Wielkoskalowy, energooszczędny routing sieci czujników przy użyciu procesora kwantowego
8 września 2023
To badanie dostarcza metody wykorzystania procesora kwantowego do obliczania tras dla różnych dynamik ruchu, które działają skuteczniej niż klasyczne metody w literaturze, aby zmaksymalizować żywotność sieci.
Protokół ten okazuje się być bardziej energooszczędny niż starsze protokoły. Z perspektywy badań nad przetwarzaniem treści, protokół ten pokazuje, że obecne wąskie gardło w postaci głośnego problemu z kubitami nie stanowi pułapu dla komercjalizacji technologii przetwarzania treści. Techniki te demonstrują wykonalność zastosowania obecnych, najnowocześniejszych metod przetwarzania treści do rozwiązywania problemów sieciowych.
Ponadto przedstawiono zalety stosowania metod przetwarzania treści do rozwiązywania problemów sieciowych w porównaniu ze starszymi metodami. Aby rozpocząć, pobierz i zainstaluj narzędzia Ocean z podanego linku. W terminalu wpisz python space minus m space venv space ocean, a następnie ocean/bin/activate.
Następnie wpisz git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk. git, następnie cd space dwave-ocean-sdk, a następnie python space setup. py space install.
Po pobraniu i zainstalowaniu Cplex, w terminalu wpisz space install space cplex. Korzystając ze skryptu notacji programowania w języku Python, skonfiguruj parametry konfiguracji eksperymentu. Po wykonaniu skryptu język bazowy będzie przetwarzał zmienne w pamięci RAM.
Następnie utwórz skrypty Pythona, aby wygenerować 198 pozycji 2D węzłów czujników, które są równomiernie rozproszone na sześć sektorów, i podziel okrągły obszar o promieniu 50 metrów. W każdym sektorze upewnij się, że 33 węzły czujników są rozmieszczone losowo w rozkładzie normalnym. Zapisz pozycje 2D w plikach tekstowych według każdego sektora pod regułą pisowni nazwy jako posdata z pojedynczym cudzysłowem, plus podkreślenie sektora bez plus txt z pojedynczym cudzysłowem.
Podziel okrągły obszar o promieniu 50 metrów na sześć sektorów. Dla indeksu sektora I ustaw długość bieguna dla węzła czujnika j-tego, wprowadzając wskazane polecenie. Jeśli indeks sektora wynosi L, ustaw wartość kątową dla j-tego węzła czujnika.
Następnie ustaw współrzędne kartezjańskie węzła czujnika j-tego w i-tym sektorze. Aby przygotować początkowe poziomy energii dla wszystkich 198 węzłów czujnika, podziel je równo, przydzielając energię początkową 0,5 dżula połowie węzłów czujnika i jeden dżul drugiej połowie. Kontynuuj tworzenie tablicy do przechowywania poziomu energii każdego węzła i użyj pętli, aby przypisać komórkom sekwencjonowanym w liczbach parzystych wartość jeden, a tym sekwencjonowanym w liczbach nieparzystych wartość 0,5.
Następnie przygotuj funkcjonalny skrypt, aby wybrać głowicę klastra. Dla każdego węzła czujnika osiągnij liczbę losową z zakresu od zera do jednego, threshold_rm równą losowości. losowy nawias.
Jeśli threshold_RM jest mniejsza niż t_n, wybierz ten węzeł czujnika jako głowicę klastra. Dla każdego węzła noncluster_head wybierz najbliższy mu węzeł czujnika głowicy klastra jako jego nagłówek klastra. Przygotuj wiersze poleceń do obliczenia procesu wyczerpywania się energii w całej sieci dla tej rundy.
Na koniec oblicz wymagane metryki rundy transmisji. Aby przygotować skrypt hybrydowego algorytmu kwantowego, uruchom procedurę wyboru w pętli, aby upewnić się, że liczba głowic klastra wynosi sześć. Następnie dla każdego z węzłów innych niż cluster_head_valid oblicz odległość do każdego wybranego nagłówka klastra i przypisz go do głowicy klastra, której rozmiar klastra nie przekroczył sześciu i w którym wartość odległości była najmniejsza.
Następnie przygotuj skrypt podfunkcji, w którym tworzony jest problem z optymalizacją rootowania dla każdego klastra i przesyłany do interfejsu API Dwave. Korzystając ze skryptu Pythona, oblicz wyczerpanie energii w całej sieci, aby ilościowo ocenić algorytm według czasu życia sieci pod względem liczby rund transmisji. Następnie nagraj moment, w którym pierwszy węzeł jest opróżniany i kiedy połowa węzłów jest opróżniana.
W tym badaniu zaobserwowano, że hybrydowy algorytm kwantowy ma większą wydajność niż algorytm advanced_leach. W tym miejscu przedstawiono również złożoność czasową hybrydowego algorytmu kwantowego i hybrydowego algorytmu kwantowego, który jest zgodny z advanced_leach. Metody te można zastosować do innych systemów w celu optymalizacji.
Na przykład komunikacja maszyna-maszyna w przemyśle wytwórczym. Zgodnie z fizyką treści, teoria treści utorowała problemy dla każdego ustalonego ustawienia gry. Może to prowadzić do nowych badań w dziedzinie nauk społecznych i ekonomii.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Overview
To badanie przedstawia metodę wykorzystującą jednostkę procesora kwantowego do obliczania tras dynamiki ruchu, mającą na celu przewyższenie klasycznych metod i zwiększenie żywotności sieci.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Obliczenia kwantowe
- Optymalizacja sieci
- Dynamika ruchu
Tło
- Stare protokoły mają ograniczenia w zakresie efektywności energetycznej.
- Problemy z hałaśliwymi kubitami były przeszkodą w obliczaniu treści.
- Aktualne najnowsze metody obliczania treści są niewystarczająco wykorzystywane w problemach sieciowych.
- Rozumienie dynamiki ruchu jest kluczowe dla wydajności sieci.
Cel badania
- Pokazaniem bardziej energooszczędnego protokołu niż metody legacy.
- Zbadaniem komercyjnej opłacalności technologii obliczania treści.
- Zastosowaniem metod obliczania treści do wyzwań optymalizacji sieci.
Zastosowane metody
- Wykorzystanie jednostki procesora kwantowego.
- Implementacja narzędzi Ocean do zadań obliczeniowych.
- Aktywacja wirtualnych środowisk do uruchomienia protokołów.
- Analiza dynamiki ruchu za pomocą zaawansowanych technik obliczeniowych.
Główne wyniki
- Zaproponowany protokół przewyższa tradycyjne metody pod względem efektywności energetycznej.
- Obecne problemy z hałaśliwymi kubitami nie utrudniają potencjału obliczania treści.
- Ustalona jest wykonalność zastosowania obliczania treści do problemów sieciowych.
- Podkreślono zalety obliczania treści w porównaniu z metodami legacy.
Wnioski
- Metody obliczania treści mogą znacząco poprawić wydajność sieci.
- Efektywność energetyczna jest krytycznym czynnikiem w projektowaniu protokołów sieciowych.
- Przyszłe badania powinny skupić się na przezwyciężaniu istniejących przeszkód w obliczaniu kwantowym.
Często zadawane pytania
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
