量子科技中心_量科网

量子联邦学习（QFL）是一个新兴领域，它通过将量子物理概念引入分布式机器学习（ML）环境，有望引发计算革命。然而，当前大多数量子模拟器主要针对通用量子电路模拟设计，并未集成对机器学习任务（如训练、评估和迭代优化）的支持。此外，量子学习算法的设计与评估仍是一项资源密集且极具挑战性的任务。实时更新对于观察模型收敛性、调试量子电路以及在有限资源下做出明智的训练决策至关重要。现有模拟器大多还缺乏对用户定制化训练数据的整合能力，这削弱了使用模拟器的核心价值。 该研究团队推出SimQFL——一款为量子网络应用定制开发的模拟器，可简化和加速QFL实验。SimQFL支持实时、分周期的结果生成与可视化，使研究人员能监测每轮训练中的学习进程。其直观且美观的交互界面确保了操作的便捷性与流畅性，用户可自定义关键参数（如训练周期数、学习率、客户端数量）及量子超参数（如量子比特数和量子层数），从而适配多样化的QFL应用场景。系统会在每轮训练后立即反馈中间结果，并动态绘制学习曲线。 SimQFL作为一个实用交互平台，为学术界和开发者提供了高透明度、强可控性的分布式量子网络实验环境，助力量子神经网络的快速原型设计、性能分析与参数调优。