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: Anais do III Workshop de Redes QuânticasDO - 10.5753/wqunets.2026.23840, 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.