AI lietojumprogrammas optiskajos tīklos kļūst arvien nozīmīgākas, lai uzlabotu datu transporta veiktspēju un uzticamību. Piesaistot AI/ml optiskajos tīklos, tīkla operatori var sasniegt augstāku datu pārraides ātrumu, uzlabotu uzticamību un zemākas darbības izmaksas. AI ļauj pārvaldīt sarežģītus tīklus mērogā un ātrumā, kas nebūtu sasniedzams ar tradicionālajām metodēm. Attīstoties optiskā tīkla tehnoloģijai un pieaugot datu prasībām, paredzams, ka AI loma vēl vairāk paplašināsies, veicinot jauninājumus tīkla projektēšanā, darbībā un uzturēšanā.
Kādas ir iespējamās AI/ml lietojumprogrammas optiskajam tīklam?
Tīkla dizains, plānošana un optimizācija:
• Satiksmes prognoze: AI var prognozēt trafika modeļus un proaktīvi pielāgot joslas platuma sadalījumu, lai apmierinātu pieprasījumu, tādējādi optimizējot tīkla resursu izmantošanu.
• Maršruta optimizācija: mašīnmācīšanās algoritmi analizē tīkla datus, lai noteiktu visefektīvākos datu pakešu ceļus, samazinot latentumu un sastrēgumus, kas virzās uz pašdziedinošu tīklu koncepciju
• Paškontricēšanas tīkli: AI/ML ļauj optiskajiem tīkliem sevi automātiski konfigurēt, kad tiek pievienotas jaunas ierīces vai kad tiek atklātas izmaiņas trafikā.
• Resursu piešķiršana: AI/ml dinamiski piešķir tīkla resursus, piemēram, viļņu garumus un joslas platumu, optimizējot pašreizējos tīkla apstākļus un pieprasījumu.
Neveiksmes prognoze:
• Analizējot tīkla datus (vēsturiski un strāvas), AI var paredzēt, kad komponenti, iespējams, neizdosies un plāno uzturēšanu pirms problēmu rašanās, uzlabojot tīkla uzticamību.
Proaktīvas atjaunošanas anomālijas noteikšana: AI/ML sistēmas var uzraudzīt tīklu attiecībā uz anomālijām, kas var liecināt
Adaptīvās pārraides sistēmas:
• Modulācijas formāta pielāgošana: AI/ml var izvēlēties datu pārraides optimālo modulācijas formātu, pamatojoties uz reālā laika tīkla apstākļiem, piemēram, signāla kvalitāti un kanāla traucējumiem.
• Jaudas līmeņa optimizācija: AI/ml algoritmi pielāgo optisko signālu jaudas līmeņus, lai nodrošinātu efektīvu pārraidi, vienlaikus samazinot traucējumus un savstarpējo sarunu.
Mācieties no reālā tīkla:
• Tīkla datu interpretācija: AI/ML metodes nodrošina konstruktīvu datu interpretāciju no optiskā laika domēna reflektometra (OTDR) un ONM RAW datiem
Pārraides kvalitāte (QOT) novērtējums:
• QOT prognozēšana: AI modeļi prognozē jaunu savienojumu pārraides kvalitāti, pamatojoties uz dažādiem tīkla parametriem, palīdzot nodrošināt, ka tiek izpildīti SLA (pakalpojumu līmeņa līgumi).
Mācieties no reālā tīkla: automātiska OTDR notikumu atpazīšanaApskatīsim tuvāk mācīties no Real Network lietojumprogrammas. Optiskie eksperti analizē OTDR pēdas, lai identificētu šķiedru saites kļūdas un garantētu pārraides kvalitāti. Tas tiek panākts, pārbaudot notikumu parakstus, kas apzīmē atrašanās vietu noteiktas ierīces vai bojājuma, piemēram, salauztas šķiedras, sliktas savienotāja vai saliektas šķiedras, nepareizas darbības pēdas. OTDR sistēmas darbojas, injicējot īsu lāzera impulsu vienā šķiedras galā un izmērot aizmugurējo un atstarotu gaismu ar fotodiodu tajā pašā vietā. Šī procesa rezultāts tiek saukts par OTDR izsekošanu, ti, optiskās jaudas grafisku attēlojumu kā attāluma funkciju gar šķiedru. Tipisks piemērs ir norādīts zemāk redzamajā attēlā.
OTDR izsekošanas ilustrācija ar vairākiem notikumiem. Teksta anotācijas apraksta šo notikumu galvenos cēloņus.
Tagad ir iespējams izmantot nesenos automātiskās notikumu noteikšanas AI/ML algoritmus, lai apietu laikietilpīgas un garlaicīgas cilvēku pārbaudes. Pieteikums ir "apmācīts" saprast un atpazīt dažādus notikumu modeļus, piemēram, zemāk.
Iespējamie raksti, ko izmanto, lai "apmācītu" algoritmu.
AI/ML notikumu atpazīšana ir vizuālās atpazīšanas process: AI/ML var redzēt notikumus, kurus matemātiskā OTDR analīze nevar atrast. Rezultātā lietotājam tiek veikta ļoti jaudīga analīze, kur ekstrapolēt, kur optiskajai šķiedrai bija problēma, lai varētu to novērst.
AI/ml piemērs aprakstiet lietotājam "notikumus".
Racionalizējiet un vienkāršojiet optisko tīklu pārvaldībuKognitīvie tīkli ir AI lietojumprogrammu apakškopa, kas īpaši pielāgota tīkla pārvaldībai, spējīgi apkopot datus, mācīties no tā, izstrādāt stratēģijas, pieņemt lēmumus un veikt atbilstošas darbības. Mašīnmācīšanās algoritmi ir šīs pieejas stūrakmens, kas piedāvā padziļinātu ieskatu tīkla uzvedībā, kas, savukārt, ļauj operatoriem pieņemt informētus un efektīvus lēmumus tīkla optimizēšanai.
Šie principi ir vienlīdz svarīgi optiskajiem tīkliem, kur tie atbloķē daudzus lietošanas gadījumus, ieskaitot tīkla optimizāciju, proaktīvu tīkla atkopšanu un uzlabotu tīkla apstākļu analīzi. Lai arī mēs atrodamies AI un ML integrēšanas sākumposmā tīkla pārvaldībā, potenciāls ir nenoliedzams. AI un ML rīki piedāvā vērtīgu aktīvu tīkla operatoriem, solot ievērojamus sasniegumus efektivitātē un uzticamībā.
