of SAGIN, federated learning (FL) and then quantum FL are emerging AI model training techniques for enabling future privacy-enhanced and computation-efficient SAGINs. In this work, we explore the vision of using FL/QFL in SAGINs. We present a few representative applications enabled by the integration of FL and QFL in SAGINs. A case study of QFL over UAV networks is also given, showing the merit of quantum-enabled training approach over the conventional FL benchmark. Research challenges along with standardization for QFL adoption in future SAGINs are also highlighted.
• Abstract（参考訳）: 6Gの無線ネットワークは、宇宙空間と水中のネットワークをカバーするシームレスでデータベースの接続を提供する予定である。 将来の6Gネットワークのコアパーティションとして、Space-Air-Ground Integrated Networks (SAGIN) は、数え切れないほどリアルタイムなインテリジェントなアプリケーションを提供するために構想されている。 これを実現するために、AI技術をSAGINに昇格させることは避けられないトレンドである。 SAGINの分散的で異質なアーキテクチャのため、フェデレートドラーニング(FL)と量子FLは、将来のプライバシ強化と計算効率の向上を実現するためのAIモデルのトレーニング技術として登場しつつある。 本研究では,SAGINにおけるFL/QFLの活用の展望について検討する。 SAGIN に FL と QFL を統合することで実現した代表アプリケーションをいくつか提示する。 また、UAVネットワーク上のQFLのケーススタディとして、従来のFLベンチマークよりも量子可能なトレーニングアプローチの利点を示す。 今後のSAGINにおけるQFL採用の標準化に伴う研究課題も強調されている。

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