QFL-Adaptive: Uma Abordagem Híbrida de Aprendizado Federado Quântico Personalizado e Resiliente - Bustincio, Rómulo W. C.; Pozo, Edgar C.; Hancco-Ancori, Ricardo J.; Silva, Francisco Airton; Souza, Allan M. de; Bittencourt, Luiz F. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2026: Anais do XLIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2026.19918, 2026)
O Aprendizado Federado Quântico (QFL) surge como um paradigma para o treinamento distribuído com preservação de privacidade. No entanto, sua implementação prática na era Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) enfrenta barreiras críticas: a sobrecarga de comunicação e a deriva do modelo causada por dados Non-Independent and Identically Distributed (Non-IID). Este trabalho propõe o QFL-Adaptive, um framework que integra uma arquitetura segmentada inspirada em VQC com agregação personalizada via Weighted Personalized QFL (wp-QFL). A arquitetura segue uma segmentação pole-angle inspirada em Circuitos Quânticos Variacionais (VQC), separando parâmetros de Ângulo (ϕ) e Polo (θ), permitindo o ajuste dinâmico da carga de transmissão via uplink condicional baseado na telemetria do canal. Resultados em quatro datasets demonstram economia de banda de 77,81% e retenção de acurácia superior a 97,9% sob 80% de falha comunicacional. Validações em hardware quântico real são fundamentais para confirmar a eficácia sob ruído de decoerência.