論文の概要: Quantum Artificial Intelligence for Secure Autonomous Vehicle Navigation: An Architectural Proposal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16000v1
- Date: Thu, 19 Jun 2025 03:45:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 19:00:04.926761
- Title: Quantum Artificial Intelligence for Secure Autonomous Vehicle Navigation: An Architectural Proposal
- Title（参考訳）: セキュアな自動運転車ナビゲーションのための量子人工知能 - アーキテクチャ提案
- Authors: Hemanth Kannamarlapudi, Sowmya Chintalapudi,
- Abstract要約: 本稿では,量子人工知能に基づく新しいアーキテクチャを提案する。
マルチモーダルセンサ融合のための量子ニューラルネットワーク、ナビゲーションポリシー最適化のための量子強化学習のためのNav-Q
最後に、ポスト量子暗号プロトコルは、車両通信とV2X(Vehicle to Everything)通信の両方の通信チャネルを確保するために使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Navigation is a very crucial aspect of autonomous vehicle ecosystem which heavily relies on collecting and processing large amounts of data in various states and taking a confident and safe decision to define the next vehicle maneuver. In this paper, we propose a novel architecture based on Quantum Artificial Intelligence by enabling quantum and AI at various levels of navigation decision making and communication process in Autonomous vehicles : Quantum Neural Networks for multimodal sensor fusion, Nav-Q for Quantum reinforcement learning for navigation policy optimization and finally post-quantum cryptographic protocols for secure communication. Quantum neural networks uses quantum amplitude encoding to fuse data from various sensors like LiDAR, radar, camera, GPS and weather etc., This approach gives a unified quantum state representation between heterogeneous sensor modalities. Nav-Q module processes the fused quantum states through variational quantum circuits to learn optimal navigation policies under swift dynamic and complex conditions. Finally, post quantum cryptographic protocols are used to secure communication channels for both within vehicle communication and V2X (Vehicle to Everything) communications and thus secures the autonomous vehicle communication from both classical and quantum security threats. Thus, the proposed framework addresses fundamental challenges in autonomous vehicles navigation by providing quantum performance and future proof security. Index Terms Quantum Computing, Autonomous Vehicles, Sensor Fusion
- Abstract（参考訳）: ナビゲーションは、さまざまな州で大量のデータを収集、処理し、次の車両の操縦を定義する自信と安全な判断を下すことに大きく依存する、自動運転車エコシステムの極めて重要な側面である。
本稿では,自律走行車におけるナビゲーション決定・通信のさまざまな段階における量子とAIの実現による,量子人工知能に基づく新しいアーキテクチャを提案する:マルチモーダルセンサ融合のための量子ニューラルネットワーク,ナビゲーションポリシー最適化のための量子強化学習のためのNav-Q,そして最後にセキュアな通信のための量子後暗号プロトコル。
量子ニューラルネットワークは、量子振幅エンコーディングを使用して、LiDAR、レーダー、カメラ、GPS、気象などの様々なセンサーからのデータを融合する。
Nav-Qモジュールは、変動量子回路を介して融合した量子状態を処理し、高速で複雑な条件下で最適なナビゲーションポリシーを学習する。
最後に、ポスト量子暗号プロトコルを使用して、車両通信とV2X(Vehicle to Everything)通信の両方の通信チャネルを確保し、古典的および量子的セキュリティ脅威から自律的な車両通信を保護する。
このように、提案フレームワークは、量子性能と将来の証明セキュリティを提供することにより、自動運転車のナビゲーションにおける基本的な課題に対処する。
量子コンピューティング、自動運転車、センサーフュージョン
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