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 עיבוד קוונטית לחישוב נתיבי דינמיקה של תעבורה, במטרה לעקוף שיטות קלאסיות ולהאריך את אורך חיי הרשת.
מרכיבי מפתח של המחקר
תחום מדעי
- מחשוב קוונטי
- אופטימיזציה של רשתות
- דינמיקת תנועה
רקע
- לפרוטוקולים ישנים יש מגבלות ביעילות האנרגטית.
- בעיות של קיוביטים רועשים היוו צוואר בקבוק במחשוב תוכן.
- שיטות חישוב תוכן מהדור החדש (state-of-the-art) אינן מנוצלות דיו בפתרון בעיות רשת.
- הבנת דינמיקת התעבורה חיונית לביצועי הרשת.
מטרת המחקר
- להדגים פרוטוקול יעיל יותר מבחינת אנרגיה בהשוואה לשיטות מיושנות.
- לבחון את הכדאיות המסחרית של טכנולוגיית מחשוב תוכן (content computing).
- ליישם שיטות של מחשוב תוכן על אתגרי אופטימיזציה של רשתות.
שיטות שנעשה בהן שימוש
- שימוש ביחידת עיבוד קוונטית.
- יישום של כלי Ocean למשימות חישוביות.
- הפעלה של סביבות וירטואליות להרצת פרוטוקולים.
- ניתוח של דינמיקת תנועה באמצעות טכניקות מחשוב מתקדמות.
תוצאות עיקריות
- הפרוטוקול המוצע עולה בביצועיו על שיטות מסורתיות מבחינת יעילות אנרגטית.
- בעיות קיוביטים רועשים (noisy qubits) הנוכחיות אינן מעכבות את הפוטנציאל של מחשוב תוכן (content computing).
- ההיתכנות של יישום מחשוב תוכן לבעיות רשת הוכחה.
- יתרונות מחשוב תוכן על פני שיטות מיושנות הודגשו.
מסקנות
- שיטות חישוב תוכן יכולות לשפר משמעותית את ביצועי הרשת.
- יעילות אנרגטית היא גורם קריטי בתכנון פרוטוקולי רשת.
- מחקרים עתידיים צריכים להתמקד בהסרת צווארי הבקבוק הקיימים במחשוב קוונטי.
שאלות נפוצות
רלוונטיות תעשייתית למנהלים
אלגוריתמי ניתוב היברידיים קוונטיים-קלאסיים עבור רשתות חיישנים רחבות היקף נותנים מענה לאתגרים קריטיים של יעילות אנרגטית ואורך חיי רשת במערכות ניטור מבוזרות. באמצעות ניצול יחידות עיבוד קוונטיות, גישה זו מדגימה היתכנות מעבר להוכחת היתכנות (proof-of-concept), ותומכת באופטימיזציה ניתנת להרחבה בסביבות רשת מורכבות. התקדמויות אלו רלוונטיות ישירות למחקר ופיתוח בביופארמה, שבה רשתות חיישנים חסונות ויעילות אנרגטית מהוות בסיס לרכישת נתונים בזמן אמת ולהמשכיות תפעולית.
יישומים אסטרטגיים במחקר ופיתוח בביו-פרמה
גילוי מוקדם ותיקוף מטרה
- מאפשר פריסה אמינה וארוכת טווח של חיישנים לצורך ניטור רציף של הסביבה או של תהליכים.
- תומך באיסוף נתונים חסון, החיוני לתיקוף תנאי ניסוי במערכות מבוזרות.
- משפר את רמת הביטחון בחיזוי של בדיקות ביולוגיות המונעות על ידי חיישנים באמצעות מקסום זמן הפעילות של הרשת.
סריקה ופיתוח בדיקה
- מאפשר זרימות נתונים סטנדרטיות וניתנות לשחזור מחיישנים עבור סביבות סינון בתפוקה גבוהה.
- משפר את יכולת ההרחבה של בדיקות מבוססות חיישנים על ידי אופטימיזציה של צריכת האנרגיה ברשת.
- מאפשר מדידה כמותית ואורכית של תנאי הבדיקה על פני פלטפורמות מבוזרות.
מחקר תרגומי ופרה-קליני
- תומך בהטמעה של מערכי חיישנים הרלוונטיים למחלה במודלים פרה-קליניים הדורשים ניטור ממושך.
- משפר את הרציפות הטרנסלציונלית על ידי הבטחת אמינות רשת החיישנים בסביבות מורכבות של העולם האמיתי.
- מפחית סיכונים תפעוליים במחקרים פרה-קליניים התלויים בנתוני חיישנים רציפים.
שילוב תהליכי עבודה ופייפליין
שיטת ניתוב היברידית זו, המשלבת קוונטום ומחשוב קלאסי, משתלבת ברצף מהשלב הגילוי ועד לשלב הפרה-קליני בכל מקום שבו רשתות חיישנים מבוזרות מהוות בסיס לשלמות הנתונים וליעילות התפעולית.
- ביולוגיה של גילוי: מספקת תשתית חסונה לניסויים מונחי-השערה הדורשים נתוני חיישנים רציפים.
- סריקה: מספקת ביצועי רשת חיישנים הדירים ויעילים אנרגטית עבור פלטפורמות בדיקה ניתנות להרחבה.
- אנליטיקה: מאפשרת מעקב כמותי אחר אורך חיי הרשת ומדדי התכלות אנרגטית לצורך ניתוח השוואתי.
- מחקר תרגומי: שומרת על נאמנות הנתונים במודלים פרה-קליניים באמצעות אופטימיזציה של זמן העבודה של החיישנים.
- שימוש חוזר ארגוני: מציעה פתרון ניתוב ניתן לשימוש חוזר ולהרחבה, שניתן להתאימו למגוון יישומי רשתות חיישנים.
השפעה תפעולית וארגונית
- ערך מדעי: מגביר את הביטחון בחיזוי ומפחית אובדן נתונים במחקרים המונעים מחיישנים.
- ערך תפעולי: מתקנן את ביצועי הרשת ומאריך את מחזורי פריסת החיישנים.
- ערך אסטרטגי: מאפשר הקצאה טובה יותר של משאבים ומפחית את הסיכון לכישלון ניסויי עקב הפסקות ברשת.
- השפעה על הפורטפוליו: תומך בקידום מותאם-סיכון של תוכניות מו"פ התלויות בחיישנים.
שיקולי יישום
- דורש מומחיות במחשוב קוונטי ובאופטימיזציה של רשתות קלאסיות.
- מצריך גישה ליחידות עיבוד קוונטיות (QPUs) ולערכות כלים תוכנתיות תואמות (למשל, Dwave Ocean SDK).
- מחייב סטנדרטיזציה בין-צוותית של תצורת צמתי החיישנים ופרוטוקולי ניהול נתונים.
- ניתן להסתגל לטופולוגיות שונות של רשתות חיישנים ולתרחישי פריסה מגוונים.
- תלוי ביכולות החומרה הקוונטית הנוכחיות ובאינטגרציה עם תשתית קלאסית.
שאלות נפוצות בביופארמה
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
