Estratégia de Agendamento de Purificação Híbrida para Redes Quânticas de Canais Ruidosos Heterogêneos

A evolução da Internet Quântica depende da geração eficiente e purificação de pares entrelaçados (EPR) em canais quânticos ruidosos e heterogêneos. No entanto, diversos desafios surgem nesse contexto, como estimar o número ótimo de rodadas de purificação sem conhecimento prévio do tipo de erro do canal, a baixa probabilidade agregada de sucesso nos processos de purificação e o desperdício de recursos causado pelos pares EPR não utilizados. Neste trabalho, propomos uma Estratégia Híbrida de Agendamento de Purificação em redes quânticas para lidar com esses desafios. Nossa abordagem ajusta dinamicamente o número de rodadas de purificação, compensa a baixa probabilidade de sucesso por meio de operações adicionais e reduz as ineficiências no uso de recursos ao reutilizar pares EPR ociosos. Avaliamos a solução por meio de estudos de caso em cenários de ruído, incluindo os modelos bit-flip, Werner e ruído misto. Os resultados demonstram melhorias significativas no throughput e na eficiência de recursos em comparação com abordagens estáticas, destacando a eficácia da estratégia de agendamento dinâmico em redes quânticas reais.

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Diretórios

• quantumnet:
  • /components: Arquivos básicos para o realização das simulações.
  • /layers: Arquivos que contêm as camadas para o funcionamento básico da rede.
  • /objects: Elementos essenciais para o funcionamento dos componentes.

Camada de Enlace

A camada de enlace é responsável pelo gerenciamento da comunicação direta entre os nós da rede, garantindo a criação, manutenção e qualidade dos pares de emaranhamento quântico (EPRs) entre os hosts conectados. Ela atua como um intermediário essencial entre a camada física, que realiza a geração dos qubits e pares emaranhados, e as camadas superiores da pilha de rede quântica, que utilizam esses recursos para operações mais complexas, como teletransporte de qubits e protocolos de computação segura.

Principais Funções da Camada de Enlace

1. Solicitação de Emaranhamento

   • A camada recebe solicitações de pares de hosts (ex: Alice e Bob) para estabelecer emaranhamento.
   • Coordena com a camada física para tentar criar esses pares usando protocolos de criação de emaranhamento com heralding.

2. Gerenciamento de Recursos

   • Mantém um controle detalhado sobre os EPRs utilizados e criados durante as operações.
   • Monitora a taxa de sucesso das solicitações e gerencia tentativas de reestabelecimento em caso de falhas.

3. Purificação de EPRs

   • Implementa diferentes protocolos de purificação, como symmetric e pumping, para melhorar a fidelidade dos pares EPRs.
   • Suporta estratégias avançadas, incluindo purificação auxiliar e múltiplas tentativas para aumentar a confiabilidade da conexão.
   • Realiza a purificação em múltiplos rounds, garantindo que os pares de EPRs atinjam fidelidades adequadas para aplicações superiores.

4. Agendamento de Purificação

   • Planeja quando e quantas vezes a purificação deve ser executada para maximizar o desempenho.
   • Verifica se há EPRs suficientes para a execução da purificação e, se necessário, solicita novos pares à camada física.

5. Cálculo de Fidelidade e Estimativas de Recursos

   • Mede a fidelidade média dos EPRs disponíveis na camada.
   • Estima a quantidade necessária de rounds de purificação e pares EPRs de base para atingir uma fidelidade-alvo.
   • Ajusta a estratégia de purificação conforme as características do canal, considerando fatores como erro e decoerência.

6. Registro e Depuração

   • Mantém logs detalhados sobre as operações, incluindo tentativas de emaranhamento, purificação e falhas.
   • Oferece visibilidade sobre o consumo e criação de EPRs, permitindo otimizações na alocação de recursos.

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Classe Network

A classe Network representa a infraestrutura principal da rede quântica, atuando como o núcleo que gerencia a comunicação entre os hosts e coordena as diversas camadas da pilha de rede quântica.

Principais Responsabilidades

1. Estrutura e Topologia da Rede

   • Utiliza um grafo (networkx.Graph) para modelar os nós (hosts) e arestas (canais quânticos) da rede.
   • Permite a criação de topologias padrão, como grade, linha e anel.

2. Gerenciamento de Camadas

   • Implementa e interliga as camadas física, enlace, rede, transporte e aplicação.
   • Cada camada possui funções especializadas para manipular qubits, pares EPRs e pacotes de comunicação.

3. Gerenciamento de Hosts e Conectividade

   • Permite adicionar hosts à rede e estabelecer conexões.
   • Mantém um dicionário de hosts ativos e suas conexões.

4. Gestão de EPRs e Qubits

   • Controla a criação, armazenamento e consumo de pares EPRs nos canais da rede.
   • Implementa métricas de fidelidade e políticas de purificação para otimizar a qualidade da comunicação.

5. Manutenção do Estado da Rede

   • Controla timeslots, permitindo a evolução do estado da rede e aplicando decoerência aos qubits.
   • Mantém registros detalhados de EPRs usados, qubits consumidos e métricas gerais da simulação.

6. Métricas e Relatórios

   • Coleta estatísticas sobre a utilização da rede, como total de EPRs e qubits utilizados, fidelidade média e eficiência das rotas.
   • Permite exportar as métricas em CSV, exibi-las no console ou armazená-las em variáveis para análise posterior.

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Camada Física (PhysicalLayer)

A camada física é a base da pilha de rede quântica, responsável por criar, manipular e medir qubits e pares entrelaçados (EPRs). Essa camada interage diretamente com os dispositivos físicos da rede e simula a geração e degradação dos qubits ao longo do tempo, considerando efeitos como decoerência e ruído nos canais de comunicação.

Principais Responsabilidades da Camada Física

1. Geração e Gerenciamento de Qubits

   • Criação de qubits nos hosts da rede e atribuição a uma memória quântica.
   • Registro da fidelidade inicial de cada qubit e acompanhamento de sua degradação ao longo dos timeslots.
   • Mede a fidelidade dos qubits e aplica fatores de decoerência para simular os efeitos da física real.

2. Criação e Gerenciamento de Pares EPRs

   • Cria pares de qubits entrelaçados (EPRs) que podem ser usados para teletransporte quântico e distribuição de chaves quânticas (QKD).
   • Monitora tentativas falhas de criação de EPRs, armazenando pares defeituosos para análise e possível purificação em camadas superiores.
   • Gerencia a fidelidade dos EPRs, garantindo que os pares sejam adicionados aos canais de comunicação caso atendam aos critérios mínimos de fidelidade.

3. Protocolos de Criação de Emaranhamento

   • Entanglement Creation Heralding Protocol (ECHP)
     • Método baseado em sinalização, onde dois qubits são medidos após tentativas de emaranhamento.
     • Caso a fidelidade seja suficiente, um par EPR válido é adicionado à rede. Se falhar, o EPR é armazenado como EPR defeituoso.

4. Interação com a Rede e Outros Elementos

   • Adiciona e remove EPRs dos canais da rede, permitindo que outras camadas utilizem esses recursos para comunicação.
   • Mantém registros detalhados de qubits criados, usados e descartados, permitindo que métricas sejam extraídas e analisadas.

Como Realizar os Testes

Os testes são realizados executando múltiplas simulações utilizando os arquivos script.py e loop_para_simulação.ipynb. O primeiro arquivo configura a simulação de purificação de EPRs em uma rede quântica, enquanto o segundo realiza um loop para rodar 100 tentativas, coletando métricas e analisando o desempenho do agendamento de purificação.

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1. Estrutura dos Arquivos

Arquivo script.py

Este script é responsável por:
✔ Inicializar a rede quântica e configurar a topologia
✔ Criar hosts e definir a fidelidade inicial dos pares EPR
✔ Escolher o tipo de canal e tipo de purificação
✔ Estimar o número necessário de rounds de purificação
✔ Executar o agendamento de purificação e verificar o sucesso
✔ Registrar as métricas no arquivo CSV

Passo a passo do script.py:

1. Importa as bibliotecas necessárias, configura os caminhos e ativa o Logger
2. Inicializa a rede (Network()) e define a topologia "Grade"
3. Ajusta a fidelidade inicial dos pares EPR
4. Define os hosts (Alice e Bob) e coleta informações sobre o canal quântico
5. Define request de fidelidade alvo e verifica se pode ser atingida
6. Seleciona o tipo de purificação e estima os rounds necessários
7. Executa a purificação e coleta os resultados
8. Registra as métricas da camada de enlace no arquivo CSV
9. Imprime os resultados da simulação em JSON

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Arquivo loop_para_simulação.ipynb

Este notebook executa o script script.py em um loop para 100 tentativas, coletando dados e analisando estatísticas.

Principais funções do loop:
✔ Executa o script script.py repetidamente usando subprocess
✔ Filtra e analisa os resultados JSON de cada simulação
✔ Registra as métricas no CSV e evita duplicações
✔ Renumera as simulações no CSV para manter uma numeração sequencial
✔ Acumula métricas como número total de EPRs criados, consumidos e fidelidade média
✔ *Gera um resumo estatístico, incluindo *taxas de sucesso e falha

Passo a passo do loop_para_simulação.ipynb:

1. Limpa o CSV anterior, se existir
2. Executa 100 simulações, capturando saídas JSON
3. Filtra as simulações ignoradas (exemplo: canais não suportados)
4. Verifica o sucesso ou falha da purificação e registra métricas
5. Renumera as simulações no CSV para manter um histórico correto
6. Calcula métricas acumuladas e exibe um resumo final

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2. Como Executar os Testes

Opção 1: Rodar o script.py individualmente

Executa uma simulação única com os parâmetros padrão:

python script.py

Opção 2: Rodar o loop de 100 tentativas no Jupyter Notebook

Abrir o Jupyter Notebook e rodar o loop_para_simulação.ipynb. Isso executará 100 simulações, coletando métricas e gerando um resumo estatístico.

Opção 3: Executar o loop via terminal

Caso prefira rodar tudo via terminal, pode-se usar:

jupyter nbconvert --to script loop_para_simulação.ipynb && python loop_para_simulação.py

Isso converterá o notebook em um script Python e o executará automaticamente.

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3. Analisando os Resultados

Após a execução do loop para simulação.ipynb, as métricas serão exibidas no terminal e salvas no arquivo link_metrics_output.csv.

Resumo Estatístico Final

✔ Total de Timeslots Utilizados
✔ Total de EPRs Criados e Consumidos
✔ Fidelidade Média Total
✔ Número de Simulações Bem-Sucedidas e com Erro
✔ Porcentagem de Sucesso e Falha

No terminal, será exibido algo como:

Resumo das Métricas da Simulação:
Total de Timeslots: 2345
Total de EPRs Criados: 1500
Total de EPRs Consumidos: 1350
Fidelidade Média Total: 0.87

A quantidade de simulações que deu certo é 300
As simulações que deram certo foram [1, 2, 4, 7, 10, 15, ...]

A quantidade de simulações que falharam é 150
As simulações que falharam foram [3, 5, 6, 8, 9, 11, ...]

A porcentagem de simulações bem-sucedidas é 66.67%
A porcentagem de simulações com erro é 33.33%

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4. Modificações e Personalizações

Se desejar modificar os testes, pode-se:
✔ Alterar o tipo de purificação (pumping, symmetric, etc.)
✔ Mudar a request de fidelidade alvo
✔ Ajustar o número de tentativas no loop
✔ Habilitar mais tipos de canais para teste

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Ambiente de Testes

A ferramenta foi executada e testada na prática nos seguintes ambientes:

1. Windows 11

   • Kernel: 10.0.22621
   • Python: 3.12.0
   • Módulos Python conforme requirements.txt

2. Ubuntu 12 LTS

   • Kernel Version: 6.1.0-30-amd64
   • Python Version: 3.11.2
   • Módulos Python conforme requirements.txt

Instruções de instalação

1. Clonar o repositório

   $ git clone https://github.com/quantumgercom/Link-Layer-Schudeling.git
   

2. Instalar as dependências

   As principais ferramentas utilizadas são: Matplotlib, Networkx, além do Jupyter Notebook. Para obtê-las, utiliza-se o pip. Isso pode ser feito individualmente, ou por meio do arquivo requiriments.txt deste repositório com o seguinte comando no terminal:

   $ pip install -r requirements.txt
   

   Este documento contém todas as dependências utilizadas pelo ambiente virtual onde o código foi desenvolvimento.

3. Pronto

   Após clonar o repositório e instalar as dependências, os notebooks e o restante dos códigos já podem ser executados e manipualdos.

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Este conjunto foi desenvolvido como parte de um artigo em revisão para o SBRC 2025, visando avanços na simulação e gestão de redes quânticas de alta confiabilidade.

Essas funcionalidades permitem que a camada de enlace gerencie de forma eficiente o emaranhamento e as operações de purificação, assegurando uma comunicação quântica confiável e de alta fidelidade entre os nós da rede.