KI -Anwendungen in optischen Netzwerken werden immer wichtiger, um die Leistung und Zuverlässigkeit des Datentransports zu verbessern. Durch die Nutzung von KI/ML in optischen Netzwerken können Netzwerkbetreiber höhere Datenraten, verbesserte Zuverlässigkeit und geringere Betriebskosten erzielen. AI ermöglicht das Management komplexer Netzwerke in einer Skala und Geschwindigkeit, die mit herkömmlichen Methoden unerreichbar wäre. Wenn sich die optische Netzwerktechnologie weiterentwickelt und Datenanforderungen wachsen, wird die Rolle der KI voraussichtlich noch weiter expandieren und die Innovationen in Bezug auf Netzwerkdesign, Betrieb und Wartung vorantreiben.
Was sind die möglichen AI/ML -Anwendungen für optische Netzwerke?
Netzwerkdesign, Planung und Optimierung:
• Verkehrsvorhersage: KI kann Verkehrsmuster vorhersagen und die Bandbreitenzuweisung proaktiv anpassen, um die Nachfrage zu befriedigen und so die Verwendung von Netzwerkressourcen zu optimieren.
• Routenoptimierung: Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren Netzwerkdaten, um die effizientesten Pfade für Datenpakete zu bestimmen, die Latenz und Stauung zu dem Konzept der Selbstheilungsnetzwerke zu reduzieren
• Selbstkonfigurationsnetzwerke: AI/ML ermöglicht es optischen Netzwerken, sich automatisch zu konfigurieren, wenn neue Geräte hinzugefügt werden oder wenn Änderungen des Datenverkehrs erkannt werden.
• Ressourcenzuweisung: AI/ML Zuordnungen netriebene Netzwerkressourcen wie Wellenlängen und Bandbreite und optimieren die aktuellen Netzwerkbedingungen und -nachfrage.
Versagensvorhersage:
• Durch die Analyse von Netzwerkdaten (historisch und aktuell) kann AI vorhersagen, wann Komponenten wahrscheinlich ausfallen und die Wartung vor dem Auftreten von Wartungen planen, wodurch die Netzwerkzuverlässigkeit verbessert wird.
Anomalie -Erkennung für proaktive Wiederherstellung: AI/ML -Systeme können das Netzwerk auf Anomalien überwachen, die auf einen bevorstehenden Fehler hinweisen können, der eine präventive Wiederherstellung der Dienste ermöglicht
Adaptive Übertragungssysteme:
• Modulationsformatanpassung: AI/ML kann das optimale Modulationsformat für die Datenübertragung basierend auf Echtzeit-Netzwerkbedingungen wie Signalqualität und Kanalstörungen auswählen.
• Optimierung des Leistungsniveaus: AI/ML-Algorithmen passen die Leistungsniveaus der optischen Signale an, um eine effiziente Übertragung zu gewährleisten und gleichzeitig Interferenz und Übersprechen zu minimieren.
Lernen Sie aus dem echten Netzwerk:
• Netzwerkdateninterpretation: AI/ML -Techniken liefert eine konstruktive Dateninterpretation aus dem optischen Zeitdomänenreflexionometer (OTDR) und ONM -Rohdaten
Qualität der Übertragung (QOT) Schätzung:
• QOT -Vorhersage: KI -Modelle sagen die Qualität der Übertragung für neue Verbindungen an, die auf verschiedenen Netzwerkparametern basieren, um sicherzustellen, dass SLAs (Service Level -Abkommen) erfüllt werden.
Lernen Sie aus dem realen Netzwerk: Automatische OTDR -EreigniserkennungSchauen wir uns das Lernen aus der echten Netzwerkanwendung genauer an. Optische Experten analysieren OTDR -Spuren, um Fehler in Faserverbindungen zu identifizieren und die Qualität der Übertragungen zu garantieren. Dies wird durch die Untersuchung von Ereignissignaturen erreicht, die den Ort in den Spuren der Fehlfunktionen eines bestimmten Geräts oder eines Fehlers wie einer gebrochenen Faser, eines schlechten Steckers oder einer gebogenen Faser bezeichnen. OTDR -Systeme arbeiten, indem er einen kurzen Laserimpuls an einem Ende der Faser injiziert und das zurückgestrahlte und reflektierte Licht mit einer Fotodiode an derselben Stelle misst. Das Ergebnis dieses Prozesses wird als OTDR -Trace bezeichnet, dh eine grafische Darstellung der optischen Leistung als Funktion der Entfernung entlang der Faser. Ein typisches Beispiel wird im folgenden Bild angegeben.
Illustration einer OTDR -Spur mit mehreren Ereignissen. Die Textanmerkungen beschreiben die Hauptursachen dieser Ereignisse.
Es ist nun möglich, die aktuellen AI/ML-Algorithmen für automatische Ereignisse zu verwenden, um zeitaufwändige und langwierige menschliche Inspektionen zu umgehen. Die Anwendung ist "geschult", um die verschiedenen Ereignismuster wie die unten zu verstehen und zu erkennen.
Mögliche Muster zum "Trainer" des Algorithmus.
Die Erkennung von AI/ML -Ereignissen ist ein visueller Erkennungsprozess: Die KI/ML kann Ereignisse sehen, die die mathematische OTDR -Analyse nicht finden kann. Dies führt zu einer sehr leistungsstarken Analyse, mit der der Benutzer extrapoliert, wo die optische Faser ein Problem hatte, um sie beheben zu können.
Beispiel für eine KI/ML beschreibt dem Benutzer die "Ereignisse".
Optimieren und vereinfachen Sie die Verwaltung optischer NetzwerkeKognitive Netzwerke sind eine Untergruppe von AI -Anwendungen, die speziell für das Netzwerkmanagement zugeschnitten sind und Daten sammeln, daraus lernen, Strategien entwickeln, Entscheidungen treffen und geeignete Maßnahmen ausführen können. Algorithmen für maschinelles Lernen sind der Eckpfeiler dieses Ansatzes und bieten detaillierte Einblicke in das Netzwerkverhalten, die es den Betreibern wiederum ermöglichen, fundierte und effiziente Entscheidungen für die Netzwerkoptimierung zu treffen.
Diese Prinzipien sind für optische Netzwerke gleichermaßen relevant, in denen sie eine Vielzahl von Anwendungsfällen freischalten, einschließlich Netzwerkoptimierung, proaktiver Netzwerkwiederherstellung und verbesserter Analyse der Netzwerkbedingungen. Obwohl wir uns in den frühen Phasen der Integration von KI und ML in das Netzwerkmanagement befinden, ist das Potenzial unbestreitbar. KI- und ML -Tools bieten einen wertvollen Vermögenswert für Netzbetreiber und versprechen erhebliche Fortschritte bei der Effizienz und Zuverlässigkeit.