Optisten verkkojen AI -sovellukset ovat yhä tärkeämpiä tiedonkulun suorituskyvyn ja luotettavuuden parantamiseksi. Hyödyntämällä AI/ML optisissa verkoissa, verkkooperaattorit voivat saavuttaa korkeammat tiedonsiirron, parantuneen luotettavuuden ja alhaisemmat toimintakustannukset. AI sallii monimutkaisten verkkojen hallinnan mittakaavassa ja nopeudella, jota ei voida saavuttaa perinteisillä menetelmillä. Kun optisen verkkoteknologian kehittyy ja tietojen tarve kasvaa, AI: n roolin odotetaan kasvavan entisestään, mikä johtaa innovaatioita verkon suunnittelussa, toiminnassa ja ylläpidossa.
Mitkä ovat mahdolliset AI/ML -sovellukset optiseen verkkoon?
Verkon suunnittelu, suunnittelu ja optimointi:
• Liikenteen ennustaminen: AI voi ennustaa liikennekuviot ja säätää kaistanleveyden allokointia ennakoivasti kysynnän tyydyttämiseksi, siten optimoimalla verkkoresurssien käyttöä.
• Reitin optimointi: Koneoppimisalgoritmit analysoivat verkkotiedot tietopakettien tehokkaimpien polkujen määrittämiseksi, vähentämällä viivettä ja ruuhkia ajavan itseparantuvien verkkojen käsitteeseen
• Itsensä määrittävät verkot: AI/ML mahdollistaa optisten verkkojen määrittämisen automaattisesti, kun uusia laitteita lisätään tai kun liikenteen muutoksia havaitaan.
• Resurssien allokointi: AI/ML allokoi dynaamisesti verkkoresursseja, kuten aallonpituuksia ja kaistanleveyttä, optimoimalla nykyiset verkkoolosuhteet ja kysyntä.
Epäonnistuminen:
• Analysoimalla verkkotiedot (historiallinen ja nykyinen) AI voi ennustaa, milloin komponentit todennäköisesti epäonnistuvat ja aikataulun ylläpito ennen ongelmia, parantaen verkon luotettavuutta.
Ennakoivan palauttamisen poikkeavuuden havaitseminen: AI/ML -järjestelmät voivat seurata verkkoa poikkeavuuksille, jotka voivat viitata lähestyvään vikaan, mikä mahdollistaa palvelujen ennaltaehkäisevän palauttamisen
Mukautuvat siirtojärjestelmät:
• Modulaatiomuodon säätö: AI/ML voi valita tiedonsiirron optimaalisen modulaatiomuodon reaaliaikaisten verkkoolosuhteiden, kuten signaalin laadun ja kanavan heikentymisen perusteella.
• Sähkötason optimointi: AI/ML-algoritmit säätävät optisten signaalien tehotasoja tehokkaan lähetyksen varmistamiseksi minimoimalla häiriöt ja ristipuhe.
Opi oikeasta verkosta:
• Verkkotietojen tulkinta: AI/ML -tekniikat tarjoavat rakentava tietojen tulkinta optisen ajan heijastusmittarista (OTDR) ja ONM -raakatiedosta
Lähetyksen laatu (QOT) -arvio:
• QOT -ennuste: AI -mallit ennustavat uusien yhteyksien siirron laadun erilaisiin verkkoparametreihin perustuen auttaen varmistamaan, että SLA: t (palvelutasosopimukset) täytetään.
Opi oikeasta verkosta: Automaattinen OTDR -tapahtumien tunnistusKatsotaanpa tarkemmin oppimista Real Network -sovelluksesta. Optiset asiantuntijat analysoivat OTDR -jälkiä kuitulinkkien vikojen tunnistamiseksi ja lähetysten laadun takaamiseksi. Tämä saavutetaan tutkimalla tapahtumien allekirjoituksia, jotka osoittavat tietyn laitteen tai vian, kuten rikkoutuneen kuidun, huonon liittimen tai taivutetun kuidun, jäljissä. OTDR -järjestelmät toimivat injektoimalla lyhyt laserpulssi kuidun toiseen päähän ja mittaamalla takaisinsuojattu ja heijastunut valo fotodiodilla samassa paikassa. Tämän prosessin tulosta kutsutaan OTDR -jäljitykseksi, ts. Optisen tehon graafiseksi esitykseksi etäisyyden funktiona kuitua pitkin. Alla olevassa kuvassa ilmoitetaan tyypillinen esimerkki.
Kuva OTDR -jäljityksestä, jossa on useita tapahtumia. Tekstin merkinnät kuvaavat näiden tapahtumien perimmäisiä syitä.
Nyt on mahdollista käyttää äskettäisiä automaattisia tapahtumien havaitsemista AI/ML-algoritmeja ohittaakseen aikaa vieviä ja tylsiä ihmisen tarkastuksia. Sovellus on "koulutettu" ymmärtämään ja tunnistamaan alla olevat erilaiset tapahtumamallit.
Mahdolliset mallit algoritmin "kouluttamaan".
AI/ML -tapahtumien tunnistus on visuaalinen tunnistusprosessi: AI/ML näkee tapahtumia, joita matemaattinen OTDR -analyysi ei löydy. Tämä johtaa erittäin tehokkaaseen analyysiin, jotta käyttäjä voi ekstrapoloida missä optisella kuidulla oli ongelma, jotta se voidaan korjata.
Esimerkki AI/ML: stä kuvaa "tapahtumia" käyttäjälle.
Virtaviivaista ja yksinkertaista optisten verkkojen hallintaaKognitiiviset verkot ovat alajoukko AI -sovelluksia, jotka on räätälöity erityisesti verkonhallintaan, jotka kykenevät keräämään tietoja, oppimista IT: stä, suunnittelemaan strategioita, tekemään päätöksiä ja toteuttamaan asianmukaisia toimia. Koneoppimisalgoritmit ovat tämän lähestymistavan kulmakivi, joka tarjoaa perusteellisia näkemyksiä verkkokäyttäytymisestä, mikä puolestaan antaa operaattoreille mahdollisuuden tehdä tietoisia ja tehokkaita päätöksiä verkon optimointia varten.
Nämä periaatteet ovat yhtä merkityksellisiä optisten verkkojen kannalta, joissa ne avaavat lukuisia käyttötapauksia, mukaan lukien verkon optimointi, ennakoiva verkon palauttaminen ja verkon olosuhteiden parannetun analyysin. Vaikka potentiaali on kiistaton integroida AI ja ML verkon hallintaan, potentiaali on kiistaton. AI- ja ML -työkalut tarjoavat arvokkaan omaisuuden verkon operaattoreille lupaaen merkittäviä edistyksiä tehokkuudessa ja luotettavuudessa.
