O artigo apresenta o QFedAgent, uma estrutura híbrida quântico-clássica de aprendizado federado personalizado projetada para reconhecimento de atividade multiagente. Ele aborda os desafios de fluxos de sensores multimodais heterogêneos e não-IID integrando um módulo de fusão de circuito quântico variacional que modela as interações acelerômetro-giroscópio por meio de codificação de estados quânticos e emaranhamento.

  • O módulo de fusão quântica requer apenas 72 parâmetros de rotação em comparação com 33K na fusão baseada em perceptron multicamadas clássico, alcançando uma redução total de parâmetros de aproximadamente 10x.
  • Experimentos no conjunto de dados OPPORTUNITY sob partições não-IID baseadas em sujeito demonstram uma precisão média de teste de 97.7%.
  • Os resultados confirmam que a fusão quântica eficiente em parâmetros permanece competitiva com as bases federadas convencionais.

Esta abordagem oferece uma solução para aplicações de sensoriamento robótico sensíveis à privacidade, reduzindo significativamente os custos de comunicação e a sobrecarga de parâmetros enquanto mantém alta precisão.