Les applications d'IA dans les réseaux optiques deviennent de plus en plus importantes pour améliorer les performances et la fiabilité du transport de données. En tirant parti de l'IA / ML dans les réseaux optiques, les opérateurs de réseaux peuvent atteindre des débits de données plus élevés, une meilleure fiabilité et une baisse des coûts opérationnels. L'IA permet la gestion de réseaux complexes à une échelle et une vitesse qui seraient inaccessibles avec les méthodes traditionnelles. À mesure que la technologie du réseau optique évolue et que les demandes de données augmentent, le rôle de l'IA devrait se développer encore plus, stimulant l'innovation dans la conception, le fonctionnement et la maintenance des réseaux.
Quelles sont les applications AI / ML possibles pour le réseautage optique?
Conception, planification et optimisation du réseau:
• Prédiction du trafic: l'IA peut prédire les modèles de trafic et ajuster de manière proactive l'allocation de bande passante pour répondre à la demande, optimisant ainsi l'utilisation des ressources du réseau.
• Optimisation de l'itinéraire: les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données du réseau pour déterminer les chemins les plus efficaces pour les paquets de données, la réduction de la latence et de la congestion au concept de réseaux d'auto-guérison
• Réseaux d'auto-configuration: AI / ML permet aux réseaux optiques de se configurer automatiquement lorsque de nouveaux périphériques sont ajoutés ou lorsque des modifications de trafic sont détectées.
• Attribution des ressources: AI / ML alloue dynamiquement les ressources du réseau telles que les longueurs d'onde et la bande passante, l'optimisation des conditions et de la demande du réseau actuels.
Prédiction des échecs:
• En analysant les données du réseau (historiques et courantes), l'IA peut prédire lorsque les composants sont susceptibles d'échouer et de planifier la maintenance avant que les problèmes ne se produisent, améliorant la fiabilité du réseau.
Détection d'anomalies pour la restauration proactive: les systèmes AI / ML peuvent surveiller le réseau pour les anomalies qui peuvent indiquer une défaillance imminente, permettant une restauration préventive des services
Systèmes de transmission adaptative:
• Réglage du format de modulation: AI / ML peut sélectionner le format de modulation optimal pour la transmission des données basée sur des conditions de réseau en temps réel, telles que la qualité du signal et les déficiences de canal.
• Optimisation du niveau de puissance: les algorithmes AI / ML ajustent les niveaux de puissance des signaux optiques pour assurer une transmission efficace tout en minimisant les interférences et la diaphonie.
Apprenez du réel réseau:
• Interprétation des données du réseau: les techniques d'IA / ML fournissent une interprétation constructive des données à partir de données de réflectomètre temporel optique (OTDR) et de données brutes
Estimation de la qualité de la transmission (QOT):
• Prédiction de QOT: les modèles d'IA prédisent la qualité de la transmission pour les nouvelles connexions basées sur divers paramètres de réseau, contribuant à garantir que les SLA (accords de niveau de service) sont respectés.
Apprenez du réel réseau: reconnaissance automatique des événements OTDRExaminons de plus près l'application Learn of Real Network. Les experts optiques analysent les traces OTDR pour identifier les défauts dans les liaisons des fibres et garantir la qualité des transmissions. Ceci est réalisé en examinant les signatures d'événements, qui indiquent l'emplacement dans les traces du dysfonctionnement d'un appareil spécifique ou d'un défaut, comme une fibre cassée, un mauvais connecteur ou une fibre pliée. Les systèmes OTDR fonctionnent en injectant une impulsion laser courte à une extrémité de la fibre et en mesurant la lumière rétrodiffusée et réfléchie avec une photodiode au même endroit. Le résultat de ce processus est appelé trace OTDR, c'est-à-dire une représentation graphique de la puissance optique en fonction de la distance le long de la fibre. Un exemple typique est rapporté dans l'image ci-dessous.
Illustration d'une trace OTDR avec plusieurs événements. Les annotations de texte décrivent les causes profondes de ces événements.
Il est désormais possible d'utiliser les récents algorithmes AI / ML de détection d'événements automatiques pour contourner des inspections humaines longues et fastidieuses. L'application est "formée" pour comprendre et reconnaître les différents modèles d'événements comme celui ci-dessous.
Modèles possibles utilisés pour "former" l'algorithme.
La reconnaissance des événements AI / ML est un processus de reconnaissance visuelle: l'AI / ML peut voir des événements que l'analyse Mathematical OTDR ne peut pas trouver. Il en résulte une analyse très puissante pour que l'utilisateur l'extrapole où la fibre optique a eu un problème afin de pouvoir le réparer.
Exemple d'un AI / ML Décrivez les "événements" à l'utilisateur.
Rationaliser et simplifier la gestion des réseaux optiquesLes réseaux cognitifs sont un sous-ensemble d'applications d'IA adaptées spécifiquement à la gestion des réseaux, capables de collecter des données, d'apprendre de l'informatique, d'élaborer des stratégies, de prendre des décisions et d'exécuter des actions appropriées. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont la pierre angulaire de cette approche, offrant des informations approfondies sur le comportement du réseau, qui, à leur tour, permettent aux opérateurs de prendre des décisions éclairées et efficaces pour l'optimisation du réseau.
Ces principes sont également pertinents pour les réseaux optiques, où ils débloquent une multitude de cas d'utilisation, y compris l'optimisation du réseau, la récupération de réseau proactive et une analyse améliorée des conditions de réseau. Bien que nous soyons dans les premiers stades de l'intégration de l'IA et de la ML dans la gestion du réseau, le potentiel est indéniable. Les outils AI et ML présentent un actif précieux pour les opérateurs de réseaux, promettant des progrès importants dans l'efficacité et la fiabilité.