論文の概要: Quantum Federated Learning: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15998v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 23:11:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.204409
• Title: Quantum Federated Learning: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 量子フェデレーション学習: 総合的な調査
• Authors: Dinh C. Nguyen, Md Raihan Uddin, Shaba Shaon, Ratun Rahman, Octavia Dobre, Dusit Niyato,
• Abstract要約: QFL(Quantum Federated Learning)は、分散量子コンピューティングとフェデレーション機械学習の組み合わせである。 本稿では、QFLに関する包括的調査を行い、その鍵となる概念、基礎、応用、そしてこの急速に発展する分野における課題について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.3828913266274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum federated learning (QFL) is a combination of distributed quantum computing and federated machine learning, integrating the strengths of both to enable privacy-preserving decentralized learning with quantum-enhanced capabilities. It appears as a promising approach for addressing challenges in efficient and secure model training across distributed quantum systems. This paper presents a comprehensive survey on QFL, exploring its key concepts, fundamentals, applications, and emerging challenges in this rapidly developing field. Specifically, we begin with an introduction to the recent advancements of QFL, followed by discussion on its market opportunity and background knowledge. We then discuss the motivation behind the integration of quantum computing and federated learning, highlighting its working principle. Moreover, we review the fundamentals of QFL and its taxonomy. Particularly, we explore federation architecture, networking topology, communication schemes, optimization techniques, and security mechanisms within QFL frameworks. Furthermore, we investigate applications of QFL across several domains which include vehicular networks, healthcare networks, satellite networks, metaverse, and network security. Additionally, we analyze frameworks and platforms related to QFL, delving into its prototype implementations, and provide a detailed case study. Key insights and lessons learned from this review of QFL are also highlighted. We complete the survey by identifying current challenges and outlining potential avenues for future research in this rapidly advancing field.
• Abstract（参考訳）: 量子フェデレーション・ラーニング(QFL)は、分散量子コンピューティングとフェデレーション・機械学習を組み合わせたもので、プライバシ保護による分散学習と量子強化機能の両方の強みを統合する。 これは、分散量子システム間の効率的でセキュアなモデルトレーニングにおける課題に対処するための、有望なアプローチのように見える。 本稿では、QFLに関する包括的調査を行い、その鍵となる概念、基礎、応用、そしてこの急速に発展する分野における課題について考察する。 具体的には、QFLの最近の進歩の紹介と、市場機会と背景知識に関する議論から始めます。 次に、量子コンピューティングとフェデレーション学習の統合の背景にあるモチベーションについて議論し、その動作原理を強調します。 さらに,QFLの基礎と分類について概観する。 特に,QFLフレームワーク内のフェデレーションアーキテクチャ,ネットワークトポロジ,通信方式,最適化手法,セキュリティ機構について検討する。 さらに、車載ネットワーク、医療ネットワーク、衛星ネットワーク、メタバース、ネットワークセキュリティを含む複数の領域にわたるQFLの適用について検討する。 さらに、QFLに関連するフレームワークやプラットフォームを分析し、そのプロトタイプ実装を掘り下げ、詳細なケーススタディを提供します。 QFLのこのレビューから学んだ重要な洞察と教訓も強調されている。 我々は、現在進行中の課題を特定し、この急速に進歩する分野における今後の研究の道筋を概説することによって、調査を完了する。

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