Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tactile Network Resource Allocation enabled by Quantum Annealing based on ILP Modeling

論文の概要: Tactile Network Resource Allocation enabled by Quantum Annealing based on ILP Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07854v1
Date: Wed, 14 Dec 2022 14:12:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-09 15:35:23.417577
Title: Tactile Network Resource Allocation enabled by Quantum Annealing based on ILP Modeling
Title（参考訳）: ilpモデルに基づく量子アニーリングによる触覚ネットワークリソース割り当ての実現
Authors: Arthur Witt, Christopher K\"orber, Andreas Kirst\"adter, Thomas Luu
Abstract要約: 本稿では,量子コンピューティング(QC)モデルと整数線形プログラム(ILP)モデルに基づく,短時間のネットワーク制御のための新しいフレームワークを提案する。実例ネットワークの場合、最先端の量子アニールD-Wave Advantage 5.2によるアプローチの実現可能性について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Agile networks with fast adaptation and reconfiguration capabilities are required for sustainable provisioning of high-quality services with high availability. We propose a new methodical framework for short-time network control based on quantum computing (QC) and integer linear program (ILP) models, which has the potential of realizing a real-time network automation. Finally, we study the approach's feasibility with the state-of-the-art quantum annealer D-Wave Advantage 5.2 in case of an example network and provide scaling estimations for larger networks. We embed network problems in quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) form for networks of up to 6 nodes. We further find annealing parameters that obtain feasible solutions that are close to a reference solution obtained by classical ILP-solver. We estimate, that a real-sized network with 12 to 16 nodes require a quantum annealing (QA) hardware with at least 50000 qubits or more.
Abstract（参考訳）: 高速な適応と再構成機能を備えたアジャイルネットワークは、高可用性で高品質なサービスの持続可能なプロビジョニングに必要である。本稿では,量子コンピューティング(QC)と整数線形プログラム(ILP)モデルに基づく短時間ネットワーク制御のための新しい手法フレームワークを提案する。最後に、実例ネットワークの場合、最先端の量子アニールD-Wave Advantage 5.2によるアプローチの実現可能性について検討し、より大きなネットワークに対するスケーリング推定を提供する。我々は,最大6ノードのネットワークに対して,quadratic unconstrained binary optimization (qubo) 形式にネットワーク問題を組み込む。さらに,古典的ILP解法により得られる参照解に近い実現可能な解を求めるアニールパラメータを求める。 12から16のノードを持つ実サイズのネットワークは、少なくとも50000キュービット以上の量子アニール(QA)ハードウェアを必要とすると見積もっている。

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