ניתוב רשת חיישנים חסכוני באנרגיה בקנה מידה גדול באמצעות יחידת מעבד קוונטי
8 בספטמבר 2023
מחקר זה מספק שיטה לשימוש ביחידת מעבד קוונטי כדי לחשב את המסלולים עבור דינמיקות תעבורה שונות הפועלות כדי להשיג ביצועים טובים יותר משיטות קלאסיות בספרות כדי למקסם את חיי הרשת.
פרוטוקול זה מוכיח שהוא חכם יותר מבחינה אנרגטית מאשר פרוטוקולים ישנים. מנקודת מבט של מחקר מחשוב תוכן, פרוטוקול זה מראה כי צוואר הבקבוק הנוכחי של בעיית קיוביטים רועשים אינו מחזיק תקרה למסחריות של טכנולוגיית מחשוב תוכן. טכניקה זו מדגימה את ההיתכנות של יישום שיטות מחשוב תוכן אמנות המצב הנוכחי לבעיות רשת.
יתר על כן, הוא מציג את היתרונות של יישום שיטות מחשוב תוכן לבעיות רשת על פני שיטות מדור קודם. כדי להתחיל, הורד והתקן את כלי האוקיינוס מהקישור הנתון. בטרמינל, הקלד python space minus m space venv space ocean ואז ים/פח/הפעל.
לאחר מכן, הקלד git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk. Git לאחר מכן CD Space dwave-Ocean-SDK, ואחריו Python Space Setup. התקנת שטח PY.
לאחר הורדה והתקנה של Cplex, בטרמינל, הקלד שטח פיפ התקן שטח cplex. באמצעות סקריפט סימון תכנות Python, הגדר את פרמטרי תצורת הניסוי. לאחר הפעלת הסקריפט, השפה הבסיסית תעבד לאחסון המשתנים ב- RAM.
לאחר מכן, צור את סקריפטי Python כדי ליצור 198 עמדות צומת חיישן 2D המפוזרים באופן שווה לשישה סקטורים, ולחלק את השטח המעגלי עם רדיוס של 50 מטר. בתוך כל סקטור, ודא ש-33 צמתי החיישנים מפוזרים באופן אקראי על ידי התפלגות נורמלית. שמור את המיקומים הדו-ממדיים בקבצי טקסט לפי כל סקטור תחת כלל איות השם כ- posdata עם גרש בודד, בתוספת קו תחתון למגזר ללא סימן פלוס txt עם גרש בודד.
פלחו את השטח המעגלי ברדיוס של 50 מטרים לשישה סקטורים. עבור אינדקס סקטור I, הגדר את אורך הקוטב עבור צומת חיישן jth על-ידי הזנת הפקודה שצוינה. אם אינדקס המגזר הוא L, הגדר את הערך הזוויתי עבור צומת חיישן jth.
לאחר מכן הגדר את הקואורדינטות הקרטזיות של צומת חיישן jth בגזרת ith. כדי להכין את רמות האנרגיה הראשוניות לכל 198 צמתי החיישן, חלקו אותם שווה בשווה, והקצו אנרגיה התחלתית של 0.5 ג'אול למחצית מצמתי החיישן וג'אול אחד למחצית השנייה. המשך ליצירת מערך לאחסון רמת האנרגיה של כל צומת והשתמש בלולאה כדי להקצות לתאים המרוצפים במספרים זוגיים את הערך של אחד ואת אלה המסודרים במספרים אי-זוגיים את הערך של 0.5.
לאחר מכן, הכן סקריפט פונקציונלי לבחירת ראש האשכול. עבור כל צומת חיישן, השג מספר אקראי בין אפס לאחד, threshold_rm שווה לאקראי. סוגר אקראי.
אם threshold_RM קטן מ-t_n, בחר צומת חיישן זה כראש האשכול. עבור כל צומת noncluster_head, בחר את צומת חיישן ראש האשכול הקרוב ביותר אליו כראש האשכול שלו. הכן את שורות הפקודה כדי לחשב את תהליך דלדול האנרגיה ברחבי הרשת כולה עבור סבב זה.
לבסוף, חשב את מדדי סבב השידור הנדרשים. כדי להכין סקריפט של אלגוריתם קוונטי היברידי, הפעל את הליך הבחירה בלולאה כדי להבטיח שכמות ראשי הצביר היא שישה. לאחר מכן, עבור כל אחד מהצמתים שאינם cluster_head_valid, חשב את המרחק לכל ראש אשכול שנבחר והקצה אותו לראש האשכול שגודל האשכול שלו לא עלה על שש ושבו ערך המרחק היה הקטן ביותר.
לאחר מכן, הכן סקריפט תת-פונקציה שבו בעיית מיטוב ההשתרשות לכל אשכול נוצרת ונשלחת ל- API של Dwave. באמצעות סקריפט Python, חשב את דלדול האנרגיה ברחבי הרשת כולה כדי להעריך כמותית את האלגוריתם לפי אורך חיי הרשת במונחים של מספר סבבי השידור. לאחר מכן רשום את הרגע שבו הצומת הראשון מנוקז החוצה וכאשר חצי מהצמתים מנוקזים החוצה.
במחקר זה נצפה כי לאלגוריתם הקוונטי ההיברידי יש יעילות רבה יותר מאשר לאלגוריתם advanced_leach. סיבוכיות הזמן של האלגוריתם הקוונטי ההיברידי והאלגוריתם הקוונטי ההיברידי התואם את advanced_leach מוצגים גם כאן. שיטות אלה ניתן ליישם על מערכות אחרות אופטימיזציה אובייקטיבית.
לדוגמה, תקשורת מכונה-למכונה בתעשיית הייצור. על פי פיזיקת התוכן, תורת התוכן סללה בעיות לכל הגדרת משחק קבועה. זה יכול להוביל למחקר חדש במדעי החברה והכלכלה.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
סקירה כללית
מחקר זה מציג שיטה המשתמשת ביחידת מעבד קוונטי לחישוב נתיבי דינמיקת תעבורה, במטרה לעלות על שיטות קלאסיות ולשפר את חיי הרשת.
רכיבי מחקר מרכזיים
תחום המדע
- חישוב קוונטי
- אופטימיזציה של רשתות
- דינמיקת תעבורה
רקע
- לפרוטוקולים ישנים יש מגבלות ביעילות האנרגיה.
- בעיות קוויטים רועשים היו נקודת בקבוק בחישוב תוכן.
- שיטות חישוב תוכן מתקדמות אינן מנוצלות במלואן בבעיות רשת.
- הבנת דינמיקת התעבורה היא חיונית לביצועי הרשת.
מטרת המחקר
- להדגים פרוטוקול יעיל יותר באנרגיה מאשר שיטות מסורתיות.
- לחקור את הכדאיות המסחרית של טכנולוגיית חישוב תוכן.
- ליישם שיטות חישוב תוכן על אתגרי אופטימיזציה של רשתות.
שיטות בשימוש
- שימוש ביחידת מעבד קוונטי.
- יישום כלי Ocean למשימות חישוביות.
- הפעלת סביבות וירטואליות להפעלת פרוטוקולים.
- ניתוח דינמיקת התעבורה באמצעות טכניקות חישוב מתקדמות.
תוצאות עיקריות
- הפרוטוקול המוצע עולים על שיטות מסורתיות ביעילות האנרגיה.
- בעיות קוויטים רועשים הנוכחיות אינן מעכבות את הפוטנציאל של חישוב תוכן.
- הוכחת היתכנות של החלת חישוב תוכן על בעיות רשת.
- היתרונות של חישוב תוכן על פני שיטות מסורתיות מודגשים.
מסקנות
- שיטות חישוב תוכן יכולות לשפר משמעותית את ביצועי הרשת.
- יעילות האנרגיה היא גורם קריטי בעיצוב פרוטוקולים לרשת.
- מחקר עתידי צריך להתמקד בגברת חסימות קיימות בחישוב קוונטי.
שאלות נפוצות
Executive Industry Relevance
Hybrid quantum-classical routing algorithms for large-scale sensor networks address critical energy efficiency and network lifetime challenges in distributed monitoring systems. By leveraging quantum processor units, this approach demonstrates feasibility beyond proof-of-concept, supporting scalable optimization in complex network environments. These advances are directly relevant to biopharma R&D where robust, energy-efficient sensor networks underpin real-time data acquisition and operational continuity.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables reliable, long-term sensor deployment for continuous environmental or process monitoring.
- Supports robust data collection critical for validating experimental conditions in distributed systems.
- Improves predictive confidence in sensor-driven biological assays by maximizing network uptime.
Screening & Assay Development
- Facilitates standardized, reproducible sensor data streams for high-throughput screening environments.
- Enhances scalability of sensor-based assays by optimizing network energy consumption.
- Enables quantitative, longitudinal measurement of assay conditions across distributed platforms.
Translational & Preclinical Research
- Supports deployment of disease-relevant sensor arrays in preclinical models requiring extended monitoring.
- Improves translational continuity by ensuring sensor network reliability in complex, real-world settings.
- Reduces operational risk in preclinical studies dependent on uninterrupted sensor data.
Pipeline & Workflow Integration
This hybrid quantum-classical routing method integrates into the discovery-to-preclinical continuum wherever distributed sensor networks are foundational to data integrity and operational efficiency.
- Discovery Biology: Provides robust infrastructure for hypothesis-driven experiments requiring continuous sensor data.
- Screening: Delivers reproducible, energy-efficient sensor network performance for scalable assay platforms.
- Analytics: Enables quantitative tracking of network lifetime and energy depletion metrics for comparative analysis.
- Translational Research: Maintains data fidelity in preclinical models through optimized sensor uptime.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, scalable routing solution adaptable to diverse sensor network applications.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces data loss in sensor-driven studies.
- Operational Value: Standardizes network performance and extends sensor deployment cycles.
- Strategic Value: Enables better resource allocation and reduces risk of experimental failure due to network outages.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement of sensor-dependent R&D programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in quantum computing and classical network optimization.
- Demands access to quantum processor units and compatible software toolkits (e.g., Dwave Ocean SDK).
- Necessitates cross-team standardization of sensor node configuration and data management protocols.
- Adaptable to various sensor network topologies and deployment scenarios.
- Dependent on current quantum hardware capabilities and integration with classical infrastructure.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Introduction
0:35
Setting up the Dwave Ocean Environment and Installation of Cplex Python API Interface
1:26
Experiment Configuration Parameters and Python Scripts
2:41
Preparing the Initial Energy Levels, Advanced_Leach Algorithm Script, and Hybrid Quantum Algorithm Script
4:40
Results: Computing Hybrid Quantum Algorithm with the Advanced Leach Algorithm
5:02
Conclusion
