تکنولوژی «یادگیری فدرال کوانتومی» (Quantum Federated Learning) که امکان آموزش مدلهای هوش مصنوعی را بدون اشتراکگذاری دادههای حساس فراهم میکند، گام بزرگی به سمت حریم خصوصی است. اما چالشهایی مثل ناپایداری مدلها و تفاوت در کیفیت دادههای کلاینتها همیشه مانع بزرگی بودند.
محققان در مقاله جدید خود فریمورک «DUQFL-Prox» را معرفی کردهاند که با استفاده از بهینهسازی «Deep-Unfolded»، باعث پایداری بیشتر، دقت بالاتر و عدالت در عملکرد مدلها میشود. این روش در حوزههای حساس مثل تشخیص کلاهبرداری مالی و ژنومیک نتایج درخشانی نشان داده است. این یعنی آینده هوش مصنوعی توزیعشده میتواند هم خصوصیتر باشد و هم قابلاعتمادتر! 🧠⚛️
منبع: arXiv AI