AIL -aplikacije v optičnih omrežjih postajajo vse pomembnejše za izboljšanje zmogljivosti in zanesljivosti prenosa podatkov. Z uporabo AI/ML v optičnih omrežjih lahko omrežni operaterji dosežejo višje stopnje podatkov, izboljšano zanesljivost in nižje operativne stroške. AI omogoča upravljanje zapletenih omrežij z obsegom in hitrostjo, ki bi bila s tradicionalnimi metodami nedosegljiva. Ko se tehnologija optičnega omrežja razvija in rastejo zahteve podatkov, se pričakuje, da se bo vloga AI še bolj razširila, kar bo vodilo inovacije pri oblikovanju, delovanju in vzdrževanju omrežja.
Kakšne so možne aplikacije AI/ML za optično omrežje?
Oblikovanje, načrtovanje in optimizacija omrežja:
• Napoved prometa: AI lahko napoveduje vzorce prometa in proaktivno prilagodi dodelitev pasovne širine, da bi zadovoljila povpraševanje, s čimer se optimizira uporaba omrežnih virov.
• Optimizacija poti: Algoritmi strojnega učenja Analizirajo podatke omrežja, da določite najučinkovitejše poti za pakete podatkov, zmanjšanje zamud in zastojev do koncepta omrežij za samozdravljenje
• Samokonfiguriranje omrežij: AI/ML omogoča optična omrežja, da se samodejno konfigurirajo, ko se dodajo nove naprave ali ko se odkrijejo spremembe v prometu.
• Dodelitev virov: AI/ML dinamično dodeli omrežne vire, kot so valovne dolžine in pasovna širina, optimizira za trenutne omrežne pogoje in povpraševanje.
Napoved neuspeha:
• Z analizo omrežnih podatkov (zgodovinski in trenutni) lahko AI napoveduje, kdaj komponente verjetno ne bodo uspele in načrtovali vzdrževanje, preden se pojavijo težave, kar izboljša zanesljivost omrežja.
Zaznavanje anomalije za proaktivno obnovo: AI/ML sistemi lahko spremljajo omrežje za anomalije, ki lahko kažejo na bližajočo se okvaro, kar omogoča preprečevanje obnovitve storitev
Prilagodljivi prenosni sistemi:
• Prilagoditev oblike modulacije: AI/ML lahko izbere optimalno obliko modulacije za prenos podatkov na podlagi omrežnih pogojev v realnem času, kot sta kakovost signala in okvare kanalov.
• Optimizacija nivoja moči: AI/ML algoritmi prilagodijo ravni moči optičnih signalov, da se zagotovi učinkovit prenos, hkrati pa zmanjšuje motnje in navzkrižno govorjenje.
Učite se iz resničnega omrežja:
• Interpretacija omrežnih podatkov: AI/ML tehnike zagotavljajo konstruktivno razlago podatkov iz reflektometra optične časovne domene (OTDR) in ONM RAW podatkov
Kakovost prenosa (QOT) Ocena:
• Napoved QoT: AI modeli napovedujejo kakovost prenosa za nove povezave, ki temeljijo na različnih omrežnih parametrih in pomagajo zagotoviti, da so izpolnjeni SLA (sporazumi o ravni storitve).
Naučite se iz resničnega omrežja: samodejno prepoznavanje dogodkov OTDROglejmo si natančneje učenje iz resnične omrežne aplikacije. Optični strokovnjaki analizirajo sledi OTDR, da prepoznajo napake v povezavah vlaken in zagotavljajo kakovost prenosa. To dosežemo s preučevanjem podpisov dogodkov, ki označujejo lokacijo v sledovih nepravilnosti določene naprave ali napake, na primer pokvarjenega vlakna, slabega priključka ali upognjenega vlakna. Sistemi OTDR delujejo tako, da na enem koncu vlakna vbrizgajo kratek laserski impulz in merijo hrbtno razpršeno in odsevano svetlobo s fotodiodo na isti lokaciji. Rezultat tega procesa imenujemo otdr sled, tj. Grafični prikaz optične moči kot funkcijo razdalje vzdolž vlakna. Običajni primer je naveden na spodnji sliki.
Ilustracija sledi OTDR z več dogodki. Opombe o besedilu opisujejo temeljne vzroke teh dogodkov.
Zdaj je mogoče uporabiti nedavne algoritme AI/ML za samodejno zaznavanje dogodkov, da zaobidemo zamudne in dolgočasne človeške inšpekcijske preglede. Aplikacija je "usposobljena" za razumevanje in prepoznavanje različnih vzorcev dogodkov, kot je spodaj.
Možni vzorci, ki se uporabljajo za "usposabljanje" algoritma.
Prepoznavanje dogodkov AI/ML je postopek vizualnega prepoznavanja: AI/ML lahko vidi dogodke, ki jih matematična analiza OTDR ne najde. Posledica tega je zelo zmogljiva analiza, da uporabnik ekstrapolira, kje je imel optično vlakno težavo, da bi ga lahko popravil.
Primer AI/ML opisuje "dogodke" uporabniku.
Racionalizirati in poenostaviti upravljanje optičnih omrežijKognitivne mreže so podskupina aplikacij AI, prilagojenih posebej za upravljanje omrežij, ki so sposobne zbrati podatke, se učiti iz IT, oblikovati strategije, sprejemanje odločitev in izvajanje ustreznih ukrepov. Algoritmi strojnega učenja so temelj tega pristopa, ki ponujajo poglobljen vpogled v omrežno vedenje, ki operaterjem omogoča sprejemanje informiranih in učinkovitih odločitev za optimizacijo omrežja.
Ta načela so enako pomembna za optična omrežja, kjer odklenejo množico primerov uporabe, vključno z optimizacijo omrežja, proaktivno obnovitvijo omrežja in izboljšano analizo omrežnih pogojev. Čeprav smo v zgodnjih fazah vključevanja AI in ML v upravljanje omrežja, je potencial nesporen. Orodja AI in ML predstavljajo dragoceno prednost za omrežne operaterje, ki obljubljajo pomemben napredek v učinkovitosti in zanesljivosti.
