Name: 양자 처리 장치를 사용한 대규모 에너지 효율적인 센서 네트워크 라우팅 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-09-08T14:35:00.000+00:00
Duration: 5 min 30 s
Description: 배우세요 양자 처리 장치를 활용한 대규모 센서 네트워크 라우팅 최적화 방법입니다. 이 연구는 기존 프로토콜보다 에너지 효율성이 뛰어나며 네트워크 수명을 연장하는 하이브리드 양자 알고리즘을 제시합니다.

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

<ol><li>Chen, J., Date, P., Chancellor, N., Atiquazzaman, M., Cormac, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Controller-based+energy-aware+wireless+sensor+network+routing+using+quantum+algorithms%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Quantum+Engineering%22%5BJournal%5D)">Controller-based energy-aware wireless sensor network routing using quantum algorithms.</a> IEEE Transactions on Quantum Engineering. 3, 1-12 (2022).</li>
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<li>Ismail, A. S., Wang, X., Hawbani, A., Alsamhi, S., Aziz, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Routing+protocols+classification+for+underwater+wireless+sensor+networks+based+on+localization+and+mobility%5BTitle%5D)+AND+%22Wireless+Networks%22%5BJournal%5D)">Routing protocols classification for underwater wireless sensor networks based on localization and mobility.</a> Wireless Networks. 28, 797-826 (2022).</li>
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<li>Rasool, R. U., Ahmad, H. F., Rafique, W., Qayyum, A., Qadir, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantum+computing+for+healthcare+%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22TechRxiv%22%5BJournal%5D)">Quantum computing for healthcare : A review.</a> TechRxiv. , (2021).</li>
</ol>

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...

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. 이러한 생체 지능 알고리즘의 경우, 첫째, 개념적 증명 작업을 수행하기 위한 엄격한 수학적 분석이 도출되지 않았으며, 둘째, 진리에 대한 수렴 또는 오류 허용 경계는 정보에 입각한 실측 자료가 주어졌을 때만 구성될 수 있습니다. 우선, 이러한 알고리즘은 잘 정의된 사용 사례 시나리오에 대해 분석(시뮬레이션되지 않음)되고, 추가 연구에서 여전히 숙고할 가치가 있는 특정 기준에서 멈추고, 다른 하나는 앞서 말했듯이 대부분의 알고리즘이 센서를8로 만드는 마이크로프로세서에 더 쉽게 배포할 수 있는 소프트웨어 시뮬레이션에 대해 검증되지 않았습니다.
여기서 기계 학습(ML)은센서 장치9에서 이식할 수 없는 상대적으로 많은 양의 계산 능력을 필요로 하는 데이터 분석을 사용해야 하기 때문에 고려하지 않는다.
위에서 언급한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 양자 알고리즘을 제공합니다. 이 알고리즘은 네트워크 토폴로지가 설정되면 양자 프로세서를 사용하여 수행되는 라우팅 계산 중에 클러스터 헤드 선택 메커니즘이 고전적인 임의 알고리즘을 사용하여 구현된다는 점에서 하이브리드입니다. 이 방법은 다음과 같이 정당화됩니다 : (1) 환경 불확실성에 관한 첫 번째 단락에서 논의 된 바와 같이, 우리는 역사적으로 추적 가능할 수 있기 때문에 환경 역학을 포착하기 위해 양자 시퀀스 생성기를 적용하기 위해 더 이상 노력하고 싶지 않습니다. 역사적으로 추적할 수 있는 환경 역학은 네트워크 과학의 다양한 기계 학습 연구 작업에 의해 정당화되었습니다. 현재 단계에서는 고전적인 접근 방식을 유지합니다. (2) 추상적인 수학적 분석에 의존하는 정확한 방법은 실측 자료에 도달하는 것을 보장합니다. 양자 실험 물리학은 지금까지 물리 수학에 의해 정교하게 지원되었습니다. 더욱이, Shor 알고리즘10 과 같은 알고리즘 응용 프로그램은 이 둥근 이론을 증명하기 위해 존재했습니다.
비교를 위해 적절한 양의 문헌 조사가 아래에 제공됩니다. 제안된HEESR 프로토콜 11 은 결과에서 입증 가능한 장점이 있지만 저자는 노드 위치의 정확한 무작위 분포 함수, 클러스터 헤드 백분율 p(0.2%)의 적절한 정당성 및 노드 a_i 간 에너지 수준 분포(1-2줄)에 대한 스케일링 매개변수와 같은 시뮬레이션 구성 매개변수를 잘 지정했습니다. 저자가 실험을 복제하고 비교를 수행하기 위해 더 이상 진행하는 것을 금지했습니다. 전력 라우팅 메카니즘(12 )은 최적의 네트워크 라우팅의 결정 과정에 영향을 미치는 결정요인에 대해 지정되지 않은 샘플 공간으로부터 수득된 이산 데이터 세트로부터 수렴된 연속 함수를 근사하기 위해 곡선 피팅 방법을 채용한다. 곡선 피팅 방법(13 )은 네트워크 토폴로지에 대한 사전 정보를 필요로 한다. 실제 상황에서는 사전 정보를 쉽게 얻을 수 없을 수 있습니다. 사전 정보가 있더라도 네트워크 토폴로지는 도함수 계산을 용이하게 할 수 있는 피팅 곡선에 매핑할 수 있을 만큼 규칙적이지 않을 수 있습니다. 동일한 논리에 따라, DORAF 프로토콜14 는 네트워크 결정 요인을 근사화하기 위해 볼츠만 함수와 로지스틱 함수를 차용하는 방법과 이유를 정당화하지 않았습니다. Ismail et al.15 은 수중 네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜 설계에 대한 향후 연구 노력을 위한 건전한 참고 자료를 제공했습니다.

<table><tbody><tr><td>Dell 노트북</td><td>Dell</td><td>N/A</td><td></td></tr><tr><td>Ubuntu 18.04.6 LTS</td><td>Canonical Ltd</td><td>18.04.6 LTS</td><td></td></tr><tr><td>Python3.8</td><td>Python Software Foundation</td><td>3.8.0</td><td></td></tr><tr><td>Dwave QPU</td><td>Dwave</td><td>https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html</td><td></td></tr></tbody></table>

양자 처리 장치를 사용한 대규모 에너지 효율적인 센서 네트워크 라우팅

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit

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.

하나의 실행 샘플의 결과를 표 2, 표 3 및 표 4에 나타내었습니다. 세 가지 데이터 배치에 대한 자세한 데이터 집합은 보조 데이터 1 폴더에서 사용할 수 있습니다.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td colspan="3">데이터셋 1</td>
		</tr><tr><td>반경 50m의 원형 영역에 198개의 노드</td>
			<td>하이브리드 양자 알고리즘</td>
			<td>Advanced_Leach 알고리즘</td>
		</tr><tr><td>에프엔드</td>
			<td>1442</td>
			<td>727</td>
		</tr><tr><td>한드(HND)</td>
			<td>2499</td>
			<td>19...

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

The sensor network energy conservation method, which is a usage hybrid of a classical computer and quantum processor, has proved to perform better than ...

이 프로토콜은 레거시 프로토콜보다 에너지 측면에서 더 나은 것으로 입증되었습니다. 콘텐츠 컴퓨팅 연구의 관점에서 볼 때, 이 프로토콜은 현재 시끄러운 큐비트 문제의 병목 현상이 콘텐츠 컴퓨팅 기술의 상용성에 대한 한계를 가지고 있지 않다는 것을 보여줍니다. 이 기법은 현재의 최첨단 콘텐츠 컴퓨팅 방법을 네트워크 문제에 적용할 수 있는 가능성을 보여줍니다.또한 레거시 방법보다 네트워크 문제에 콘텐츠 컴퓨팅 방법을 적용하는 장점을 제시합니다. 시작하려면 주어진 링크에서 Ocean 도구를 다운로드하여 설치하십시오. 터미널에서 python space minus m space venv space ocean을 입력한 다음 ocean/bin/activate를 입력합니다.다음으로 git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk를 입력합니다. git, cd space dwave-ocean-sdk, python space setup을 차례로 실행합니다. py 공간 설치.Cplex를 다운로드하여 설치한 후 터미널에서 pip space install space cplex를 입력합니다. Python 프로그래밍 표기법 스크립트를 사용하여 실험 구성 매개 변수를 설정합니다. 스크립트가 실행되면 기본 언어가 RAM에 변수를 저장하도록 처리됩니다.다음으로, Python 스크립트를 생성하여 6개의 섹터에 균등하게 흩어져 있는 198개의 센서 노드 2D 위치를 생성하고 원형 영역을 반경 50미터로 나눕니다. 각 섹터 내에서 33개의 센서 노드가 정규 분포에 의해 랜덤하게 흩어져 있는지 확인합니다. 2D 위치를 이름 맞춤법 규칙 아래 각 섹터별로 텍스트 파일에 작은따옴표가 있는 posdata, 작은따옴표가 있는 더하기 섹터 밑줄 없음, 더하기 txt로 저장합니다.반경이 50미터인 원형 영역을 6개의 섹터로 분할합니다. 섹터 인덱스 I의 경우 표시된 명령을 입력하여 j번째 센서 노드의 극 길이를 설정합니다. 섹터 인덱스가 L인 경우 j번째 센서 노드의 각도 값을 설정합니다.그런 다음 i번째 섹터에서 j번째 센서 노드의 카테시안 좌표를 설정합니다. 198개 센서 노드 모두에 대한 초기 에너지 레벨을 준비하려면 센서 노드의 절반에 0.5줄의 초기 에너지를 할당하고 나머지 절반에 1줄의 초기 에너지를 할당하여 균등하게 나눕니다. 각 노드의 에너지 레벨을 저장할 배열을 만들고 루프를 사용하여 짝수로 배열된 셀에는 1 값을, 홀수 배열된 셀에는 0.5 값을 할당합니다.다음으로, 클러스터 헤드를 선택하는 기능 스크립트를 준비합니다. 각 센서 노드에 대해 0과 1 사이의 난수를 얻threshold_rm random과 같습니다. 무작위 대괄호.threshold_RM t_n보다 작으면 이 센서 노드를 클러스터 헤드로 선택합니다. 각 noncluster_head 노드에 대해 가장 가까운 클러스터 헤드 센서 노드를 클러스터 헤드로 선택합니다. 이 라운드의 전체 네트워크에서 에너지 고갈 프로세스를 계산하기 위해 명령줄을 준비합니다.마지막으로 필요한 전송 라운드 메트릭을 계산합니다. 하이브리드 양자 알고리즘 스크립트를 준비하려면 루프에서 선택 절차를 실행하여 클러스터 헤드의 양이 6이 되도록 합니다. 그런 다음 cluster_head_valid되지 않은 각 노드에 대해 선택한 각 클러스터 헤드까지의 거리를 계산하고 클러스터 크기가 6을 초과하지 않고 거리 값이 가장 작은 클러스터 헤드에 할당합니다.다음으로 클러스터별 루팅 최적화 문제가 형성되어 Dwave API에 제출되는 하위 함수 스크립트를 준비합니다. Python 스크립트를 사용하여 전체 네트워크의 에너지 고갈을 계산하여 전송 라운드 수 측면에서 네트워크 수명별로 알고리즘을 정량적으로 평가합니다. 그런 다음 첫 번째 노드가 드레이닝되는 순간과 노드의 절반이 드레이닝되는 순간을 기록합니다.이 연구에서는 하이브리드 양자 알고리즘이 advanced_leach 알고리즘보다 효율성이 더 높다는 것을 관찰했습니다. 하이브리드 양자 알고리즘과 advanced_leach 준수하는 하이브리드 양자 알고리즘의 시간 복잡도도 여기에 표시됩니다. 이러한 방법은 객관적 최적화의 다른 시스템에 적용할 수 있습니다.예를 들어, 제조업의 기계 간 통신이 있습니다. 콘텐츠 물리학에 따르면, 콘텐츠 내 이론은 고정된 게임 설정마다 문제를 제기했습니다. 이는 사회과학과 경제의 새로운 연구로 이어질 수 있다.

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출처: Zhang, L., et al. 근적외선(NIr) 광은 마우스 전정 감각 상피에서 미토콘드리아 기능 마커의 발현을 증가시킵니다. J. Vis. 경험. (2015년)이 비디오는 면도한 쥐 두피에 NIr 빛을 적용하여 전정 뉴런을 활성화하고 슈퍼옥사이드 디스뮤타제-1(SOD-1) 생성을 자극하여 신경 기능을 지원하는 과정을 보여줍니다. 이 절차는 신경 보호 전략으로서의 NIr 요법을 강조합니다.

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