Synergy of quantum computing and federated learning in information technology detection of hidden target groups
The article considers the information technology of detecting hidden target groups in large distributed data sets based on the synergy of quantum computing and federated learning. It is shown that in modern information systems for analyzing big data, traditional methods of machine learning and intel...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Kyiv National University of Construction and Architecture
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://es-journal.in.ua/article/view/351681 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Environmental safety and natural resources |
Institution
Environmental safety and natural resources| _version_ | 1856543186804015104 |
|---|---|
| author | Fadeichev, Serhii Trofymchuk, Oleksandr Trysnyuk, Vasyl |
| author_facet | Fadeichev, Serhii Trofymchuk, Oleksandr Trysnyuk, Vasyl |
| author_sort | Fadeichev, Serhii |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-02-05T18:53:19Z |
| description | The article considers the information technology of detecting hidden target groups in large distributed data sets based on the synergy of quantum computing and federated learning. It is shown that in modern information systems for analyzing big data, traditional methods of machine learning and intelligent analysis demonstrate limited effectiveness in identifying poorly represented or hidden structures, especially under conditions of statistical imbalance of samples, high dimensionality of the feature space and distributed storage of information. The proposed approach combines federated learning as an information technology of distributed model formation without data centralization with quantum algorithms of amplitude amplification, which allows to increase sensitivity to weak signals in subspaces with increased information significance. The paper considers the architecture of a hybrid information technology, which includes classical computing nodes, a level of federated aggregation and a quantum computing module, as well as a structural and algorithmic scheme of interaction of classical and quantum components. The algorithmic aspects of the implementation of the proposed approach are analyzed, taking into account the limitations of modern quantum computing platforms of the NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) class, in particular the limited number of qubits and the influence of noise. It is shown that the use of selective quantum processing and iterative interaction between classical and quantum circuits allows to ensure the reproducibility of the results and the possibility of practical implementation of the proposed information technology. The proposed approach is a promising direction in the development of information technologies for analyzing large distributed data and can be used as a theoretical and applied basis for further research in the field of hybrid classical-quantum computing systems. |
| first_indexed | 2026-02-08T07:59:13Z |
| format | Article |
| id | es-journalinua-article-351681 |
| institution | Environmental safety and natural resources |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-02-08T07:59:13Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Kyiv National University of Construction and Architecture |
| record_format | ojs |
| spelling | es-journalinua-article-3516812026-02-05T18:53:19Z Synergy of quantum computing and federated learning in information technology detection of hidden target groups Синергія квантових обчислень та федеративного навчання в інформаційних технологіях виявлення прихованих цільових груп Fadeichev, Serhii Trofymchuk, Oleksandr Trysnyuk, Vasyl інформаційні технології федеративне навчання квантові обчислення гібридні алгоритми аналіз великих даних приховані цільові групи information technologies federated learning quantum computing hybrid algorithms big data analysis hidden target groups The article considers the information technology of detecting hidden target groups in large distributed data sets based on the synergy of quantum computing and federated learning. It is shown that in modern information systems for analyzing big data, traditional methods of machine learning and intelligent analysis demonstrate limited effectiveness in identifying poorly represented or hidden structures, especially under conditions of statistical imbalance of samples, high dimensionality of the feature space and distributed storage of information. The proposed approach combines federated learning as an information technology of distributed model formation without data centralization with quantum algorithms of amplitude amplification, which allows to increase sensitivity to weak signals in subspaces with increased information significance. The paper considers the architecture of a hybrid information technology, which includes classical computing nodes, a level of federated aggregation and a quantum computing module, as well as a structural and algorithmic scheme of interaction of classical and quantum components. The algorithmic aspects of the implementation of the proposed approach are analyzed, taking into account the limitations of modern quantum computing platforms of the NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) class, in particular the limited number of qubits and the influence of noise. It is shown that the use of selective quantum processing and iterative interaction between classical and quantum circuits allows to ensure the reproducibility of the results and the possibility of practical implementation of the proposed information technology. The proposed approach is a promising direction in the development of information technologies for analyzing large distributed data and can be used as a theoretical and applied basis for further research in the field of hybrid classical-quantum computing systems. У статті розглянуто інформаційну технологію виявлення прихованих цільових груп у великих розподілених масивах даних на основі синергії квантових обчислень та федеративного навчання. Показано, що у сучасних інформаційних системах аналізу великих даних традиційні методи машинного навчання та інтелектуального аналізу демонструють обмежену ефективність у задачах ідентифікації слабко представлених або прихованих структур, особливо за умов статистичної незбалансованості вибірок, високої розмірності простору ознак та розподіленого зберігання інформації.Запропонований підхід поєднує федеративне навчання як інформаційну технологію розподіленого формування моделей без централізації даних із квантовими алгоритмами амплітудного підсилення, що дозволяє підвищити чутливість до слабких сигналів у підпросторах із підвищеною інформаційною значущістю. У роботі розглянуто архітектуру гібридної інформаційної технології, що включає класичні обчислювальні вузли, рівень федеративної агрегації та квантовий обчислювальний модуль, а також структурно-алгоритмічну схему взаємодії класичних і квантових компонентів. Проаналізовано алгоритмічні аспекти реалізації запропонованого підходу з урахуванням обмежень сучасних квантових обчислювальних платформ класу NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), зокрема обмеженої кількості кубітів і впливу шумів. Показано, що використання вибіркової квантової обробки та ітераційної взаємодії між класичним і квантовим контурами дозволяє забезпечити відтворюваність результатів і можливість практичного впровадження запропонованої інформаційної технології. Отримані результати підтверджують перспективність запропонованого підходу для розвитку сучасних інформаційних технологій аналізу великих розподілених даних. Kyiv National University of Construction and Architecture 2025-12-22 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/351681 10.32347/2411-4049.2025.4.114-122 Environmental safety and natural resources; Vol. 56 No. 4 (2025): Environmental safety and natural resources; 114-122 Екологічна безпека та природокористування; Том 56 № 4 (2025): Екологічна безпека та природокористування; 114-122 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2025.4 uk https://es-journal.in.ua/article/view/351681/338693 Copyright (c) 2026 С.В. Фадейчев, О.М. Трофимчук, В.М. Триснюк http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| spellingShingle | information technologies federated learning quantum computing hybrid algorithms big data analysis hidden target groups Fadeichev, Serhii Trofymchuk, Oleksandr Trysnyuk, Vasyl Synergy of quantum computing and federated learning in information technology detection of hidden target groups |
| title | Synergy of quantum computing and federated learning in information technology detection of hidden target groups |
| title_alt | Синергія квантових обчислень та федеративного навчання в інформаційних технологіях виявлення прихованих цільових груп |
| title_full | Synergy of quantum computing and federated learning in information technology detection of hidden target groups |
| title_fullStr | Synergy of quantum computing and federated learning in information technology detection of hidden target groups |
| title_full_unstemmed | Synergy of quantum computing and federated learning in information technology detection of hidden target groups |
| title_short | Synergy of quantum computing and federated learning in information technology detection of hidden target groups |
| title_sort | synergy of quantum computing and federated learning in information technology detection of hidden target groups |
| topic | information technologies federated learning quantum computing hybrid algorithms big data analysis hidden target groups |
| topic_facet | інформаційні технології федеративне навчання квантові обчислення гібридні алгоритми аналіз великих даних приховані цільові групи information technologies federated learning quantum computing hybrid algorithms big data analysis hidden target groups |
| url | https://es-journal.in.ua/article/view/351681 |
| work_keys_str_mv | AT fadeichevserhii synergyofquantumcomputingandfederatedlearningininformationtechnologydetectionofhiddentargetgroups AT trofymchukoleksandr synergyofquantumcomputingandfederatedlearningininformationtechnologydetectionofhiddentargetgroups AT trysnyukvasyl synergyofquantumcomputingandfederatedlearningininformationtechnologydetectionofhiddentargetgroups AT fadeichevserhii sinergíâkvantovihobčislenʹtafederativnogonavčannâvínformacíjnihtehnologíâhviâvlennâprihovanihcílʹovihgrup AT trofymchukoleksandr sinergíâkvantovihobčislenʹtafederativnogonavčannâvínformacíjnihtehnologíâhviâvlennâprihovanihcílʹovihgrup AT trysnyukvasyl sinergíâkvantovihobčislenʹtafederativnogonavčannâvínformacíjnihtehnologíâhviâvlennâprihovanihcílʹovihgrup |