論文の概要: SimQFL: A Quantum Federated Learning Simulator with Real-Time Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12477v1
• Date: Sun, 17 Aug 2025 19:36:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.790352
• Title: SimQFL: A Quantum Federated Learning Simulator with Real-Time Visualization
• Title（参考訳）: SimQFL:リアルタイム可視化による量子フェデレーション学習シミュレータ
• Authors: Ratun Rahman, Atit Pokharel, Md Raihan Uddin, Dinh C. Nguyen,
• Abstract要約: 量子ネットワークアプリケーションを単純化し,高速化するシミュレータSimQFLを紹介する。 SimQFLはリアルタイムでエポックな出力開発と可視化をサポートし、研究者が学習プロセスを監視することができる。 SimQFLは、研究者や開発者が量子ニューラルネットワークのプロトタイプ、分析、チューニングを可能にする、実用的でインタラクティブなプラットフォームである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1008520905907015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Quantum federated learning (QFL) is an emerging field that has the potential to revolutionize computation by taking advantage of quantum physics concepts in a distributed machine learning (ML) environment. However, the majority of available quantum simulators are primarily built for general quantum circuit simulation and do not include integrated support for machine learning tasks such as training, evaluation, and iterative optimization. Furthermore, designing and assessing quantum learning algorithms is still a difficult and resource-intensive task. Real-time updates are essential for observing model convergence, debugging quantum circuits, and making conscious choices during training with the use of limited resources. Furthermore, most current simulators fail to support the integration of user-specific data for training purposes, undermining the main purpose of using a simulator. In this study, we introduce SimQFL, a customized simulator that simplifies and accelerates QFL experiments in quantum network applications. SimQFL supports real-time, epoch-wise output development and visualization, allowing researchers to monitor the process of learning across each training round. Furthermore, SimQFL offers an intuitive and visually appealing interface that facilitates ease of use and seamless execution. Users can customize key variables such as the number of epochs, learning rates, number of clients, and quantum hyperparameters such as qubits and quantum layers, making the simulator suitable for various QFL applications. The system gives immediate feedback following each epoch by showing intermediate outcomes and dynamically illustrating learning curves. SimQFL is a practical and interactive platform enabling academics and developers to prototype, analyze, and tune quantum neural networks with greater transparency and control in distributed quantum networks.
• Abstract（参考訳）: 量子連合学習(QFL)は、分散機械学習(ML)環境で量子物理学の概念を活用することにより、計算に革命をもたらす可能性のある新興分野である。 しかし、利用可能な量子シミュレータのほとんどは、主に一般的な量子回路シミュレーションのために構築されており、トレーニング、評価、反復最適化などの機械学習タスクを統合的にサポートしていない。 さらに、量子学習アルゴリズムの設計と評価は、依然として困難でリソース集約的なタスクである。 リアルタイム更新は、モデルの収束を観察し、量子回路をデバッグし、限られたリソースを使用してトレーニング中に意識的な選択を行うのに不可欠である。 さらに、現在のシミュレータのほとんどは、トレーニング目的のユーザ固有のデータの統合をサポートしておらず、シミュレータの使用の主な目的を損なう。 本研究では,量子ネットワークアプリケーションにおけるQFL実験を簡略化し,高速化するシミュレータSimQFLを紹介する。 SimQFLはリアルタイムでエポジカルなアウトプット開発と視覚化をサポートしており、研究者はトレーニングラウンド毎に学習プロセスを監視することができる。 さらにSimQFLは、使いやすさとシームレスな実行を容易にする、直感的で視覚的に魅力的なインターフェースを提供する。 ユーザは、エポック数、学習率、クライアント数、量子ビットや量子層などの量子ハイパーパラメータなどのキー変数をカスタマイズできるため、シミュレータは様々なQFLアプリケーションに適している。 このシステムは、中間結果を示し、学習曲線を動的に図示することにより、各エポックに即時フィードバックを与える。 SimQFLは、研究者や開発者が分散量子ネットワークにおける透明性と制御を向上した量子ニューラルネットワークのプロトタイプ、分析、チューニングを可能にする、実用的でインタラクティブなプラットフォームである。

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