NANO AĞLARDA DİFÜZYON İLE

HABERLEŞME ÜZERİNE

GELİŞTİRİLMİŞ MODELLEMELER

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN,

H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN,

Tuna TUĞCU

Boğaziçi Üniversitesi, NetLab

1

2

Giriş – Difüzyonla Haberleşmenin tanımı

Sembol Süresi Seçimi

Modülasyon Teknikleri

Girişim Çeşitleri

Girişimin Modülasyon Teknikleri üzerindeki

etkisi

Enerji Modeli

Gelecekte Yapılabilecek Çalışmalar

İçerik

3

Nano ağlar: İnsanlar tarafından nano ölçekteki

sistemlere uygun fiziksel prensipler kullanılarak

tasarlanmış iletişim sistemleridir. (IEEE – 10.09.2012)

Bir sistemin nano ağ sayılabilmesi için bir veya

birden fazla bileşeninin nano ölçekte olması

yeterlidir.

Nano ölçek < 100 nm.

Hücreler arası iletişim nano ağlara esin kaynağı

olmaktadır.

Giriş

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

4

kodlama, iletim, ilerleme, algılama ve kod çözme

Taşıyıcı moleküllerin difüzyon yoluyla alıcı ve verici

arasında iletilmesi ile bilgi aktarılması işlemidir.

Difüzyon ile haberleşme

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

5

Uzun sembol süresi:

yüksek yüzde ile doğru

algılama, düşük

haberleşme hızı

Kısa sembol süresi:

Yüksek haberleşme

hızı, yüksek hata payı

Hedef: Optimum

sembol süresi seçimi

Sembol süresi seçimi

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

6

Sembol süresi seçimi

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

7

Yoğunluk Farkıyla Kodlama (YFK)

Molekül Tipiyle Kodlama (MTK)

Modülasyon Teknikleri

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

Gönderilmek istenen bilgi,

birim zamanda

gönderilen molekül

yoğunluğu üzerinden

kodlanmaktadır

Gelen molekül yoğunluğu

belli bir eşik değeri ile

karşılaştırılır

Eşik değeri sayısı, sembol

tipi sayısını belirler

8

2n - 1: eşik değeri sayısı

n: sembol başına düşen bit

sayısı

n = 1 İkili YFK (iYFK)

n = 2 Dörtlü YFK (dYFK)

Yoğunluk Farkıyla Kodlama

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

Gönderilmek istenen bilgi gönderilen molekülün tipine göre

kodlanır ve tek eşik değeri vardır.

Alıcı gelen bir tip molekülün yoğunluğunun belli bir eşik

değeri aşması durumunda, o moleküle karşılık gelen

sembolü algılar

9

• eşik sayısı tüm koşular için = 1

• n: sembol başına düşen bit

sayısı

• 2n : faydalanılan molekül tipi

sayısı

• n = 1 İkili MTK (iMTK)

• n = 2 Dörtlü MTK (dMTK)

Molekül Tipiyle Kodlama

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

10

Performans değerlendirmesi

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

11

Semboller Arası Girişim (SAG)

Eş Kanal Girişimi (EKG)

Girişim çeşitleri

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

Verici hücre tarafından bir önceki sinyal için gönderilen

moleküllerin bir kısmının ortamda kalmaya devam ederek

gerekli zaman aralığından sonra alıcı hücreye ulaşmasıyla

oluşur. 12

Semboller arası girişim

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

Bir verici hücrenin

ortama bıraktığı taşıyıcı

moleküllerin, “Brown

hareketi” sonucu

kastedilen alıcı hücreye

değil, diğer bir verici

hücrenin kastettiği alıcı

hücreye ulaşmasından

dolayı oluşur.

13

Eş kanal girişimi

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

14

Girişimin iYFK üzerindeki etkisi

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

Girişimin iMTK üzerindeki etkisi

15

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

Enerji Modeli 16

•Egzositoz

•Enerji Modeli – Elementler

•Enerji Hesaplaması

•Hücreler arası mesafenin veri sıklığına etkisi

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

17

Egzositoz

Taşıyıcı moleküllerin yapı

taşlarından sentezlenmesi

Taşıyıcı bir

kesecik üretilmesi

Keseciklerin

hücre zarına

taşınması

Kesecik ile

zarın

birleşmesi ile

moleküllerin

hücre dışına

iletimi

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

Enerji Modeli - Elementler 18

Hammaddeyi enerjiye dönüştürecek “mitokondri”

benzeri bir güç kaynağı

Aminoasitlerden hücre zarı proteinleri sentezleyecek

“endoplazmik retikulum” benzeri bir fabrika

Protein ve molekülleri koruyucu kılıfla saracak “golgi

cisimciği” benzeri bir paketleyici

Hücrenin bir arada durup çözülmemesini sağlayacak

hücre zarı benzeri bir koruyucu kalkan

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

Enerji Hesaplaması

Var olan enerji modelleri

pil enerjisine

dayandırıldığı için nano

ve mikro ölçeklerde

kullanım problemleri

doğuracaktır.

Sistem ürettiğinden fazla

enerji tüketmemelidir.

Sistem izin verilenden

daha fazla enerjiyi

iletişim için

harcamamalıdır.

19

Et = n. Es + n (Ev + Ec + Ee) cv Et : haberleşmeye harcanan toplam enerji Es : molekül sentezinde harcanan enerji Ev : kesecik sentezinde harcanan enerji Ec : keseciğin taşınmasında harcanan enerji Ee : keseciğin dış çevreye salınmasında harcanan enerji cv : bir keseciğin içerisindeki molekül sayısı n : toplam gönderilen molekül sayısı

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

20

PwT = PwC + PwB

PwT : toplam güç

PwC : hücreler arası iletişimde kullanılan güç

PwB : hücrenin diğer aktivitelerinde kullandığı güç

Mesafenin veri sıklığına etkisi

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

21

Difüzyon dinamiklerinin araştırılması ve

analitik modeller üzerine odaklanılması

Kalsiyum sinyalleşmesi için bir enerji modeli

tanımlanması ve test edilerek literatüre

kazandırılması

Gelecekte yapılabilecek çalışmalar

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

Sorularınız? 22

F. Nur KILIÇLI, M. Tuğrul ÖZŞAHİN, H. Birkan YILMAZ, M. Şükrü KURAN, Tuna TUĞCU Boğaziçi Üniversitesi, NetLab ‘13

23

- I.F. Akyildiz, F. Brunetti, C. Blazquez, “Nanonetworks: a new communication paradigm”, Computer Networks (Elsevier) Journal 52 (12) (2008) 2260–2279.

- M. Pierobon, I.F. Akyildiz, “A physical channel model for molecular communication in nanonetworks”, IEEE Journal on Selected Areas in Communications 28 (4) (2010) 602-611.

- B. Atakan and O. Akan. “On Channel Capacity and Error Compensation in Molecular Communication”. Transactions on Computational Systems Biology X, pages 59-80, 2008.

- M. S. Kuran, H. B. Yilmaz, T. Tugcu, I. F. Akyildiz, “Modulation techniques for communication via diffusion in nanonetworks” Communications (ICC), 2011 IEEE International

- T. Suda, M. Moore, T. Nakano, R. Egashira, and A. Enomoto. “Exploratory Research on Molecular Communication between Nanomachines”. In Genetic and Evolutionary Computaion Conference, (GECCO '05). ACM, June 2005.

- M. S. Kuran, H. B. Yilmaz, T. Tugcu, I. F. Akyildiz, “Interference effects on modulation techniques in diffusion based nanonetworks” Nano Communication Networks 3 (2012) 65–73

- M. S. Kuran, H. B. Yilmaz, T. Tugcu, B. Özerman “Energy model for communication via diffusion in nanonetworks” Nano Communication Networks 1 (2010) 86–95 Conference on, IEEE

- B. Alberts, A. Johnson, J. Lewis, M. Raff, K. Roberts, P. Walter, Molecular Biology of the Cell, 5th edition, Garland Science, 2007.

Kaynaklar