Aplikasi AI dalam jaringan optik menjadi semakin penting untuk meningkatkan kinerja dan keandalan transportasi data. Dengan memanfaatkan AI/mL dalam jaringan optik, operator jaringan dapat mencapai kecepatan data yang lebih tinggi, peningkatan keandalan, dan biaya operasional yang lebih rendah. AI memungkinkan pengelolaan jaringan yang kompleks pada skala dan kecepatan yang tidak dapat dicapai dengan metode tradisional. Seiring berkembangnya teknologi jaringan optik dan tuntutan data, peran AI diharapkan akan berkembang lebih jauh, mendorong inovasi dalam desain jaringan, operasi, dan pemeliharaan.
Apa saja aplikasi AI/mL apa yang mungkin untuk jaringan optik?
Desain Jaringan, Perencanaan dan Optimalisasi:
• Prediksi lalu lintas: AI dapat memprediksi pola lalu lintas dan menyesuaikan alokasi bandwidth secara proaktif untuk memenuhi permintaan, sehingga mengoptimalkan penggunaan sumber daya jaringan.
• Optimalisasi rute: Algoritma pembelajaran mesin menganalisis data jaringan untuk menentukan jalur yang paling efisien untuk paket data, mengurangi latensi dan kemacetan mengemudi ke konsep jaringan penyembuhan diri sendiri
• Jaringan Konfigurasi Diri: AI/ML memungkinkan jaringan optik untuk mengonfigurasi diri mereka secara otomatis ketika perangkat baru ditambahkan atau ketika perubahan dalam lalu lintas terdeteksi.
• Alokasi Sumber Daya: AI/ML secara dinamis mengalokasikan sumber daya jaringan seperti panjang gelombang dan bandwidth, mengoptimalkan untuk kondisi dan permintaan jaringan saat ini.
Prediksi Kegagalan:
• Dengan menganalisis data jaringan (historis dan saat ini), AI dapat memprediksi kapan komponen cenderung gagal dan menjadwalkan pemeliharaan sebelum masalah terjadi, meningkatkan keandalan jaringan.
Deteksi Anomali untuk Pemulihan Proaktif: Sistem AI/ML dapat memantau jaringan untuk anomali yang mungkin menunjukkan kegagalan yang akan datang, memungkinkan pemulihan preemptive dari layanan
Sistem Transmisi Adaptif:
• Penyesuaian Format Modulasi: AI/ML dapat memilih format modulasi optimal untuk transmisi data berdasarkan kondisi jaringan waktu-nyata, seperti kualitas sinyal dan gangguan saluran.
• Optimalisasi Level Daya: Algoritma AI/ML Menyesuaikan tingkat daya sinyal optik untuk memastikan transmisi yang efisien sambil meminimalkan interferensi dan pembicaraan silang.
Belajar dari Jaringan Nyata:
• Interpretasi Data Jaringan: Teknik AI/ML memberikan interpretasi data konstruktif dari Optical Time Domain Reflectometer (OTDR) dan Data RAW ONM
Estimasi kualitas transmisi (QOT):
• Prediksi QOT: Model AI memprediksi kualitas transmisi untuk koneksi baru berdasarkan berbagai parameter jaringan, membantu memastikan bahwa SLA (perjanjian tingkat layanan) terpenuhi.
Belajar dari Jaringan Nyata: Pengakuan Acara OTDR OtomatisMari kita lihat lebih dekat pada aplikasi belajar dari jaringan nyata. Pakar optik menganalisis jejak OTDR untuk mengidentifikasi kesalahan dalam tautan serat dan menjamin kualitas transmisi. Ini dicapai dengan memeriksa tanda tangan acara, yang menunjukkan lokasi dalam jejak kerusakan perangkat tertentu atau kesalahan, seperti serat yang rusak, konektor yang buruk, atau serat bengkok. OTDR Systems beroperasi dengan menyuntikkan pulsa laser pendek di satu ujung serat dan mengukur cahaya hamburan dan dipantulkan dengan fotodioda di lokasi yang sama. Hasil dari proses ini disebut OTDR Trace, yaitu, representasi grafis dari kekuatan optik sebagai fungsi jarak di sepanjang serat. Contoh khas dilaporkan pada gambar di bawah ini.
Ilustrasi jejak OTDR dengan banyak acara. Anotasi teks menggambarkan akar penyebab peristiwa ini.
Sekarang dimungkinkan untuk menggunakan algoritma AI/mL peristiwa otomatis baru-baru ini untuk memotong inspeksi manusia yang memakan waktu dan membosankan. Aplikasi ini "dilatih" untuk memahami dan mengenali pola peristiwa yang berbeda seperti yang di bawah ini.
Pola yang mungkin digunakan untuk "melatih" algoritma.
Pengenalan acara AI/ML adalah proses pengenalan visual: AI/ML dapat melihat peristiwa yang tidak dapat ditemukan oleh analisis OTDR matematika. Ini menghasilkan analisis yang sangat kuat bagi pengguna untuk memperkirakan di mana serat optik memiliki masalah agar dapat memperbaikinya.
Contoh AI/ML Jelaskan "acara" kepada pengguna.
Merampingkan dan menyederhanakan pengelolaan jaringan optikJaringan kognitif adalah subset dari aplikasi AI yang dirancang khusus untuk manajemen jaringan, mampu mengumpulkan data, belajar dari itu, menyusun strategi, membuat keputusan, dan melaksanakan tindakan yang tepat. Algoritma pembelajaran mesin adalah landasan dari pendekatan ini, menawarkan wawasan mendalam tentang perilaku jaringan, yang, pada gilirannya, memungkinkan operator untuk membuat keputusan yang terinformasi dan efisien untuk optimasi jaringan.
Prinsip -prinsip ini sama -sama relevan dengan jaringan optik, di mana mereka membuka banyak kasus penggunaan, termasuk optimasi jaringan, pemulihan jaringan proaktif, dan analisis kondisi jaringan yang ditingkatkan. Meskipun kami berada pada tahap awal mengintegrasikan AI dan ML ke dalam manajemen jaringan, potensi tidak dapat disangkal. Alat AI dan ML menyajikan aset berharga bagi operator jaringan, menjanjikan kemajuan yang signifikan dalam efisiensi dan keandalan.