In this article, we explore two types of distributed quantum machine learning (DQML) methodologies: quantum federated learning and quantum model-parallel learning. We discuss the challenges encountered in DQML, propose potential solutions, and highlight future research directions in this rapidly evolving field. Additionally, we implement two solutions tailored to the two types of DQML, aiming to enhance the reliability of the computing process. Our results show the potential of DQML in the current Noisy Intermediate-Scale Quantum era.

中文翻译：

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分布式量子机器学习：联合和模型并行方法

在本文中，我们探讨了两种类型的分布式量子机器学习（DQML）方法：量子联邦学习和量子模型并行学习。我们讨论 DQML 中遇到的挑战，提出潜在的解决方案，并强调这个快速发展的领域的未来研究方向。此外，我们还针对这两种类型的 DQML 实施了两种解决方案，旨在增强计算过程的可靠性。我们的结果显示了 DQML 在当前嘈杂的中尺度量子时代的潜力。