論文の概要: Sporadic Federated Learning Approach in Quantum Environment to Tackle Quantum Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12492v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 20:30:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.208695
• Title: Sporadic Federated Learning Approach in Quantum Environment to Tackle Quantum Noise
• Title（参考訳）: 量子環境下での散発的フェデレーション学習による量子ノイズ対策
• Authors: Ratun Rahman, Atit Pokharel, Dinh C. Nguyen,
• Abstract要約: SpoQFLはノイズ変動に基づくトレーニング戦略を動的に調整する。 実世界のデータセットの実験により、SpotQFLは従来のQFLアプローチよりも大幅に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2026018242953707
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Quantum Federated Learning (QFL) is an emerging paradigm that combines quantum computing and federated learning (FL) to enable decentralized model training while maintaining data privacy over quantum networks. However, quantum noise remains a significant barrier in QFL, since modern quantum devices experience heterogeneous noise levels due to variances in hardware quality and sensitivity to quantum decoherence, resulting in inadequate training performance. To address this issue, we propose SpoQFL, a novel QFL framework that leverages sporadic learning to mitigate quantum noise heterogeneity in distributed quantum systems. SpoQFL dynamically adjusts training strategies based on noise fluctuations, enhancing model robustness, convergence stability, and overall learning efficiency. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that SpoQFL significantly outperforms conventional QFL approaches, achieving superior training performance and more stable convergence.
• Abstract（参考訳）: 量子フェデレーションラーニング(Quantum Federated Learning, QFL)は、量子コンピューティングとフェデレーションラーニング(Federated Learning, FL)を組み合わせて、量子ネットワーク上のデータのプライバシを維持しながら、分散モデルトレーニングを可能にする新興パラダイムである。 しかし、量子ノイズは、ハードウェア品質のばらつきと量子デコヒーレンスへの敏感さにより異種ノイズレベルを経験し、トレーニング性能が不十分なため、QFLにとって重要な障壁である。 この問題に対処するため,分散量子システムにおける量子ノイズの不均一性を緩和するためにスポラディック学習を利用する新しいQFLフレームワークであるSpotQFLを提案する。 SpoQFLは、ノイズ変動に基づくトレーニング戦略を動的に調整し、モデルの堅牢性、収束安定性、全体的な学習効率を向上する。 実世界のデータセットに対する大規模な実験により、SpotQFLは従来のQFLアプローチよりも大幅に優れ、優れたトレーニング性能とより安定した収束を実現していることが示された。

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