論文の概要: When Federated Learning Meets Quantum Computing: Survey and Research Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08814v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 07:29:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:55:34.510787
• Title: When Federated Learning Meets Quantum Computing: Survey and Research Opportunities
• Title（参考訳）: Federated Learningが量子コンピューティングに出会った時 - 調査と研究機会
• Authors: Aakar Mathur, Ashish Gupta, Sajal K. Das,
• Abstract要約: 量子フェデレーションラーニング(QFL)は、分散フェデレーションラーニング(FL)モデルのスケーラビリティと効率を改善するために、量子コンピューティング(QC)の進歩を活用する新興分野である。 本稿では,FLがQCに適合する際の課題と解決策について,体系的かつ包括的な調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.320331363588043
• License:
• Abstract: Quantum Federated Learning (QFL) is an emerging field that harnesses advances in Quantum Computing (QC) to improve the scalability and efficiency of decentralized Federated Learning (FL) models. This paper provides a systematic and comprehensive survey of the emerging problems and solutions when FL meets QC, from research protocol to a novel taxonomy, particularly focusing on both quantum and federated limitations, such as their architectures, Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) devices, and privacy preservation, so on. This work explores key developments and integration strategies, along with the impact of quantum computing on FL, keeping a sharp focus on hybrid quantum-classical approaches. The paper offers an in-depth understanding of how the strengths of QC, such as gradient hiding, state entanglement, quantum key distribution, quantum security, and quantum-enhanced differential privacy, have been integrated into FL to ensure the privacy of participants in an enhanced, fast, and secure framework. Finally, this study proposes potential future directions to address the identified research gaps and challenges, aiming to inspire faster and more secure QFL models for practical use.
• Abstract（参考訳）: 量子フェデレーションラーニング(QFL)は、分散フェデレーションラーニング(FL)モデルのスケーラビリティと効率を改善するために、量子コンピューティング(QC)の進歩を活用する新興分野である。 本稿では,研究プロトコルから新しい分類法まで,特にアーキテクチャやNISQ(Noisy Intermediate Scale Quantum)デバイス,プライバシ保護など,量子的および連邦的制約の両面に注目し,FLがQCに適合する際の課題と解決の体系的かつ包括的な調査を行う。 この研究は、量子コンピューティングがFLに与える影響とともに、重要な発展と統合戦略を探求し、ハイブリッド量子古典的アプローチに重点を置いている。 この論文は、勾配の隠蔽、状態の絡み合い、量子鍵分布、量子セキュリティ、量子強化された微分プライバシーといったQCの強みがFLに統合され、拡張された高速でセキュアなフレームワークにおける参加者のプライバシを保証するための、詳細な理解を提供する。 最後に、本研究では、より高速でより安全なQFLモデルを実用化するために、特定された研究ギャップと課題に対処するための潜在的な今後の方向性を提案する。

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