論文の概要: Towards Heterogeneous Quantum Federated Learning: Challenges and Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22148v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 06:35:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.426063
• Title: Towards Heterogeneous Quantum Federated Learning: Challenges and Solutions
• Title（参考訳）: 不均一量子フェデレーション学習への挑戦と課題
• Authors: Ratun Rahman, Dinh C. Nguyen, Christo Kurisummoottil Thomas, Walid Saad,
• Abstract要約: 量子フェデレーション学習(QFL)は、量子コンピューティングとフェデレーション学習を組み合わせて、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。 既存のQFLフレームワークは、量子テキストカラーサイクル間の均一性に重点を置いており、量子データ分散、符号化技術、ハードウェアノイズレベル、計算能力の実際の分散を考慮していない。 これらの違いは、トレーニング中に不安定になり、収束が遅くなり、全体的なモデルパフォーマンスが低下する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.08625631041616
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Quantum federated learning (QFL) combines quantum computing and federated learning to enable decentralized model training while maintaining data privacy. QFL can improve computational efficiency and scalability by taking advantage of quantum properties such as superposition and entanglement. However, existing QFL frameworks largely focus on homogeneity among quantum \textcolor{black}{clients, and they do not account} for real-world variances in quantum data distributions, encoding techniques, hardware noise levels, and computational capacity. These differences can create instability during training, slow convergence, and reduce overall model performance. In this paper, we conduct an in-depth examination of heterogeneity in QFL, classifying it into two categories: data or system heterogeneity. Then we investigate the influence of heterogeneity on training convergence and model aggregation. We critically evaluate existing mitigation solutions, highlight their limitations, and give a case study that demonstrates the viability of tackling quantum heterogeneity. Finally, we discuss potential future research areas for constructing robust and scalable heterogeneous QFL frameworks.
• Abstract（参考訳）: 量子フェデレーション学習(QFL)は、量子コンピューティングとフェデレーション学習を組み合わせて、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。 QFLは重ね合わせや絡み合いといった量子特性を利用して計算効率とスケーラビリティを向上させることができる。 しかし、既存のQFLフレームワークは主に量子 \textcolor{black}{clients の均一性に焦点を当てており、量子データ分布、符号化技術、ハードウェアノイズレベル、計算能力の実際の分散を考慮に入れていない。 これらの違いは、トレーニング中に不安定になり、収束が遅くなり、全体的なモデルパフォーマンスが低下する可能性がある。 本稿では、QFLにおける不均一性の詳細な検討を行い、それをデータまたはシステム不均一性の2つのカテゴリに分類する。 次に,不均一性がトレーニング収束とモデル集約に与える影響について検討する。 我々は、既存の緩和ソリューションを批判的に評価し、その限界を強調し、量子異質性に取り組む可能性を示すケーススタディを提示する。 最後に、ロバストでスケーラブルな異種QFLフレームワークを構築するための今後の研究分野について論じる。

関連論文リスト

• Learning quantum many-body data locally: A provably scalable framework [0.0]
  我々はGeometrically Local Quantum Kernel (GLQK)と呼ばれるスケーラブルな機械学習フレームワークを提案する。 GLQKは非臨界系の指数相関を利用して効率よく量子多体実験データを学習する。 量子多体現象に関する2つの学習課題において,その数値的高いスケーラビリティを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-17T05:26:11Z)
• Sporadic Federated Learning Approach in Quantum Environment to Tackle Quantum Noise [1.2026018242953707]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-15T20:30:11Z)
• VQC-MLPNet: An Unconventional Hybrid Quantum-Classical Architecture for Scalable and Robust Quantum Machine Learning [50.95799256262098]
  変分量子回路(VQC)は量子機械学習を約束するが、表現性、訓練性、耐雑音性の課題に直面している。 本稿では,VQCが学習中に古典多層パーセプトロンの第一層重みを生成するハイブリッドアーキテクチャであるVQC-MLPNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T01:38:15Z)
• When Federated Learning Meets Quantum Computing: Survey and Research Opportunities [7.815483087739133]
  量子フェデレーションラーニング(QFL)は、分散フェデレーションラーニング(FL)モデルのスケーラビリティと効率を改善するために、量子コンピューティング(QC)の進歩を活用する新興分野である。 本稿では,FLがQCに適合する際の課題と解決策について,体系的かつ包括的な調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T07:29:33Z)
• Foundations of Quantum Federated Learning Over Classical and Quantum Networks [59.121263013213756]
  量子フェデレーション学習(QFL)は、古典的フェデレーション学習(FL)の利点と量子技術の計算能力を統合する新しいフレームワークである。 QFLは古典的通信網と量子的通信網の両方に展開できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T02:56:00Z)
• Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。 本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)

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。