Quantum Federated Learning for Multimodal Data: A Modality-Agnostic Approach

📄 arXiv: 2507.08217v1 📥 PDF

作者: Atit Pokharel, Ratun Rahman, Thomas Morris, Dinh C. Nguyen

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-10

备注: This paper was presented at BEAM with CVPR 2025

期刊: Proceedings of the Computer Vision and Pattern Recognition Conference, pp. 545-554. 2025

DOI: 10.1109/CVPRW67362.2025.00059

💡 一句话要点

提出一种模态无关的量子联邦学习方法，用于多模态数据处理。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 量子联邦学习 多模态学习 量子纠缠 缺失模态 隐私保护 量子机器学习 联邦学习

📋 核心要点

  1. 现有量子联邦学习框架主要集中于单模态系统，无法有效处理现实世界中常见的多模态数据。
  2. 论文提出一种基于量子纠缠的多模态QFL方法，并设计缺失模态无关机制，以应对训练中模态缺失的问题。
  3. 实验结果表明，该方法在IID和非IID数据分布下，相比现有方法，准确率分别提升了6.84%和7.25%。

📝 摘要（中文）

本文首次提出一种新颖的多模态量子联邦学习(QFL)方法，该方法专为QFL环境设计，并采用量子纠缠进行中间融合。为了解决多模态QFL中的主要瓶颈，即训练期间某些模态的缺失会导致模型性能下降的问题，我们引入了一种缺失模态无关(MMA)机制，该机制隔离未训练的量子电路，确保稳定训练且避免状态损坏。仿真结果表明，与最先进的方法相比，所提出的具有MMA的多模态QFL方法在独立同分布(IID)数据分布中准确率提高了6.84%，在非独立同分布(non-IID)数据分布中准确率提高了7.25%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态数据在量子联邦学习（QFL）中的应用问题。现有的QFL框架主要针对单模态数据，无法直接应用于多模态场景。此外，多模态数据训练中，某些模态的缺失会导致模型性能显著下降，这是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用量子纠缠实现多模态数据的中间融合，并设计一种缺失模态无关（MMA）机制来处理训练过程中模态缺失的情况。通过隔离未训练的量子电路，避免其对整体模型状态产生负面影响，从而保证训练的稳定性。

技术框架：整体框架包含多个量子处理器（客户端），每个客户端处理不同的模态数据。首先，每个客户端使用本地数据训练其量子模型。然后，利用量子纠缠将不同模态的信息进行融合。接着，使用MMA机制处理缺失模态的情况。最后，通过联邦学习的方式聚合各个客户端的模型参数，得到全局模型。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 首次提出多模态QFL框架，扩展了QFL的应用范围；2) 引入MMA机制，有效解决了多模态QFL中模态缺失的问题，提高了模型的鲁棒性。

关键设计：MMA机制的关键设计在于识别未训练的量子电路，并将其与整体训练过程隔离。具体的实现细节（如隔离的具体方法、判断是否训练的标准等）在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。损失函数和网络结构等细节也未在摘要中详细说明，需要查阅原文。

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的多模态QFL方法在IID数据分布下，准确率比现有方法提高了6.84%；在更具挑战性的非IID数据分布下，准确率提高了7.25%。这些结果验证了该方法在处理多模态数据和应对模态缺失方面的有效性，表明其优于当前最先进的技术。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗健康、金融风控、自动驾驶等领域。例如，在医疗健康领域，可以利用多模态医学影像数据（如CT、MRI）进行疾病诊断；在金融风控领域，可以结合用户的交易记录、社交行为等多模态数据进行信用评估。该研究为隐私保护的多模态数据分析提供了新的解决方案。

📄 摘要（原文）

Quantum federated learning (QFL) has been recently introduced to enable a distributed privacy-preserving quantum machine learning (QML) model training across quantum processors (clients). Despite recent research efforts, existing QFL frameworks predominantly focus on unimodal systems, limiting their applicability to real-world tasks that often naturally involve multiple modalities. To fill this significant gap, we present for the first time a novel multimodal approach specifically tailored for the QFL setting with the intermediate fusion using quantum entanglement. Furthermore, to address a major bottleneck in multimodal QFL, where the absence of certain modalities during training can degrade model performance, we introduce a Missing Modality Agnostic (MMA) mechanism that isolates untrained quantum circuits, ensuring stable training without corrupted states. Simulation results demonstrate that the proposed multimodal QFL method with MMA yields an improvement in accuracy of 6.84% in independent and identically distributed (IID) and 7.25% in non-IID data distributions compared to the state-of-the-art methods.