論文の概要: QSVM-QNN: Quantum Support Vector Machine Based Quantum Neural Network Learning Algorithm for Brain-Computer Interfacing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14192v1
• Date: Tue, 20 May 2025 10:48:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:53.075202
• Title: QSVM-QNN: Quantum Support Vector Machine Based Quantum Neural Network Learning Algorithm for Brain-Computer Interfacing Systems
• Title（参考訳）: QSVM-QNN:脳-コンピュータインタフェースシステムのための量子支援ベクトルマシンに基づく量子ニューラルネットワーク学習アルゴリズム
• Authors: Bikash K. Behera, Saif Al-Kuwari, Ahmed Farouk,
• Abstract要約: 脳コンピュータインタフェース(BCI)システムは、脳と外部デバイス間の直接通信を可能にする。 進歩にもかかわらず、BCIシステムは、信号の可変性、分類の非効率性、個々のユーザにリアルタイムで適応することの難しさなど、永続的な課題に直面している。 我々は,脳波に基づくBCIタスクの分類精度とロバスト性を改善するために,QSVM-QNNと呼ばれる新しいハイブリッド量子学習モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.057222561438637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A brain-computer interface (BCI) system enables direct communication between the brain and external devices, offering significant potential for assistive technologies and advanced human-computer interaction. Despite progress, BCI systems face persistent challenges, including signal variability, classification inefficiency, and difficulty adapting to individual users in real time. In this study, we propose a novel hybrid quantum learning model, termed QSVM-QNN, which integrates a Quantum Support Vector Machine (QSVM) with a Quantum Neural Network (QNN), to improve classification accuracy and robustness in EEG-based BCI tasks. Unlike existing models, QSVM-QNN combines the decision boundary capabilities of QSVM with the expressive learning power of QNN, leading to superior generalization performance. The proposed model is evaluated on two benchmark EEG datasets, achieving high accuracies of 0.990 and 0.950, outperforming both classical and standalone quantum models. To demonstrate real-world viability, we further validated the robustness of QNN, QSVM, and QSVM-QNN against six realistic quantum noise models, including bit flip and phase damping. These experiments reveal that QSVM-QNN maintains stable performance under noisy conditions, establishing its applicability for deployment in practical, noisy quantum environments. Beyond BCI, the proposed hybrid quantum architecture is generalizable to other biomedical and time-series classification tasks, offering a scalable and noise-resilient solution for next-generation neurotechnological systems.
• Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインターフェース(BCI)システムは、脳と外部デバイス間の直接通信を可能にし、補助技術や高度な人間-コンピュータの相互作用に重要な可能性を秘めている。 進歩にもかかわらず、BCIシステムは、信号の可変性、分類の非効率性、個々のユーザにリアルタイムで適応することの難しさなど、永続的な課題に直面している。 本研究では,量子支援ベクトルマシン(QSVM)と量子ニューラルネットワーク(QNN)を統合し,脳波に基づくBCIタスクの分類精度とロバスト性を改善するハイブリッド量子学習モデルQSVM-QNNを提案する。 既存のモデルとは異なり、QSVM-QNNはQSVMの決定境界能力とQNNの表現的学習能力を組み合わせることで、より優れた一般化性能を実現する。 提案モデルは、2つのベンチマークEEGデータセットで評価され、0.990と0.950の精度を達成し、古典的およびスタンドアロンの量子モデルよりも優れている。 実世界の生存可能性を示すため,ビットフリップや位相減衰を含む6つの現実的な量子ノイズモデルに対して,QNN,QSVM,QSVM-QNNのロバスト性を検証した。 これらの実験により、QSVM-QNNはノイズの多い条件下で安定した性能を維持し、実用的でノイズの多い量子環境への展開に適用可能であることが明らかになった。 BCI以外にも、提案されたハイブリッド量子アーキテクチャは、他のバイオメディカルおよび時系列分類タスクに一般化可能であり、次世代の神経工学システムに対してスケーラブルで耐雑音性のあるソリューションを提供する。

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