[論文レビュー] Data Gathering in Networks of Bacteria Colonies: Collective Sensing and Relaying Using Molecular Communication

Arash Einolghozati, Mohsen Sardari+2 more|arXiv (Cornell University)|May 22, 2012

Molecular Communication and Nanonetworks参考文献 15被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、拡散に基づく分子信号を用いて、バクテリアの集団がデータ収集およびコンセンサスを実現するための集団的ノードとして機能する分子通信ネットワーク（MCN）を提案する。個々のバクテリアがクオーラムセンシングを用いて信念を共有・集約することで、信頼性の高いマルチホップリレーリングと高速なコンセンサス収束を実現し、集団のサイズが大きくなるほど性能が向上する。

ABSTRACT

The prospect of new biological and industrial applications that require communication in micro-scale, encourages research on the design of bio-compatible communication networks using networking primitives already available in nature. One of the most promising candidates for constructing such networks is to adapt and engineer specific types of bacteria that are capable of sensing, actuation, and above all, communication with each other. In this paper, we describe a new architecture for networks of bacteria to form a data collecting network, as in traditional sensor networks. The key to this architecture is the fact that the node in the network itself is a bacterial colony; as an individual bacterium (biological agent) is a tiny unreliable element with limited capabilities. We describe such a network under two different scenarios. We study the data gathering (sensing and multihop communication) scenario as in sensor networks followed by the consensus problem in a multi-node network. We will explain as to how the bacteria in the colony collectively orchestrate their actions as a node to perform sensing and relaying tasks that would not be possible (at least reliably) by an individual bacterium. Each single bacterium in the colony forms a belief by sensing external parameter (e.g., a molecular signal from another node) from the medium and shares its belief with other bacteria in the colony. Then, after some interactions, all the bacteria in the colony form a common belief and act as a single node. We will model the reception process of each individual bacteria and will study its impact on the overall functionality of a node. We will present results on the reliability of the multihop communication for data gathering scenario as well as the speed of convergence in the consensus scenario.

研究の動機と目的

• 従来の電子機器が機能しないマイクロスケール環境において、生体適合性で低消費電力のネットワークアーキテクチャを設計すること。
• 信頼性の低い個々のバクテリアを統合して機能的なネットワークノードを形成することで、集団的センシングと信頼性の高い通信を可能にすること。
• バクテリアネットワークにおけるマルチホップ分子通信の信頼性とコンセンサス収束速度をモデル化・分析すること。
• バクテリア集団の集団的行動が、個々のエージェントに比べてセンシングおよびリレータスクにおいて優れた性能を示すことを実証すること。

提案手法

• 各バクテリア集団をノードとしてモデル化し、個々のバクテリアが分子信号をセンシングし、クオーラムセンシングを用いて信念を共有する。
• ノード間の情報伝送に拡散に基づく分子通信（DbMC）を用い、信号濃度がデータを符号化する。
• ノード間の距離に基づいて、有効な通信リンクを表す対称行列 G を用いる。
• ノードが測定した分子濃度と送信レートに基づいて推定値を更新する反復的コンセンサスアルゴリズムを適用する。
• 定常状態の拡散を仮定し、濃度ベクトル c* = Gr を導出し、ネットワーク全体の平均推定値を求める。
• 分子拡散と受容体センシングの確率的モデルを用いて、収束速度と誤差確率を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 バクテリア集団は、集団的センシングと通信を通じて信頼性の高いネットワークノードとして機能できるか？
• RQ2 ノードあたりのバクテリア数が、マルチホップ分子リレーシステムの信頼性にどのように影響するか？
• RQ3 分子信号を用いたバクテリアノードネットワークにおけるコンセンサスの収束速度はどの程度か？
• RQ4 ネットワークのスパarsity（通信範囲）は、コンセンサス収束と分散低減にどのように影響するか？
• RQ5 分子拡散は、分散型の方法で分散センサ推定値を正確に集約可能か？

主な発見

• ノードあたりのバクテリア数を増やすことで、マルチホップリレーシステムにおける誤差確率が顕著に低下し、通信の信頼性が向上する。
• ネットワークが小さい場合、コンセンサス収束が速く、反復回数が増えるにつれてノード推定値の分散は理論的下限 σ₀²/M に近づく。
• 通信行列 G のスパarsity が高くなると収束が遅くなり、情報の伝搬に必要な反復回数が増加する。
• G が対角行列（通信なし）になると、コンセンサスは収束しなくなり、ノード間通信が信念集約に不可欠であることが確認される。
• 分子濃度センシングに基づく反復的アルゴリズムは、初期信念の平均値に信頼性高く収束するため、有効な分散型推定が実現できる。