Name: large scale energy efficient sensor network routing using a quantum processor unit
Uploaded: 2023-09-08T14:35:00
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यह कार्य यूके के इंजीनियरिंग और भौतिक विज्ञान अनुसंधान परिषद (EPSRC) अनुदान संख्या EP/W032643/1 द्वारा समर्थित है।

1. ड्वेव महासागर पर्यावरण की स्थापना
<ol><li>लिंक से महासागर उपकरण डाउनलोड और इंस्टॉल करें: https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html<ol><li>टर्मिनल पर, python -m venv ocean टाइप करें।</li>
		<li>टर्मिनल पर, टाइप करें । ocean/bin/activate, ज?...

<ol>
	<li>Chen, J., Date, P., Chancellor, N., Atiquazzaman, M., Cormac, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Controller-based+energy-aware+wireless+sensor+network+routing+using+quantum+algorithms.">Controller-based energy-aware wireless sensor network routing using quantum algorithms.</a> IEEE Transactions on Quantum Engineering. 3, 1-12 (2022).</li><li>Lin, H., Uster, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exact+and+heuristic+algorithms+for+data-gathering+cluster-based+wireless+sensor+network+design+problem.">Exact and heuristic algorithms for data-gathering cluster-based wireless sensor network design problem.</a> IEEE/ACM Transactions on Networking. 22 (3), 903-916 (2014).</li><li>Zhou, Y., Wang, N., Xiang, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clustering+hierarchy+protocol+in+wireless+sensor+networks+using+an+improved+PSO+algorithm.">Clustering hierarchy protocol in wireless sensor networks using an improved PSO algorithm.</a> IEEE Access. 5, 2241-2253 (2017).</li><li>Seah, W. 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F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+scope+and+limitations+of+curve+fitting.">The scope and limitations of curve fitting.</a> Applied Spectroscopy. 34 (3), 245-267 (1980).</li><li>Wang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+dynamic+opportunistic+routing+protocol+for+asynchronous+duty-cycled+WSNs.">A dynamic opportunistic routing protocol for asynchronous duty-cycled WSNs.</a> IEEE Transactions on Sustainable Computing. , (2023).</li><li>Ismail, A. S., Wang, X., Hawbani, A., Alsamhi, S., Aziz, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Routing+protocols+classification+for+underwater+wireless+sensor+networks+based+on+localization+and+mobility.">Routing protocols classification for underwater wireless sensor networks based on localization and mobility.</a> Wireless Networks. 28, 797-826 (2022).</li><li>Garcia-Martin, E., Rodrigues, C. F., Riley, G., Grahn, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimation+of+energy+consumption+in+machine+learning.">Estimation of energy consumption in machine learning.</a> Journal of Parallel Distributed Computing. 134, 75-88 (2019).</li><li>Egger, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantum+computing+for+finance:+State-of-the-art+and+future+prospects.">Quantum computing for finance: State-of-the-art and future prospects.</a> IEEE Transactions on Quantum Engineering. 1, 1-24 (2020).</li><li>Rasool, R. U., Ahmad, H. F., Rafique, W., Qayyum, A., Qadir, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantum+computing+for+healthcare+:+A+review.">Quantum computing for healthcare : A review.</a> TechRxiv. , (2021).</li></ol>

वर्तमान अत्याधुनिक वाणिज्यिक क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग किसी भी नेटवर्क टोपोलॉजी1 की कम्प्यूटेशनल समस्याओं में किया जा सकता है। क्वांटम प्रोसेसर अनुप्रयोग भौतिक क्यूबिट्स की संख्या से विव...

सेंसर नेटवर्क में ऊर्जा संरक्षण डिजाइन1 में एक बहुत ही महत्वपूर्ण मुद्दा रहा है। शास्त्रीय तरीके आम तौर पर एक तदर्थ दृष्टिकोण 2,3,4,5,6 का उपयोग करके समस्या से निपटते हैं। उस ने कहा, ये विधियां सेंसर नोड्स को व्यक्तिगत रूप से प्रबंधित बुद्धिमान संपत्तियों के रूप में अनुकरण करती हैं जो व्यक्ति और समुदाय दोनों के हितों की सेवा के लिए भी सहयोग कर सकती हैं। अस्थिर वातावरण के कारण जहां सेंसर काम करते हैं, कुछ कार्यों में, पर्यावरणीय अनिश्चितताओं को पकड़ने के लिए यादृच्छिक एल्गोरिदम पेश किए जाते हैं, जबकि अन्य में, जैव-बुद्धि को अनुमानी एल्गोरिदम तैयार करने के लिए उधार लिया जाता है जो सामान्य ज्ञान स्वीकार्य परिणाम प्राप्त कर सकते हैं7. आगे स्पष्ट करने के लिए, उन यादृच्छिक एल्गोरिदम के लिए, एक हाथ के लिए, पर्यावरणीय अनिश्चितताएं शास्त्रीय सीपीयू द्वारा उत्पन्न यादृच्छिक अनुक्रम के रूप में यादृच्छिक नहीं हो सकती हैं, दूसरी ओर, भले ही पर्यावरणीय अनिश्चितताएं बिल्कुल यादृच्छिक हों, उन्हें शास्त्रीय सीपीयू द्वारा उत्पन्न यादृच्छिक प्रक्रिया सिम्युलेटर द्वारा कब्जा नहीं किया जा सकता है; उन जैव-खुफिया एल्गोरिदम के लिए, सबसे पहले, एक वैचारिक प्रमाण कार्य करने के लिए कोई कठोर गणितीय विश्लेषण प्राप्त नहीं किया गया है, दूसरी बात, सत्य या त्रुटि सहिष्णुता सीमा के अभिसरण को केवल एक सूचित जमीनी सच्चाई को देखते हुए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है - हालांकि साहित्य में कार्यों की एक महत्वपूर्ण मात्रा ने कुछ हद तक इन अनुमानी एल्गोरिदम का प्रदर्शन किया है, एक बात के लिए, इन एल्गोरिदम का विश्लेषण किया जाता है (नकली नहीं) अच्छी तरह से परिभाषित उपयोग के मामले परिदृश्यों के खिलाफ, वे कुछ मानदंडों पर रुकते हैं जो अभी भी आगे के शोध में विचार करने योग्य हैं, दूसरे के लिए, जैसा कि पहले कहा गया था, अधिकांश एल्गोरिदम को सॉफ्टवेयर सिमुलेशन के खिलाफ मान्य नहीं किया गया है जो माइक्रोप्रोसेसरों में अधिक आसानी से तैनात किया जा सकता है जो एक सेंसर को इसके अस्तित्व में बनाते हैं8.
हम यहां मशीन लर्निंग (एमएल) पर विचार नहीं करते हैं क्योंकि इसे डेटा एनालिटिक्स को नियोजित करने की आवश्यकता होती है जिसके लिए अपेक्षाकृत बड़ी मात्रा में कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है जो सेंसर उपकरणों में पोर्टेबल नहीं है9.
उपर्युक्त चिंताओं को दूर करने के लिए, हम एक हाइब्रिड क्वांटम एल्गोरिथम प्रदान करते हैं। एल्गोरिथ्म हाइब्रिड है जिसमें क्लस्टर हेड चयन तंत्र को एक शास्त्रीय यादृच्छिक एल्गोरिथ्म का उपयोग करके लागू किया जाता है, जो नेटवर्क टोपोलॉजी स्थापित होने के बाद क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग करके आयोजित रूटिंग गणना के दौरान होता है। विधि निम्नानुसार उचित है: (1) जैसा कि पर्यावरणीय अनिश्चितताओं के बारे में पहले पैराग्राफ में चर्चा की गई है, हम पर्यावरणीय गतिशीलता को पकड़ने के लिए क्वांटम अनुक्रम जनरेटर को लागू करने के लिए आगे प्रयास नहीं करना चाहते हैं क्योंकि यह ऐतिहासिक रूप से पता लगाने योग्य हो सकता है। पर्यावरणीय गतिशील जिसे ऐतिहासिक रूप से पता लगाया जा सकता है, नेटवर्क विज्ञान में विभिन्न मशीन लर्निंग अनुसंधान कार्यों द्वारा उचित ठहराया गया है। वर्तमान चरण के लिए, हम शास्त्रीय दृष्टिकोण के साथ रहते हैं। (2) सटीक विधि जो अमूर्त गणितीय विश्लेषण पर निर्भर करती है, जमीनी सच्चाई पर पहुंचने की गारंटी देती है। क्वांटम प्रायोगिक भौतिकी को अब तक भौतिक गणित द्वारा परिष्कृत रूप से समर्थित किया गया है। इसके अलावा, शोर एल्गोरिथ्म10 जैसे एल्गोरिथ्म अनुप्रयोग इस गोल सिद्धांत को साबित करने के लिए मौजूद हैं।
तुलना के लिए पर्याप्त मात्रा में साहित्य सर्वेक्षण नीचे दिया गया है। प्रस्तावित HEESR प्रोटोकॉल11 में परिणामों में स्पष्ट गुण हैं, लेकिन लेखकों ने सिमुलेशन कॉन्फ़िगरेशन मापदंडों को अच्छी तरह से निर्दिष्ट किया है, उदाहरण के लिए, नोड स्थिति का सटीक यादृच्छिक वितरण फ़ंक्शन, क्लस्टर हेड प्रतिशत p (0.2%) का उचित औचित्य, और नोड्स a_i के बीच ऊर्जा स्तर (1-2 जूल) के वितरण के लिए स्केलिंग पैरामीटर। इसने लेखक को प्रयोगों की नकल करने और तुलना करने के लिए आगे बढ़ने से रोक दिया। पावर रूटिंग मैकेनिज्म12 इष्टतम नेटवर्क रूटिंग की निर्णय प्रक्रिया को प्रभावित करने वाले निर्धारकों के लिए अनिर्दिष्ट नमूना स्थान से प्राप्त असतत डेटा सेटों से अभिसरण निरंतर कार्यों को अनुमानित करने के लिए वक्र फिटिंग विधि को नियोजित करता है। वक्र फिटिंग विधि13 को नेटवर्क टोपोलॉजी पर पूर्व जानकारी की आवश्यकता होती है। वास्तविक परिस्थितियों में पूर्व जानकारी आसानी से उपलब्ध नहीं हो सकती है। यहां तक कि जब पूर्व जानकारी मौजूद होती है, तब भी नेटवर्क टोपोलॉजी नियमित रूप से पर्याप्त नहीं हो सकती है जो फिटिंग वक्रों पर मैप करने में सक्षम हो जो व्युत्पन्न गणना की सुविधा प्रदान करने में सक्षम हैं। इसी तर्क के बाद, DORAF प्रोटोकॉल14 ने नेटवर्क निर्धारकों को अनुमानित करने के लिए बोल्ट्जमैन फ़ंक्शन और लॉजिस्टिक फ़ंक्शन को कैसे और क्यों उधार लिया है, यह उचित नहीं ठहराया है। इस्माइल एट अल 15 ने पानी के नीचे नेटवर्क में ऊर्जा-कुशल रूटिंग प्रोटोकॉल डिजाइन में भविष्य के अनुसंधान प्रयासों के लिए एक ध्वनि संदर्भ प्रदान किया है।

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Dell Laptop</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>

large scale energy efficient sensor network routing using a quantum processor unit

सेंसर नेटवर्क ऊर्जा संरक्षण विधि, जो एक शास्त्रीय कंप्यूटर और क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग संकर है, एक शास्त्रीय कंप्यूटर का उपयोग करके अनुमानी एल्गोरिथ्म से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए साबित हुई है। इस पांडुलिपि में, विधि के महत्व के लिए तकनीकी संदर्भ प्रस्तुत और उचित है। फिर प्रयोगात्मक चरणों को एक परिचालन अनुक्रम में प्रदर्शित किया जाता है, यदि कभी आवश्यक हो तो चित्रण के साथ। विधि को नेटवर्क टोपोलॉजी के बेतरतीब ढंग से उत्पन्न नमूना सेट में सकारात्मक परिणामों द्वारा मान्य किया गया है। इस पद्धति के सफल प्रयोगात्मक परिणामों ने सेंसर नेटवर्क जीवनकाल अधिकतमकरण समस्याओं के लिए एक बेहतर दृष्टिकोण प्रदान किया है और प्रदर्शित किया है कि कला क्वांटम प्रोसेसर की वर्तमान स्थिति साहित्य में वर्तमान तरीकों को ओवरराइड करने वाले गुणों के साथ बड़ी व्यावहारिक इंजीनियरिंग समस्याओं को हल करने में सक्षम है। दूसरे शब्दों में, क्वांटम लाभ का सर्वोत्तम प्रयासों के लिए शोषण किया जा सकता है। यह अवधारणा के प्रमाण के चरण से परे व्यवहार्यता के प्रमाण तक पहुंच गया है।

एक रन नमूने से परिणाम तालिका 2, तालिका 3, और तालिका 4 में दिखाए जाते हैं. डेटा के तीन बैचों के लिए विस्तृत डेटासेट पूरक डेटा 1 फ़ोल्डर में उपलब्ध हैं।
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-p...

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

यह अध्ययन विभिन्न ट्रैफ़िक गतिशीलता के लिए मार्गों की गणना करने के लिए क्वांटम प्रोसेसर इकाई का उपयोग करने के लिए एक विधि प्रदान करता है जो नेटवर्क जीवनकाल को अधिकतम करने के लिए साहित्य में शास्त्रीय तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए काम करता है।

क्वांटम प्रोसेसर यूनिट का उपयोग करके बड़े पैमाने पर ऊर्जा कुशल सेंसर नेटवर्क रूटिंग

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

यह प्रोटोकॉल विरासत प्रोटोकॉल की तुलना में अधिक ऊर्जा-वार साबित होता है। एक सामग्री कंप्यूटिंग अनुसंधान परिप्रेक्ष्य से, इस प्रोटोकॉल से पता चलता है कि शोर qubit मुद्दे की वर्तमान अड़चन सामग्री कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी की व्यावसायिकता के लिए छत पकड़ नहीं है. यह तकनीक नेटवर्क समस्याओं के लिए वर्तमान राज्य कला सामग्री कंप्यूटिंग विधियों को लागू करने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करती है।इसके अलावा, यह विरासत विधियों पर नेटवर्क समस्याओं के लिए सामग्री कंप्यूटिंग विधियों को लागू करने के गुणों को प्रस्तुत करता है। शुरू करने के लिए, दिए गए लिंक से महासागर उपकरण डाउनलोड और इंस्टॉल करें। टर्मिनल पर, python space minus m space venv space ocean फिर ocean/bin/activate टाइप करें।इसके बाद, git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk टाइप करें। गिट फिर सीडी स्पेस dwave-ocean-sdk, उसके बाद पायथन स्पेस सेटअप। py space install.Cplex को डाउनलोड और इंस्टॉल करने के बाद, टर्मिनल पर, pip space install space cplex टाइप करें। पायथन प्रोग्रामिंग नोटेशन स्क्रिप्ट का उपयोग करके, प्रयोग कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर सेट करें। एक बार स्क्रिप्ट निष्पादित हो जाने के बाद, अंतर्निहित भाषा रैम में चर को संग्रहीत करने के लिए प्रक्रिया करेगी।इसके बाद, 198 सेंसर नोड 2D पदों को उत्पन्न करने के लिए पायथन स्क्रिप्ट बनाएं जो समान रूप से छह क्षेत्रों में बिखरे हुए हैं, और गोलाकार क्षेत्र को 50 मीटर की त्रिज्या के साथ विभाजित करें। प्रत्येक क्षेत्र के भीतर, सुनिश्चित करें कि 33 सेंसर नोड्स एक सामान्य वितरण द्वारा बेतरतीब ढंग से बिखरे हुए हैं। नाम वर्तनी नियम के तहत प्रत्येक सेक्टर द्वारा पाठ फ़ाइलों में 2 डी पदों को सहेजें क्योंकि एकल उद्धरण चिह्न के साथ पॉस्डेटा, प्लस सेक्टर एकल उद्धरण के साथ कोई प्लस एक्सटीएक्स नहीं है।50 मीटर की त्रिज्या वाले वृत्ताकार क्षेत्र को छह सेक्टरों में विभाजित करें। सेक्टर इंडेक्स I के लिए, संकेतित कमांड दर्ज करके jth सेंसर नोड के लिए पोल की लंबाई सेट करें। यदि सेक्टर इंडेक्स L है, तो jth सेंसर नोड के लिए कोणीय मान सेट करें।फिर ith सेक्टर में jth सेंसर नोड के कार्टेशियन निर्देशांक सेट करें। सभी 198 सेंसर नोड्स के लिए प्रारंभिक ऊर्जा स्तर तैयार करने के लिए, उन्हें समान रूप से विभाजित करें, सेंसर नोड्स के आधे हिस्से में 0.5 जूल की प्रारंभिक ऊर्जा और दूसरे आधे हिस्से में एक जूल आवंटित करें। प्रत्येक नोड के ऊर्जा स्तर को संग्रहीत करने के लिए एक सरणी बनाने के लिए आगे बढ़ें और सम संख्याओं में अनुक्रमित कोशिकाओं को एक का मान और विषम संख्याओं में अनुक्रमित 0.5 के मान को असाइन करने के लिए एक लूप का उपयोग करें।अगला, क्लस्टर सिर का चयन करने के लिए एक कार्यात्मक स्क्रिप्ट तैयार करें। प्रत्येक सेंसर नोड के लिए, शून्य और एक के बीच एक यादृच्छिक संख्या प्राप्त करें, threshold_rm यादृच्छिक के बराबर। यादृच्छिक ब्रैकेट।यदि threshold_RM t_n से कम है, तो इस सेंसर नोड को क्लस्टर हेड के रूप में चुनें। प्रत्येक noncluster_head नोड के लिए, इसके क्लस्टर हेड के रूप में निकटतम क्लस्टर हेड सेंसर नोड का चयन करें। इस दौर के लिए पूरे नेटवर्क में ऊर्जा की कमी की प्रक्रिया की गणना करने के लिए कमांड लाइन तैयार करें।अंत में, आवश्यक ट्रांसमिशन राउंड मेट्रिक्स की गणना करें। हाइब्रिड क्वांटम एल्गोरिथ्म स्क्रिप्ट तैयार करने के लिए, यह सुनिश्चित करने के लिए लूप में चयन प्रक्रिया चलाएं कि क्लस्टर हेड की मात्रा छह है। इसके बाद, गैर-cluster_head_valid नोड्स में से प्रत्येक के लिए, प्रत्येक चयनित क्लस्टर हेड की दूरी की गणना करें और इसे क्लस्टर हेड को असाइन करें जिसका क्लस्टर आकार छह से अधिक नहीं है और जहां दूरी मान सबसे छोटा था।इसके बाद, एक सब-फंक्शन स्क्रिप्ट तैयार करें जहां प्रति क्लस्टर रूटिंग ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या बनती है और Dwave API को सबमिट की जाती है। पायथन स्क्रिप्ट का उपयोग करते हुए, ट्रांसमिशन राउंड की संख्या के संदर्भ में नेटवर्क जीवनकाल द्वारा एल्गोरिथ्म का मात्रात्मक मूल्यांकन करने के लिए पूरे नेटवर्क में ऊर्जा की कमी की गणना करें। फिर उस क्षण को रिकॉर्ड करें जब पहला नोड बाहर निकल जाता है और जब आधे नोड्स बाहर निकल जाते हैं।इस अध्ययन में, यह देखा गया कि हाइब्रिड क्वांटम एल्गोरिथ्म में advanced_leach एल्गोरिथ्म की तुलना में अधिक दक्षता है। हाइब्रिड क्वांटम एल्गोरिथ्म की समय जटिलता और हाइब्रिड क्वांटम एल्गोरिथ्म जो advanced_leach का अनुपालन करता है, उसे भी यहां दिखाया गया है। इन विधियों को उद्देश्य अनुकूलन में अन्य प्रणालियों पर लागू किया जा सकता है।उदाहरण के लिए, विनिर्माण उद्योग में मशीन-टू-मशीन संचार। सामग्री भौतिकी के अनुसार, सामग्री सिद्धांत में प्रत्येक निश्चित गेम सेटिंग के लिए मुद्दों को प्रशस्त किया गया है। यह सामाजिक विज्ञान और अर्थव्यवस्था में नए शोध का कारण बन सकता है।

Research

JoVE Journal

Engineering

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Enhanced Electron Injection and Exciton Confinement for Pure Blue Quantum-Dot Light-Emitting Diodes by Introducing Partially Oxidized Aluminum Cathode

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