QFedAgent: Quantum-Enhanced Personalized Federated Learning for Multi-Agent Activity Recognition

📄 arXiv: 2607.02426v1 📥 PDF

作者: Quoc Bao Phan, Tuy Tan Nguyen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-07-02

💡 一句话要点

提出QFedAgent以解决多代理活动识别中的隐私与效率问题

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

关键词: 量子计算 联邦学习 多代理系统 活动识别 隐私保护 参数效率 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有的联邦学习方法在处理多代理系统生成的异构和非IID传感器流时表现不佳，导致性能下降。
  2. QFedAgent通过引入变分量子电路融合模块，减少了模型参数数量，同时保持了高效的活动识别能力。
  3. 在OPPORTUNITY数据集上的实验结果显示，QFedAgent实现了97.7%的平均测试准确率，显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

联邦学习（FL）允许在分布式设备上进行协作模型训练，而无需共享原始数据，适用于隐私敏感的机器人感知应用。然而，多代理系统生成的异构和非独立同分布（non-IID）多模态传感器流会降低传统FL算法的性能，同时经典融合模块引入了大量的参数开销和通信成本。本文提出了QFedAgent，一个混合量子-经典个性化FL框架，用于多代理活动识别。该方法集成了变分量子电路融合模块，通过量子态编码和纠缠建模加速度计-陀螺仪交互，仅需72个量子旋转参数，而经典多层感知器基础的融合则需要33K个参数，实现了约10倍的参数减少。在OPPORTUNITY数据集上进行的实验表明，在基于主体的非IID划分下，平均测试准确率达到97.7%，验证了参数高效的量子融合与传统联邦基线的竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多代理活动识别中的隐私保护与模型效率问题。现有的联邦学习方法在面对异构和非IID的传感器数据时，性能显著下降，同时传统的融合模块带来了高昂的参数和通信成本。

核心思路：QFedAgent的核心思路是结合量子计算与经典机器学习，通过量子电路融合模块来有效建模传感器数据的交互，减少所需参数数量，从而提高模型的效率和准确性。

技术框架：QFedAgent的整体架构包括数据预处理、量子电路融合模块和经典学习模块。量子模块负责处理传感器数据的交互，而经典模块则用于最终的活动识别。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了变分量子电路作为融合模块，显著减少了模型参数，从33K降至72个量子旋转参数，提升了模型的参数效率。

关键设计：在设计中，量子电路的参数设置经过优化，以确保在保持高准确率的同时，降低计算复杂度。损失函数和网络结构也经过精心设计，以适应量子计算的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，QFedAgent在OPPORTUNITY数据集上实现了97.7%的平均测试准确率，相比传统的联邦学习基线，展现出约10倍的参数减少，证明了其在多代理活动识别中的有效性和竞争力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶、智能家居等需要多传感器协同工作的场景。通过提高活动识别的效率和准确性，QFedAgent能够在保护用户隐私的同时，推动相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Federated learning (FL) enables collaborative model training across distributed devices without sharing raw data, making it suitable for privacy-sensitive robotic sensing applications. However, multi-agent systems generate heterogeneous and non-independent and identically distributed (non-IID) multimodal sensor streams that degrade conventional FL algorithms, while classical fusion modules introduce substantial parameter overhead and communication cost. This paper proposes QFedAgent, a hybrid quantum-classical personalized FL framework for multi-agent activity recognition. The approach integrates a variational quantum circuit fusion module that models accelerometer--gyroscope interactions through quantum state encoding and entanglement, requiring only 72 quantum rotation parameters versus 33K in classical multi-layer perceptron-based fusion, achieving approximately 10x total parameter reduction. Experiments on the OPPORTUNITY dataset under subject-based non-IID partitions demonstrate 97.7% mean test accuracy, confirming that parameter-efficient quantum fusion remains competitive with conventional federated baselines.