Name: large scale energy efficient sensor network routing using a quantum processor unit
Uploaded: 2023-09-08T14:35:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit at JoVE.com

Работа поддержана Научно-исследовательским советом по инженерным и физическим наукам Великобритании (EPSRC) Грант номер EP/W032643/1.

1. Настройка Dwave Ocean Environment
<ol><li>Скачать и установить ocean tools можно по ссылке: https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html<ol><li>В терминале введите python -m venv ocean.</li>
		<li>На терминале введите . ocean/bin/activate, как показано на рисунке 1.</li>
		<li>В терминале введите git...

<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. K. G., Mak, N. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+long+is+the+lifetime+of+a+wireless+sensor+network.">How long is the lifetime of a wireless sensor network.</a> , 763-770 (2009).</li><li>Salahud din, M., Rehman, M. A. U., Ullah, R., Park, C., Kim, B. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+network+lifetime+enhancement+of+resource+constrained+IoT+devices+in+heterogeneous+wireless+sensor+networks+Sensors.">Towards network lifetime enhancement of resource constrained IoT devices in heterogeneous wireless sensor networks Sensors.</a> 20, 4156 (2020).</li><li>Wu, W., Xiong, N., Wu, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+clustering+algorithm+based+on+energy+consumption+in+wireless+sensor+networks.">Improved clustering algorithm based on energy consumption in wireless sensor networks.</a> IET Network. 6 (3), 7-53 (2017).</li><li>Kumar, N., Kumar, V., Ali, T., Ayaz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prolong+network+lifetime+in+the+wireless+sensor+networks:+An+improved+approach.">Prolong network lifetime in the wireless sensor networks: An improved approach.</a> Arabian Journal for Science and Engineering. 46, 3631-3651 (2021).</li><li>Faris, H., Aljarah, I., Al-Betar, M. A., Mirjalili, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Grey+wolf+optimizer:+A+review+of+recent+variants+and+applications.">Grey wolf optimizer: A review of recent variants and applications.</a> Neural Computing and Applications. 30, 413-435 (2018).</li><li>Kaur, J., Arifkhan, M., Iftikhar, M., Imran, M., Haq, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Machine+learning+techniques+for+5G+and+beyond.">Machine learning techniques for 5G and beyond.</a> IEEEAccess. 9, 23472-23488 (2021).</li><li>Shor, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Polynomial-time+algorithms+for+prime+factorization+and+discrete+logarithms+on+a+quantum+computer.">Polynomial-time algorithms for prime factorization and discrete logarithms on a quantum computer.</a> SIAMJournalonComputing. 26 (5), 1484-1509 (1997).</li><li>Qabouche, H., Sahel, A., Badri, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hybrid+energy+efficient+static+routing+protocol+for+homogeneous+and+heterogeneous+large+scale+WSN.">Hybrid energy efficient static routing protocol for homogeneous and heterogeneous large scale WSN.</a> Wireless Networks. 27, 575-587 (2021).</li><li>Farooq, M., 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=POWER:+probabilistic+weight-based+energy-efficient+cluster+routing+for+large-scale+wireless+sensor+networks.">POWER: probabilistic weight-based energy-efficient cluster routing for large-scale wireless sensor networks.</a> The Journal of Supercomputing. 78, 12765-12791 (2022).</li><li>Maddams, W. 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>

Современный коммерческий квантовый процессор может быть использован в вычислительных задачах любой топологии сети1. Применение квантовых процессоров не ограничено количеством физических кбит, которые может реализовать любой из квантовых процессоров. 
Пр?...

Энергосбережение в сенсорных сетях было очень важным вопросом при проектировании1. Классические методы обычно решают проблему с помощью специального подхода 2,3,4,5,6. Тем не менее, эти методы имитируют сенсорные узлы как индивидуально управляемые интеллектуальные активы, которые также могут сотрудничать, чтобы служить интересам как отдельного человека, так и общества. Из-за изменчивой среды, в которой работают датчики, в некоторых работах вводятся случайные алгоритмы для того, чтобы уловить неопределенности окружающей среды, в то время как в других используется биоинтеллект для разработки эвристических алгоритмов, которые могли быдостичь результатов, приемлемых с точки зрения здравого смысла. Чтобы проиллюстрировать далее, для этих случайных алгоритмов, с одной стороны, неопределенности окружающей среды могут быть не такими случайными, как случайная последовательность, сгенерированная классическим процессором, с другой стороны, даже если неопределенности среды абсолютно случайны, они не могут быть учтены симулятором случайных процессов, сгенерированным классическим процессором; Для этих алгоритмов биоинтеллекта, во-первых, не было проведено строгого математического анализа, чтобы концептуальное доказательство работало, во-вторых, сходимость к истине или граница допустимости ошибок могут быть сконфигурированы только при наличии обоснованной базовой истины - хотя значительное количество работ в литературе продемонстрировало в той или иной степени работу этих эвристических алгоритмов. Во-первых, эти алгоритмы анализируются (а не моделируются) в соответствии с четко определенными сценариями использования, они останавливаются на определенных критериях, над которыми все еще стоит задуматься в дальнейших исследованиях, во-вторых, как было сказано ранее, большинство алгоритмов не были проверены на соответствие программному моделированию, которое может быть легко развернуто в микропроцессорах, которые превращают датчикв его существо.
Мы не рассматриваем здесь машинное обучение (ML), потому что оно должно использовать аналитику данных, которая требует относительно большого объема вычислительной мощности, которая не переносима в сенсорных устройствах9.
Для решения вышеупомянутых проблем мы предлагаем гибридный квантовый алгоритм. Алгоритм является гибридным в том смысле, что механизм выбора головы кластера реализован с помощью классического случайного алгоритма во время вычислений маршрутизации, проводимых с помощью квантового процессора после настройки топологии сети. Метод обоснован следующим образом: (1) Как обсуждалось в первом параграфе относительно неопределенностей окружающей среды, мы не хотим дальше пытаться применить генератор квантовых последовательностей для захвата динамики окружающей среды, потому что она может быть исторически прослежена. Динамика окружающей среды, которую можно проследить исторически, была обоснована различными исследовательскими работами в области машинного обучения в области сетевых наук. На данном этапе мы придерживаемся классического подхода. (2) Точный метод, основанный на абстрактном математическом анализе, гарантирует достижение истинной истины. Квантовая экспериментальная физика до сих пор изощренно поддерживалась физической математикой. Более того, существуют приложения алгоритмов, такие как алгоритм Шора10 , чтобы доказать эту округленную теорию.
Для сравнения ниже приводится достаточное количество литературы для сравнения. Протокол HEESR, предложенный11 , имеет очевидные достоинства в результатах, но авторы хорошо определили параметры конфигурации моделирования, например, точную функцию случайного распределения положения узла, правильное обоснование процента напора кластера p (0,2%) и параметр масштабирования для распределения уровня энергии (1-2 джоуля) между узлами a_i. Это запретило автору продолжать дублировать эксперименты и проводить сравнение. Механизм маршрутизациипитания 12 использует метод аппроксимации кривой для аппроксимации сходящихся непрерывных функций из дискретных наборов данных, полученных из неопределенного пространства выборок, для детерминант, влияющих на процесс принятия решения об оптимальной маршрутизации сети. Метод аппроксимации кривой13 требует предварительной информации о топологии сети. В реальных обстоятельствах предварительная информация может быть недоступна. Даже при наличии предварительной информации топология сети может быть недостаточно регулярной, чтобы ее можно было отобразить на аппроксимирующие кривые, которые могут облегчить выводимые вычисления. Следуя той же логике, протокол14 DORAF не обосновал, как и зачем заимствовать функцию Больцмана и логистическую функцию для аппроксимации детерминант сети. Исмаил и др.15 послужили надежным ориентиром для будущих исследований в области разработки энергоэффективных протоколов маршрутизации в подводной сети.

<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

Метод энергосбережения сенсорной сети, представляющий собой гибрид использования классического компьютера и квантового процессора, доказал свою эффективность лучше, чем эвристический алгоритм с использованием классического компьютера. В данной работе представлен и обоснован технический контекст значимости метода. Затем экспериментальные этапы демонстрируются в рабочей последовательности с иллюстрациями, если это необходимо. Метод был проверен положительными результатами на случайно сгенерированном выборочном наборе сетевых топологий. Успешные экспериментальные результаты этого метода обеспечили лучший подход к задачам максимизации времени жизни сенсорной сети и продемонстрировали, что современный квантовый процессор способен решать большие практические инженерные задачи с достоинствами, которые перекрывают существующие в литературе методы. Другими словами, квантовое преимущество может быть использовано наилучшими усилиями. Он вышел за рамки проверки концепции и перешел от доказательства осуществимости.

Результаты одного прогонного образца приведены в таблицах 2, 3 и 4. Подробные наборы данных для трех пакетов данных доступны в папке Дополнительные данные 1 .
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td colspan="3">Набор данных 1</td>
		<...

Watch this Scientific Journal Video about Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit at JoVE.com

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

В этом исследовании представлен метод использования квантового процессора для вычисления маршрутов для различных динамик трафика, которые превосходят классические методы в литературе для максимизации времени жизни сети.

Крупномасштабная энергоэффективная маршрутизация сенсорной сети с использованием квантового процессора

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

Этот протокол оказался более энергосберегающим, чем устаревшие протоколы. С точки зрения исследований в области контент-вычислений, этот протокол показывает, что нынешнее узкое место проблемы шумных кубитов не является потолком для коммерциализации технологии контент-компьютинга. Этот метод демонстрирует возможность применения современных методов вычислений контента для решения сетевых задач.Кроме того, в ней представлены преимущества применения методов контентных вычислений к сетевым задачам по сравнению с устаревшими методами. Для начала скачайте и установите инструменты Ocean по указанной ссылке. В терминале введите python space минус m space venv space ocean, затем ocean/bin/activate.Затем введите git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk. git, затем cd space dwave-ocean-sdk, а затем настройка пространства python. py пробел install.После загрузки и установки Cplex в терминале введите pip space install space cplex. С помощью скрипта нотации программирования Python настройте параметры конфигурации эксперимента. После того, как скрипт будет выполнен, базовый язык будет хранить переменные в оперативной памяти.Затем создадим скрипты Python для генерации 198 2D-положений сенсорных узлов, которые равномерно разбросаны по шести секторам, и разделим круговую область радиусом 50 метров. В каждом секторе убедитесь, что 33 сенсорных узла разбросаны случайным образом по нормальному распределению. Сохраните 2D-позиции в текстовых файлах по каждому сектору в соответствии с правилом написания имени как posdata с одинарной кавычкой, плюс нижнее подчеркивание сектора плюс txt с одинарной кавычкой.Разделите круговую область радиусом 50 метров на шесть секторов. Для индекса сектора I задайте длину полюса для узла j-го датчика, введя указанную команду. Если индекс сектора равен L, задайте угловое значение для узла j-го датчика.Затем зададим декартовы координаты j-го сенсорного узла в i-м секторе. Чтобы подготовить начальные энергетические уровни для всех 198 сенсорных узлов, разделите их поровну, распределив начальную энергию 0,5 джоуля на половину сенсорных узлов и один джоуль на другую половину. Перейдите к созданию массива для хранения уровня энергии каждого узла и с помощью цикла присвойте ячейкам, упорядоченным четными числами, значение единицы, а ячейкам, упорядоченным по нечетным числам, значение 0,5.Далее подготовьте функциональный скрипт для выбора головки кластера. Для каждого узла датчика получите случайное число от нуля до единицы, threshold_rm равное случайному. Случайная скобка.Если threshold_RM меньше t_n, выберите этот узел датчика в качестве головки кластера. Для каждого узла noncluster_head выберите ближайший к нему узел датчика головки кластера в качестве головки кластера. Подготовьте командные строки для расчета процесса истощения энергии во всей сети для этого раунда.Наконец, рассчитайте необходимые метрики раунда передачи. Чтобы подготовить сценарий гибридного квантового алгоритма, запустите процедуру выбора в цикле, чтобы убедиться, что количество головок кластера равно шести. После этого для каждого из не cluster_head_valid узлов вычислите расстояние до каждого выбранного головки кластера и назначьте его головке кластера, размер кластера которого не превысил шести и где значение расстояния было наименьшим.Далее подготавливаем скрипт подфункции, в котором формируется задача оптимизации рутирования для каждого кластера и передается в API Dwave. Используя скрипт Python, рассчитайте истощение энергии по всей сети, чтобы количественно оценить алгоритм по времени жизни сети с точки зрения количества циклов передачи. Затем запишите момент, когда первый узел опорожняется и когда сливается половина узлов.В данном исследовании было замечено, что гибридный квантовый алгоритм обладает большей эффективностью, чем алгоритм advanced_leach. Здесь также показана временная сложность гибридного квантового алгоритма и гибридного квантового алгоритма, соответствующего advanced_leach. Эти методы могут быть применены и к другим системам в объективной оптимизации.Например, межмашинная связь в обрабатывающей промышленности. В соответствии с физикой контента, теория контента создала проблемы для каждого фиксированного игрового сеттинга. Это может привести к новым исследованиям в области социальных наук и экономики.

Research

JoVE Journal

Engineering

Terahertz Microfluidic Sensing Using a Parallel-plate Waveguide Sensor

Терагерцового Микрофлюидных зондирования с помощью плоского волновода датчика

Refractive index (RI) sensing is a powerful noninvasive and label-free sensing technique for the identification, detection and monitoring of microfluidic ...

Analysis of Contact Interfaces for Single GaN Nanowire Devices

Анализ контактных интерфейсов для одиноких GaN нанопроволоки устройств

Single GaN nanowire (NW) devices fabricated on SiO2 can exhibit  a strong degradation after annealing due to the  occurrence of void formation at the ...

How to Build a Vacuum Spring-transport Package for Spinning Rotor Gauges

Как построить Вакуумная Весна-транспортный пакет для вращающегося ротора Манометры

The spinning rotor gauge (SRG) is a high-vacuum gauge often used as a secondary or transfer standard for vacuum pressures in the range of 1.0 x 10-4 Pa to ...

Resonance Fluorescence of an InGaAs Quantum Dot in a Planar Cavity Using Orthogonal Excitation and Detection

Резонансной флюоресценции InGaAs Квантовая точка в плоские полости с использованием ортогональных возбуждения и обнаружения

The ability to perform simultaneous resonant excitation and fluorescence detection is important for quantum optical measurements of quantum dots (QDs). ...

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

Расширение электронного впрыска и экситонных родов для чисто синий квантовых точках светоизлучающие диоды, вводя частично окисленного алюминия катод

Stable and efficient red (R), green (G), and blue (B) light sources based on solution-processed quantum dots (QDs) play important roles in next-generation ...

Generation and Coherent Control of Pulsed Quantum Frequency Combs

Поколение и согласованного контроля импульсных квантовой частоты Комбс

We present a method for the generation and coherent manipulation of pulsed quantum frequency combs. Until now, methods of preparing high-dimensional ...

An Efficient Method for Selective Desalination of Radioactive Iodine Anions by Using Gold Nanoparticles-Embedded Membrane Filter

Эффективный метод для селективного опреснения анионов радиоактивного йода с использованием золотых наночастиц встроенный мембранный фильтр

Here, we demonstrate a detail protocol for the preparation of nanomaterials-embedded composite membranes and its application to the efficient and ...

Measuring Sub-23 Nanometer Real Driving Particle Number Emissions Using the Portable DownToTen Sampling System

Измерение Sub-23 Нанометровые реальные выбросы номеров вождения с помощью портативной системы выборки DownToTen

The current particle size threshold of the European Particle Number (PN) emission standards is 23 nm. This threshold could change because future ...

Simulating Imaging of Large Scale Radio Arrays on the Lunar Surface

Моделирование изображений крупномасштабных радио массивов на поверхности Луны

In recent years there has been a renewed interest in returning to the Moon for reasons both scientific and exploratory in nature. The Moon provides the ...

Performing In Situ Closed-Cell Gas Reactions in the Transmission Electron Microscope

Performing In Situ Closed-Cell Gas Reactions in the Transmission Electron Microscope

Выполнение газовых реакций in situ с закрытыми ячейками в просвечиваемом электронном микроскопе

Gas reactions studied by in situ electron microscopy can be used to capture the real-time morphological and microchemical transformations of materials at ...