Optimus-Q：基于量子密码的自适应机器人用于智能核电站运营
机器人学
2025-11-20 v1 人工智能
摘要
将先进机器人集成到核电站（NPP）中，为提升高风险环境中的安全性、效率和环境监测提供了变革性机遇。本文介绍了Optimus-Q机器人，这是一个旨在自动监控空气质量并检测污染物，同时利用自适应学习技术和安全量子通信的精密系统。配备先进红外传感器，Optimus-Q机器人持续实时传输环境数据，以预测危险气体排放，包括二氧化碳（CO）、一氧化碳（CO）和甲烷（CH）。采用联邦学习方法，机器人与跨越多个NPP的其他系统协作，以不牺牲数据隐私的前提提升其预测能力。此外，量子密钥分发（QKD）的实施确保了数据传输的安全，保护敏感的运营信息。我们的 methodology 将系统化的导航模式与机器学习算法结合，以高效覆盖指定区域，优化污染物监测过程。通过仿真和实际实验，我们展示了Optimus-Q机器人在提升核设施运营安全性和响应速度方面的效果。本研究概括了机器人、机器学习和量子技术集成，以革新危险环境监测系统的潜力。
引用
@article{arxiv.2511.15614,
title = {Optimus-Q: Utilizing Federated Learning in Adaptive Robots for Intelligent Nuclear Power Plant Operations through Quantum Cryptography},
author = {Sai Puppala and Ismail Hossain and Jahangir Alam and Sajedul Talukder},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.15614},
year = {2025}
}