Method Article

양자 처리 장치를 사용한 대규모 에너지 효율적인 센서 네트워크 라우팅

DOI:

10.3791/64930

September 8th, 2023

In This Article

Summary

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이 연구는 양자 프로세서 장치를 사용하여 네트워크 수명을 최대화하기 위해 문헌의 기존 방법을 능가하는 다양한 트래픽 역학에 대한 경로를 계산하는 방법을 제공합니다.

Abstract

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클래식 컴퓨터와 양자 프로세서의 하이브리드 사용인 센서 네트워크 에너지 보존 방법은 클래식 컴퓨터를 사용하는 휴리스틱 알고리즘보다 더 나은 성능을 발휘하는 것으로 입증되었습니다. 이 원고에서는 방법의 중요성에 대한 기술적 맥락을 제시하고 정당화합니다. 그런 다음 실험 단계는 필요한 경우 그림과 함께 작동 순서로 시연됩니다. 이 방법은 무작위로 생성된 네트워크 토폴로지 샘플 세트에서 긍정적인 결과로 검증되었습니다. 이 방법의 성공적인 실험 결과는 센서 네트워크 수명 최대화 문제에 대한 더 나은 접근 방식을 제공했으며 현재 최첨단 양자 프로세서가 문헌의 현재 방법을 무시하는 장점으로 큰 실용적인 엔지니어링 문제를 해결할 수 있음을 입증했습니다. 즉, 양자 우위를 최대한 활용할 수 있습니다. 개념 증명의 단계를 넘어 실현 가능성의 증명으로 넘어갔습니다.

Introduction

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센서 네트워크의 에너지 보존은 설계1에서 매우 중요한 문제였습니다. 고전적인 방법은 일반적으로 임시 접근 방식 2,3,4,5,6을 사용하여 문제를 해결합니다. 즉, 이러한 방법은 센서 노드를 개인과 커뮤니티의 이익 모두에 봉사하기 위해 협력할 수 있는 개별적으로 관리되는 지능형 자산으로 에뮬레이트합니다. 센서가 작동하는 불안정한 환경으로 인해 일부 작업에서는 환경의 불확실성을 포착하기 위해 무작위 알고리즘을 도입하는 반면, 다른 작업에서는 상식적으로 수용 가능한 결과를 얻을 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 고안하기 위해 생체 지능을 차용합니다7. 더 자세히 설명하자면, 이러한 랜덤 알고리즘의 경우 환경 불확실성은 기존 CPU에 의해 생성된 랜덤 시퀀스만큼 무작위적이지 않을 수 있고, 다른 한편으로는 환경 불확실성이 절대적으로 랜덤하더라도 클래식 CPU에 의해 생성된 랜덤 프로세스 시뮬레이터에 의해 캡처될 수 없습니다. 이러....

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Protocol

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1. Dwave 해양 환경 설정

  1. 링크에서 해양 도구를 다운로드하여 설치하십시오 : https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html
    1. 터미널에서 python -m venv ocean을 입력합니다.
    2. 터미널에서 그림 1과 같이 ocean/bin/activate를 입력합니다.
    3. 터미널에서 git clone https://github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk.git 를 입력합니다.
      그런 다음 그림 2와 같이 cd dwave-ocean-sdk를 입력합니다.
      그런 다음 python setup.py install

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Results

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하나의 실행 샘플의 결과를 표 2, 표 3표 4에 나타내었습니다. 세 가지 데이터 배치에 대한 자세한 데이터 집합은 보조 데이터 1 폴더에서 사용할 수 있습니다.

데이터셋 1
반경 50m의 원형 영역에 198개의 노드하이브리드 양자 알고리즘Advanced_Leach 알고리즘
에프엔드1442727
한드(HND)249919.......

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Discussion

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현재의 최첨단 상용 양자 프로세서는 모든 네트워크 토폴로지1의 계산 문제에서 사용할 수 있습니다. 양자 프로세서 응용 프로그램은 양자 프로세서가 구현할 수 있는 물리적 qbits 수에 의해 제한되지 않습니다.

센서 네트워크 수명 연장 설계에서 결과는 양자 프로세서를 사용하여 훨씬 더 긴 네트워크 수명을 달성하는 방법의 발전을 보여줍니다. 이 결과는 양자 우위가 공공 및 민간 부문 모두에서 상업적으로 활용될 준비가 되었음을 의미합니다.

경영적 측면에서 Quantum Advantage는 가까운 미래의 하이테크 지속 가능한 번영을 위한 유망한 길을 닦는 다음 이정표가 될 수 있습니다. 학습 전략 및/또는 인공 지능(AI) 측면에서 현재의 하이테크는 어떤 방식으로든 데이터를 처리/유지하기 위한 동력 구동이 필요합니다. Green Globe의 높은 수준에서 볼 때 좋은 후보로 눈에 띄지 않습니다.......

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Acknowledgements

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이 연구는 영국 공학 및 물리 과학 연구 위원회(EPSRC) 보조금 번호 EP/W032643/1의 지원을 받습니다.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Dell 노트북DellN/A
Ubuntu 18.04.6 LTSCanonical Ltd18.04.6 LTS
Python3.8Python Software Foundation3.8.0
Dwave QPUDwavehttps://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html

References

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$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Chen, J., Date, P., Chancellor, N., Atiquazzaman, M., Cormac, S. Controller-based energy-aware wireless sensor network routing using quantum algorithms. IEEE Transactions on Quantum Engineering. 3, 1-12 (2022).
  2. Lin, H., Uster, H.

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Quantum Processor UnitSensor Network RoutingEnergy Efficient RoutingHybrid Quantum AlgorithmNetwork Lifetime MaximizationCluster Head SelectionEnergy Depletion ProcessTransmission Round MetricsDwave APIMachine To Machine Communication

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