Framework Federado para Redes Neurais Quânticas sem Pesos Distribuídas - Oliveira, Nicolas M. de; Silva, Adenilton J. da (Anais do Workshop de Redes Quânticas (WQuNets), 2026)
Este trabalho propõe um framework de Aprendizado Federado Quântico distribuído, fundamentado no paradigma das Redes Neurais Quânticas sem Pesos. Ao integrar o aprendizado federado à arquitetura quântica sem pesos, o modelo viabiliza a preservação da privacidade entre nós quânticos descentralizados sem o compartilhamento de dados brutos. A estrutura sem pesos reduz a sobrecarga de comunicação e simplifica o processo de otimização. Resultados de simulações indicam a viabilidade do modelo e evidenciam seu potencial como base para pesquisas futuras em aprendizado federado quântico.