Aplikasi AI dalam rangkaian optik menjadi semakin penting untuk meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan pengangkutan data. Dengan memanfaatkan AI/ml dalam rangkaian optik, pengendali rangkaian dapat mencapai kadar data yang lebih tinggi, kebolehpercayaan yang lebih baik, dan kos operasi yang lebih rendah. AI membolehkan pengurusan rangkaian kompleks pada skala dan kelajuan yang tidak dapat dicapai dengan kaedah tradisional. Apabila teknologi rangkaian optik berkembang dan permintaan data berkembang, peranan AI dijangka berkembang lebih jauh, mendorong inovasi dalam reka bentuk, operasi, dan penyelenggaraan rangkaian.
Apakah aplikasi AI/ML yang mungkin untuk rangkaian optik?
Reka bentuk, perancangan dan pengoptimuman rangkaian:
• Ramalan lalu lintas: AI boleh meramalkan corak lalu lintas dan menyesuaikan peruntukan jalur lebar secara proaktif untuk memenuhi permintaan, dengan itu mengoptimumkan penggunaan sumber rangkaian.
• Pengoptimuman Laluan: Algoritma Pembelajaran Mesin Menganalisis data rangkaian untuk menentukan laluan yang paling berkesan untuk paket data, mengurangkan latensi dan kesesakan yang memandu ke konsep rangkaian penyembuhan diri
• Rangkaian mengkonfigurasi diri: AI/ML membolehkan rangkaian optik untuk mengkonfigurasi diri mereka secara automatik apabila peranti baru ditambah atau apabila perubahan trafik dikesan.
• Peruntukan sumber: AI/ML secara dinamik memperuntukkan sumber rangkaian seperti panjang gelombang dan jalur lebar, mengoptimumkan untuk keadaan rangkaian dan permintaan semasa.
Ramalan Kegagalan:
• Dengan menganalisis data rangkaian (sejarah dan semasa), AI boleh meramalkan apabila komponen mungkin gagal dan menjadualkan penyelenggaraan sebelum isu berlaku, meningkatkan kebolehpercayaan rangkaian.
Pengesanan Anomali untuk Pemulihan Proaktif: Sistem AI/ML dapat memantau rangkaian untuk anomali yang mungkin menunjukkan kegagalan yang akan berlaku, yang membolehkan pemulihan preemptive perkhidmatan
Sistem Transmisi Adaptif:
• Pelarasan Format Modulasi: AI/ML boleh memilih format modulasi optimum untuk penghantaran data berdasarkan keadaan rangkaian masa nyata, seperti kualiti isyarat dan gangguan saluran.
• Pengoptimuman Tahap Kuasa: Algoritma AI/ML menyesuaikan tahap kuasa isyarat optik untuk memastikan penghantaran yang efisien sambil meminimumkan gangguan dan ceramah.
Belajar dari rangkaian sebenar:
• Tafsiran Data Rangkaian: Teknik AI/ML Menyediakan tafsiran data yang konstruktif dari Reflectometer Domain Optical (OTDR) dan data mentah ONM
Kualiti Penghantaran (QOT) Anggaran:
• Ramalan QOT: Model AI meramalkan kualiti penghantaran untuk sambungan baru berdasarkan pelbagai parameter rangkaian, membantu memastikan SLA (perjanjian tahap perkhidmatan) dipenuhi.
Belajar dari Rangkaian Sebenar: Pengiktirafan Peristiwa OTDR AutomatikMari kita lihat dengan lebih dekat belajar dari aplikasi rangkaian sebenar. Pakar optik menganalisis jejak OTDR untuk mengenal pasti kesalahan dalam hubungan serat dan menjamin kualiti penghantaran. Ini dicapai dengan mengkaji tandatangan peristiwa, yang menandakan lokasi dalam jejak yang tidak berfungsi dari peranti tertentu atau kesalahan, seperti serat yang patah, penyambung yang buruk, atau serat bengkok. Sistem OTDR beroperasi dengan menyuntik nadi laser pendek pada satu hujung serat dan mengukur cahaya yang disusun semula dan tercermin dengan fotodiod di lokasi yang sama. Hasil dari proses ini disebut jejak otdr, iaitu, perwakilan grafik kuasa optik sebagai fungsi jarak di sepanjang serat. Contoh biasa dilaporkan dalam gambar di bawah.
Ilustrasi jejak OTDR dengan pelbagai peristiwa. Anotasi teks menggambarkan punca akar peristiwa -peristiwa ini.
Ia kini mungkin menggunakan algoritma pengesanan peristiwa automatik AI/ml baru-baru ini untuk memintas masa yang memakan masa dan pemeriksaan manusia yang membosankan. Permohonan ini "terlatih" untuk memahami dan mengenali corak peristiwa yang berbeza seperti yang di bawah.
Corak yang mungkin digunakan untuk "melatih" algoritma.
Pengiktirafan Peristiwa AI/ML adalah proses pengiktirafan visual: AI/ML dapat melihat peristiwa yang tidak dapat dijumpai oleh analisis OTDR matematik. Ini menghasilkan analisis yang sangat kuat untuk pengguna untuk mengekstrapolasi di mana serat optik mempunyai masalah untuk dapat memperbaikinya.
Contoh AI/ml Huraikan "peristiwa" kepada pengguna.
Menyelaraskan dan memudahkan menguruskan rangkaian optikRangkaian kognitif adalah subset aplikasi AI yang disesuaikan khusus untuk pengurusan rangkaian, yang mampu mengumpulkan data, belajar daripadanya, merangka strategi, membuat keputusan, dan melaksanakan tindakan yang sesuai. Algoritma pembelajaran mesin adalah asas kepada pendekatan ini, yang menawarkan pandangan mendalam ke dalam tingkah laku rangkaian, yang seterusnya, membolehkan pengendali membuat keputusan yang bermaklumat dan cekap untuk pengoptimuman rangkaian.
Prinsip -prinsip ini sama -sama relevan dengan rangkaian optik, di mana mereka membuka kunci banyak kes penggunaan, termasuk pengoptimuman rangkaian, pemulihan rangkaian proaktif, dan analisis peningkatan keadaan rangkaian. Walaupun kita berada di peringkat awal mengintegrasikan AI dan ML ke dalam pengurusan rangkaian, potensi tidak dapat dinafikan. Alat AI dan ML membentangkan aset yang berharga untuk pengendali rangkaian, menjanjikan kemajuan yang signifikan dalam kecekapan dan kebolehpercayaan.