論文の概要: Trustworthy Quantum Machine Learning: A Roadmap for Reliability, Robustness, and Security in the NISQ Era
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02602v1
- Date: Tue, 04 Nov 2025 14:24:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 18:47:06.070649
- Title: Trustworthy Quantum Machine Learning: A Roadmap for Reliability, Robustness, and Security in the NISQ Era
- Title（参考訳）: 信頼できる量子機械学習 - NISQ時代の信頼性、ロバスト性、セキュリティのためのロードマップ
- Authors: Ferhat Ozgur Catak, Jungwon Seo, Umit Cali,
- Abstract要約: この研究は、TQML(Trustworthy Quantum Machine Learning)の幅広いロードマップを提供する。
i) 校正およびリスク対応意思決定のための不確実な定量化、(ii) 古典的および量子ネイティブな脅威モデルに対する堅牢性、(iii) 分散および委譲された量子学習シナリオにおけるプライバシー保護の3つの基本的柱を統合する。
このロードマップは、信頼性を量子AIの第一級設計目標として定義することを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1351527202068445
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum machine learning (QML) is a promising paradigm for tackling computational problems that challenge classical AI. Yet, the inherent probabilistic behavior of quantum mechanics, device noise in NISQ hardware, and hybrid quantum-classical execution pipelines introduce new risks that prevent reliable deployment of QML in real-world, safety-critical settings. This research offers a broad roadmap for Trustworthy Quantum Machine Learning (TQML), integrating three foundational pillars of reliability: (i) uncertainty quantification for calibrated and risk-aware decision making, (ii) adversarial robustness against classical and quantum-native threat models, and (iii) privacy preservation in distributed and delegated quantum learning scenarios. We formalize quantum-specific trust metrics grounded in quantum information theory, including a variance-based decomposition of predictive uncertainty, trace-distance-bounded robustness, and differential privacy for hybrid learning channels. To demonstrate feasibility on current NISQ devices, we validate a unified trust assessment pipeline on parameterized quantum classifiers, uncovering correlations between uncertainty and prediction risk, an asymmetry in attack vulnerability between classical and quantum state perturbations, and privacy-utility trade-offs driven by shot noise and quantum channel noise. This roadmap seeks to define trustworthiness as a first-class design objective for quantum AI.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、古典的なAIに挑戦する計算問題に取り組むための有望なパラダイムである。
しかし、量子力学の固有の確率的挙動、NISQハードウェアのデバイスノイズ、およびハイブリッド量子古典的実行パイプラインは、QMLの現実的、安全クリティカルな環境における信頼性の高いデプロイを防止する新しいリスクをもたらす。
この研究は、信頼性の基本的な3つの柱を統合するTQML(Trustworthy Quantum Machine Learning)の幅広いロードマップを提供する。
一 校正及びリスク対応決定のための不確実性定量化
(II)古典的および量子ネイティブ脅威モデルに対する敵対的堅牢性、及び
三 分散型及び委譲型量子学習シナリオにおけるプライバシー保護
我々は、量子情報理論に基づく量子固有信頼度を定式化し、予測の不確実性の分散に基づく分解、トレース距離境界ロバスト性、ハイブリッド学習チャネルの差分プライバシーを含む。
現在のNISQデバイスに実現可能性を示すため、パラメータ化された量子分類器上での統一信頼評価パイプラインの検証、不確実性と予測リスクの相関関係の解明、古典的および量子的状態摂動の攻撃脆弱性の非対称性、ショットノイズと量子チャネルノイズによって駆動されるプライバシー利用トレードオフの検証を行った。
このロードマップは、信頼性を量子AIの第一級設計目標として定義することを目指している。
関連論文リスト
- QuantumShield: Multilayer Fortification for Quantum Federated Learning [7.283533791778357]
本稿では,分散学習システムを量子対応敵の脅威から守るために設計された量子セキュアフェデレーション学習(QFL)フレームワークを提案する。
我々は、QFLプロセスを古典的および量子的脅威の両方に対して強化するために、先進的な量子および後量子プロトコルを統合し、厳格に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-27T02:59:33Z) - Towards Quantum Enhanced Adversarial Robustness with Rydberg Reservoir Learning [45.92935470813908]
量子コンピューティング貯水池(QRC)は、量子多体系に固有の高次元非線形力学を利用する。
近年の研究では、変動回路に基づく摂動量子は逆数の影響を受けやすいことが示されている。
QR学習モデルにおける対向的堅牢性の最初の体系的評価について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-15T12:17:23Z) - Differentially Private Federated Quantum Learning via Quantum Noise [9.540961602976965]
量子連合学習(QFL)は、生のデータ交換なしで分散量子デバイス間で量子機械学習(QML)モデルの協調トレーニングを可能にする。
QFLは、情報プライバシを損なうために共有QMLモデルの更新を悪用できる敵攻撃に対して脆弱なままである。
本稿では,QFLプロセス全体の量子モデルを保護するために量子ノイズを利用する新しいDP機構について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-27T22:56:16Z) - Next-Generation Quantum Neural Networks: Enhancing Efficiency, Security, and Privacy [3.9554540293311864]
本稿では、ノイズ中間規模量子(NISQ)時代に、信頼性とセキュアな量子ニューラルネットワーク(QNN)を開発する上での課題に対処する。
我々は,QNNの効率性,セキュリティ,プライバシを高めるために,既存のアプローチを活用し,組み合わせた統合フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-28T05:43:02Z) - Adversarial Threats in Quantum Machine Learning: A Survey of Attacks and Defenses [2.089191490381739]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングと古典的な機械学習を統合して、分類、回帰、生成タスクを解決する。
本章では、クラウドベースのデプロイメント、ハイブリッドアーキテクチャ、量子生成モデルにおける脆弱性に焦点を当て、QMLシステム特有の敵の脅威について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-27T01:19:49Z) - VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [60.996803677584424]
変分量子回路(VQC)は、量子機械学習のための新しい経路を提供する。
それらの実用的応用は、制約付き線形表現性、最適化課題、量子ハードウェアノイズに対する鋭敏感といった固有の制限によって妨げられている。
この研究は、これらの障害を克服するために設計されたスケーラブルで堅牢なハイブリッド量子古典アーキテクチャであるVQC-MLPNetを導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-12T01:38:15Z) - Bayesian Quantum Amplitude Estimation [46.03321798937855]
量子振幅推定のための問題調整およびノイズ認識ベイズアルゴリズムであるBAEを提案する。
耐障害性シナリオでは、BAEはハイゼンベルク限界を飽和させることができ、デバイスノイズが存在する場合、BAEはそれを動的に特徴付け、自己適応することができる。
本稿では,振幅推定アルゴリズムのベンチマークを提案し,他の手法に対してBAEをテストする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-05T18:09:41Z) - Unveiling Hidden Vulnerabilities in Quantum Systems by Expanding Attack Vectors through Heisenberg's Uncertainty Principle [0.0]
本研究は量子鍵分布(QKD)プロトコルにおける新たな脆弱性を明らかにする。
新たに同定された脆弱性は、ベル不等式(BIs)と隠れ変数理論(HVTs)の間の複雑な相互作用から生じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:18:36Z) - Quantum Conformal Prediction for Reliable Uncertainty Quantification in
Quantum Machine Learning [47.991114317813555]
量子モデルは暗黙の確率予測器を実装し、測定ショットを通じて各入力に対して複数のランダムな決定を生成する。
本稿では、そのようなランダム性を利用して、モデルの不確実性を確実に捉えることができる分類と回帰の両方の予測セットを定義することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T22:05:21Z) - Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。
特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-27T21:15:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。