Optimus-Q: Utilizing Federated Learning in Adaptive Robots for Intelligent Nuclear Power Plant Operations through Quantum Cryptography

📄 arXiv: 2511.15614v1 📥 PDF

作者: Sai Puppala, Ismail Hossain, Jahangir Alam, Sajedul Talukder

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-19

💡 一句话要点

Optimus-Q：利用联邦学习和量子密码技术，提升核电站自适应机器人的智能化水平。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 核电站 机器人 联邦学习 量子密码 环境监测 自适应学习 数据安全

📋 核心要点

  1. 核电站环境复杂，需要高效、安全的监测手段，现有方法在自主性和安全性方面存在挑战。
  2. Optimus-Q机器人采用联邦学习提升预测能力，并利用量子密钥分发保障数据传输安全，实现自主监测。
  3. 通过模拟和实验验证，Optimus-Q机器人能够有效提高核电站运行安全性和环境监测的响应速度。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Optimus-Q的机器人系统，该系统旨在通过自适应学习技术和安全的量子通信，自主监测核电站的空气质量并检测污染，从而提高核电站的安全性和效率。Optimus-Q机器人配备了先进的红外传感器，可以连续实时地传输环境数据，以预测包括二氧化碳（CO$_2$）、一氧化碳（CO）和甲烷（CH$_4$）在内的有害气体排放。通过联邦学习方法，该机器人可以与其他核电站的系统协作，提高其预测能力，同时不损害数据隐私。此外，量子密钥分发（QKD）的实施确保了安全的数据传输，从而保护了敏感的运行信息。该方法结合了系统导航模式和机器学习算法，以促进对指定区域的有效覆盖，从而优化污染监测过程。通过模拟和实际实验，证明了Optimus-Q机器人在提高核设施运行安全性和响应能力方面的有效性。这项研究强调了集成机器人技术、机器学习和量子技术在彻底改变危险环境中的监测系统的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：核电站环境监测需要高精度、高效率和高安全性的解决方案。现有方法可能存在数据隐私泄露风险，且难以实现跨核电站的知识共享和协同学习。此外，传统通信方式在核电站这种高风险环境中可能存在安全漏洞。

核心思路：Optimus-Q的核心思路是利用联邦学习实现跨核电站的数据共享和模型训练，同时保护数据隐私。通过量子密钥分发（QKD）技术，确保数据传输的安全性。结合先进的传感器和机器学习算法，实现对核电站环境的实时监测和预测。这种设计旨在提高监测效率、降低安全风险，并促进核电站之间的协同合作。

技术框架：Optimus-Q系统的整体架构包括以下几个主要模块：1)配备红外传感器的机器人平台，用于实时采集环境数据；2)联邦学习模块，用于跨核电站的模型训练和知识共享；3)量子密钥分发模块，用于安全的数据传输；4)机器学习算法模块，用于预测有害气体排放和污染情况；5)导航模块，用于实现机器人在核电站内的自主导航和区域覆盖。

关键创新：Optimus-Q的关键创新在于将联邦学习和量子密码技术相结合，应用于核电站环境监测。这种结合既能保证数据隐私，又能提高模型的预测精度和泛化能力。此外，该系统还采用了先进的传感器和机器学习算法，实现了对核电站环境的实时监测和预测。

关键设计：联邦学习的具体实现细节未知，但可以推测采用了差分隐私等技术来进一步保护数据隐私。量子密钥分发（QKD）的具体协议未知，但需要选择适合核电站环境的QKD方案。机器学习算法的选择可能包括深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），用于预测有害气体排放。导航模块可能采用了SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等技术，实现机器人的自主导航。

📊 实验亮点

论文通过模拟和实际实验验证了Optimus-Q机器人在提高核设施运行安全性和响应能力方面的有效性。虽然没有给出具体的性能数据，但强调了该系统在实时监测、预测和安全数据传输方面的优势。与传统方法相比，Optimus-Q有望显著提高核电站环境监测的效率和安全性。

🎯 应用场景

Optimus-Q技术可应用于其他高危环境的监测，例如化工厂、矿井等。通过实时监测和预测，可以有效降低事故发生的概率，保障人员安全和环境保护。未来，该技术有望与物联网、云计算等技术结合，构建更加智能化的安全监测系统，实现对危险环境的全面监控和预警。

📄 摘要（原文）

The integration of advanced robotics in nuclear power plants (NPPs) presents a transformative opportunity to enhance safety, efficiency, and environmental monitoring in high-stakes environments. Our paper introduces the Optimus-Q robot, a sophisticated system designed to autonomously monitor air quality and detect contamination while leveraging adaptive learning techniques and secure quantum communication. Equipped with advanced infrared sensors, the Optimus-Q robot continuously streams real-time environmental data to predict hazardous gas emissions, including carbon dioxide (CO$_2$), carbon monoxide (CO), and methane (CH$_4$). Utilizing a federated learning approach, the robot collaborates with other systems across various NPPs to improve its predictive capabilities without compromising data privacy. Additionally, the implementation of Quantum Key Distribution (QKD) ensures secure data transmission, safeguarding sensitive operational information. Our methodology combines systematic navigation patterns with machine learning algorithms to facilitate efficient coverage of designated areas, thereby optimizing contamination monitoring processes. Through simulations and real-world experiments, we demonstrate the effectiveness of the Optimus-Q robot in enhancing operational safety and responsiveness in nuclear facilities. This research underscores the potential of integrating robotics, machine learning, and quantum technologies to revolutionize monitoring systems in hazardous environments.