Os aplicativos de IA em redes ópticas estão se tornando cada vez mais importantes para melhorar o desempenho e a confiabilidade do transporte de dados. Ao alavancar a IA/ml em redes ópticas, os operadores de rede podem obter taxas de dados mais altas, maior confiabilidade e custos operacionais mais baixos. A IA permite o gerenciamento de redes complexas em uma escala e velocidade que seriam inatingíveis com os métodos tradicionais. À medida que a tecnologia de rede óptica evolui e as demandas de dados crescem, espera -se que o papel da IA se expanda ainda mais, impulsionando a inovação no design, operação e manutenção da rede.
Quais são os possíveis aplicativos de IA/ML para redes ópticas?
Design de rede, planejamento e otimização:
• Previsão de tráfego: a IA pode prever padrões de tráfego e ajustar proativamente a alocação de largura de banda para atender à demanda, otimizando assim o uso de recursos de rede.
• Otimização de rota: algoritmos de aprendizado de máquina analisam os dados da rede para determinar os caminhos mais eficientes para pacotes de dados, reduzindo a latência e o congestionamento, levando ao conceito de redes de autocura
• Redes de autoconfiguração: a IA/ML permite que as redes ópticas se configurem automaticamente quando novos dispositivos são adicionados ou quando as alterações no tráfego são detectadas.
• Alocação de recursos: AI/ML aloca dinamicamente os recursos de rede, como comprimentos de onda e largura de banda, otimizando as condições e a demanda atuais da rede.
Previsão de falhas:
• Ao analisar os dados da rede (histórico e atual), a IA pode prever quando os componentes provavelmente falharão e agendarão a manutenção antes que ocorram problemas, melhorando a confiabilidade da rede.
Detecção de anomalia para restauração proativa: os sistemas AI/ML podem monitorar a rede em busca de anomalias que podem indicar uma falha iminente, permitindo a restauração preventiva dos serviços
Sistemas de transmissão adaptativa:
• Ajuste do formato de modulação: a IA/ml pode selecionar o formato ideal de modulação para transmissão de dados com base em condições de rede em tempo real, como qualidade de sinal e deficiências de canal.
• Otimização do nível de potência: os algoritmos AI/mL ajustam os níveis de potência dos sinais ópticos para garantir uma transmissão eficiente, minimizando a interferência e a conversa cruzada.
Aprenda com a Rede Real:
• Interpretação de dados de rede: as técnicas de IA/ML fornecem interpretação de dados construtivos do refletômetro de domínio do tempo óptico (OTDR) e dados brutos da ONM
Estimativa de qualidade da transmissão (QOT):
• Previsão de Qot: os modelos de IA prevêem a qualidade da transmissão para novas conexões com base em vários parâmetros de rede, ajudando a garantir que o SLAs (acordos de nível de serviço) sejam atendidos.
Aprenda com a rede real: reconhecimento automático de eventos OTDRVamos dar uma olhada mais de perto no aprendizado do aplicativo de rede real. Especialistas ópticos analisam traços de OTDR para identificar falhas nos links de fibra e garantir a qualidade das transmissões. Isso é conseguido examinando as assinaturas de eventos, que denotam o local nos traços do mau funcionamento de um dispositivo específico ou de uma falha, como uma fibra quebrada, um conector ruim ou uma fibra dobrada. Os sistemas OTDR operam injetando um pulso de laser curto em uma extremidade da fibra e medindo a luz retroespalhada e refletida com um fotodiodo no mesmo local. O resultado desse processo é denominado traço OTDR, ou seja, uma representação gráfica da potência óptica em função da distância ao longo da fibra. Um exemplo típico é relatado na figura abaixo.
Ilustração de um rastreamento OTDR com vários eventos. As anotações de texto descrevem as causas raiz desses eventos.
Agora é possível usar os recentes algoritmos AI/ML de detecção automática de eventos para ignorar as inspeções humanas tediosas e tediosas. O aplicativo é "treinado" para entender e reconhecer os diferentes padrões de eventos, como o abaixo.
Possíveis padrões usados para "treinar" o algoritmo.
O reconhecimento de eventos AI/ML é um processo de reconhecimento visual: o AI/ML pode ver eventos que a análise matemática de OTDR não pode encontrar. Isso resulta em uma análise muito poderosa para o usuário extrapolar onde a fibra óptica teve um problema para poder corrigi -lo.
Exemplo de um IA/ML Descreva os "eventos" para o usuário.
Simplificar e simplificar o gerenciamento de redes ópticasAs redes cognitivas são um subconjunto de aplicativos de IA adaptados especificamente para gerenciamento de rede, capaz de coletar dados, aprender com ele, elaborar estratégias, tomar decisões e executar ações apropriadas. Os algoritmos de aprendizado de máquina são a pedra angular dessa abordagem, oferecendo informações detalhadas sobre o comportamento da rede, que, por sua vez, permitem que os operadores tomem decisões informadas e eficientes para a otimização da rede.
Esses princípios são igualmente relevantes para as redes ópticas, onde desbloqueiam uma infinidade de casos de uso, incluindo otimização de rede, recuperação de rede proativa e análise aprimorada das condições da rede. Embora estejamos nos estágios iniciais da integração da IA e ML ao gerenciamento de rede, o potencial é inegável. As ferramentas de IA e ML apresentam um ativo valioso para os operadores de rede, prometendo avanços significativos na eficiência e confiabilidade.