Šest klíčových aplikací AI/ML pro optické sítě

Aplikace AI v optických sítích jsou stále důležitější pro zvyšování výkonu a spolehlivosti transportu dat. Využitím AI/ML v optických sítích mohou operátoři sítě dosáhnout vyšší rychlosti dat, zlepšenou spolehlivost a nižší provozní náklady. AI umožňuje správu komplexních sítí v měřítku a rychlosti, která by byla nedosažitelná tradičními metodami. Jak se technologie optické sítě vyvíjí a rostou požadavky na data, očekává se, že role AI se ještě více rozšíří a bude inovace při navrhování, provozu a údržbě sítě.

Jaké jsou možné aplikace AI/ML pro optické sítě?

Návrh, plánování a optimalizace sítě:

• Predikce provozu: AI může předpovídat vzorce provozu a aktivně upravit přidělení šířky pásma tak, aby vyhovovala poptávce, a tak optimalizovala využití síťových zdrojů.

• Optimalizace trasy: Algoritmy strojového učení analyzují síťová data a určují nejúčinnější cesty pro datové pakety, snížení latence a přetížení přetížení do konceptu samoléčivých sítí

• Sebekonfigurující sítě: AI/ML umožňuje optickým sítím konfigurovat se automaticky, když jsou přidána nová zařízení nebo při zjišťování změn v provozu.

• Přidělení zdrojů: AI/ML dynamicky přiděluje síťové zdroje, jako jsou vlnové délky a šířka pásma, optimalizace pro současné síťové podmínky a poptávku.

Předpověď selhání:

• Analýzou síťových dat (historických a současných) může AI předvídat, kdy komponenty pravděpodobně selže a plánují údržbu dříve, než dojde k problémům, čímž se zlepšuje spolehlivost sítě.

Detekce anomálie pro aktivní obnovení: Systémy AI/ML mohou monitorovat síť pro anomálie, které mohou naznačovat hrozící selhání, což umožňuje preventivní obnovení služeb

Adaptivní přenosové systémy:

• Nastavení formátu modulace: AI/ML si může vybrat optimální modulační formát pro přenos dat na základě síťových podmínek v reálném čase, jako je kvalita signálu a poškození kanálu.

• Optimalizace úrovně výkonu: Algoritmy AI/ML Upravují úrovně výkonu optických signálů, aby zajistily účinný přenos a zároveň minimalizovala rušení a křížové hovory.

Učit se ze skutečné sítě:

• Interpretace dat sítě: Techniky AI/ML poskytují konstruktivní interpretaci dat z reflektoru optické časové domény (OTDR) a ONM Raw Data

Odhad kvality přenosu (QOT):

• Predikce QoT: Modely AI předpovídají kvalitu přenosu pro nová připojení založená na různých parametrech sítě, která pomáhá zajistit, aby byly splněny SLA (dohody o úrovni služeb).

Učit se ze skutečné sítě: Automatické rozpoznávání událostí OTDRPojďme se blíže podívat na učení z aplikace Real Network. Optičtí odborníci analyzují stopy OTDR, aby identifikovali chyby ve vláknových odkazech a zaručili kvalitu přenosu. Toho je dosaženo zkoumáním podpisů událostí, které označují umístění ve stopách poruchy konkrétního zařízení nebo poruchy, jako je zlomené vlákno, špatný konektor nebo ohnuté vlákno. Systémy OTDR fungují vstřikováním krátkého laserového pulsu na jednom konci vlákna a měřením zpětně rozptýleného a odraženého světla s fotodiodou na stejném místě. Výsledek tohoto procesu se nazývá Trace OTDR, tj. Grafické znázornění optické síly jako funkce vzdálenosti podél vlákna. Typický příklad je uveden na níže uvedeném obrázku.

Ilustrace stopy OTDR s více událostmi. Textové anotace popisují hlavní příčiny těchto událostí.

Nyní je možné použít nedávné algoritmy automatické detekce událostí AI/ML k obcházení časově náročných a únavných lidských inspekcí. Aplikace je „vyškolena“, aby porozuměla a rozpoznala různé vzorce událostí, jako je ta níže.

Možné vzory používané k „trénování“ algoritmu.

Rozpoznání událostí AI/ML je proces vizuálního rozpoznávání: AI/ML může vidět události, které matematická analýza OTDR nelze najít. To má za následek velmi výkonnou analýzu pro uživatele k extrapolaci, kde optické vlákno mělo problém, aby byl schopen jej opravit.

Příklad AI/ml popisuje uživateli „události“.

Zjednodušit a zjednodušit správu optických sítíKognitivní sítě jsou podmnožinou aplikací AI přizpůsobených speciálně pro správu sítě, schopné shromažďovat data, učit se z nich, navrhovat strategie, přijímat rozhodnutí a provádět vhodné akce. Algoritmy strojového učení jsou základním kamenem tohoto přístupu a nabízejí hloubkové nahlédnutí do chování sítě, které zase umožňují operátorům činit informovaná a efektivní rozhodnutí pro optimalizaci sítě.

Tyto principy jsou stejně relevantní pro optické sítě, kde odemknou řadu případů použití, včetně optimalizace sítě, proaktivní obnovy sítě a zvýšené analýzy podmínek sítě. Přestože jsme v raných fázích integrace AI a ML do správy sítě, potenciál je nepopiratelný. Nástroje AI a ML představují cenné aktivum pro provozovatele sítě, což slibuje významný pokrok v účinnosti a spolehlivosti.