論文の概要: Challenge-Response Quantum Reinforcement Learning with Application to Quantum-Assisted Authentication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12464v1
- Date: Thu, 12 Feb 2026 22:44:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.77875
- Title: Challenge-Response Quantum Reinforcement Learning with Application to Quantum-Assisted Authentication
- Title（参考訳）: チャレンジ応答型量子強化学習と量子支援認証への応用
- Authors: Jawaher Kaldari, Saif Al-Kuwari,
- Abstract要約: 隠れ情報を用いた課題応答型タスクとして定式化された量子強化学習環境を提案する。
3つのエージェントについて検討する: 純粋に古典的なエージェント、軽量なハイブリッドエージェント、およびディープハイブリッドエージェント。
以上の結果から,軽量ハイブリッドエージェントは2つの量子状態コピーを用いて信頼性の高い推論を行うことができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum reinforcement learning (QRL) has emerged as a promising research direction that integrates quantum information processing into reinforcement learning frameworks. While many existing QRL studies apply quantum agents to classical environments, it has been realized that the potential advantages of QRL are most naturally explored in environments that exhibit intrinsically quantum characteristics, where the agent's observations and interactions arise from quantum processes. In this work, we propose a quantum reinforcement learning environment formulated as a challenge-response task with hidden information. In the proposed environment, Alice encodes a classical bit into the parameters of a quantum circuit, while Bob, with a trained reinforcement learning agent, interacts with a limited number of quantum state copies to infer the hidden bit. The agent must select measurement strategies and decide when to terminate the interaction under explicit resource constraints. To study the solvability of the proposed environment, we consider three agents: a purely classical agent, a lightweight hybrid agent and a deep hybrid agent. Through experiments, we analyze the trade-off between inference accuracy and quantum resource consumption under varying interaction penalties. Our results show that the lightweight hybrid agent achieves reliable inference using as few as two quantum state copies, outperforming both the classical baseline and the deep hybrid agent in highly resource-constrained regimes. We further evaluate robustness under realistic quantum noise models and discuss the relevance of the proposed environment for security-oriented applications, including quantum-assisted authentication.
- Abstract（参考訳）: 量子強化学習(QRL)は、量子情報処理を強化学習フレームワークに統合する有望な研究方向として登場した。
多くの既存のQRL研究は古典的な環境に量子エージェントを適用しているが、QRLの潜在的な利点は、エージェントの観察と相互作用が量子プロセスから生じる固有の量子特性を示す環境において、最も自然に研究されている。
本研究では,隠れ情報を用いた課題応答型タスクとして定式化された量子強化学習環境を提案する。
提案した環境では、アリスは古典的なビットを量子回路のパラメータにエンコードし、一方ボブは訓練された強化学習エージェントと共に、隠れたビットを推測するために限られた数の量子状態コピーと相互作用する。
エージェントは測定戦略を選択し、明示的なリソース制約の下でいつインタラクションを終了するかを決めなければなりません。
提案する環境の可溶性について検討するために, 純粋に古典的なエージェント, 軽量なハイブリッドエージェント, ディープハイブリッドエージェントの3つのエージェントを検討した。
実験により、様々な相互作用のペナルティの下で、推論精度と量子リソース消費のトレードオフを分析する。
その結果, 軽量ハイブリッドエージェントは2つの量子状態コピーを用いて信頼性の高い推論を達成し, 古典的ベースラインと深層ハイブリッドエージェントを高い資源制約下で比較した。
現実的な量子ノイズモデル下でのロバスト性をさらに評価し、量子アシスト認証を含むセキュリティ指向アプリケーションにおける提案環境の妥当性について考察する。
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