AI programos optiniuose tinkluose tampa vis svarbesni siekiant padidinti duomenų transporto našumą ir patikimumą. Pasinaudodami AI/ml optiniuose tinkluose, tinklo operatoriai gali pasiekti didesnį duomenų perdavimo greitį, pagerintą patikimumą ir mažesnes veiklos sąnaudas. PG leidžia valdyti sudėtingus tinklus tokiu mastu ir greičiu, kurie būtų nepasiekiami tradicinių metodų. Tobulėjant optinio tinklo technologijoms ir augant duomenų poreikiams, tikimasi, kad AI vaidmuo dar labiau plėstųsi, skatinant inovacijas tinklo projektavime, eksploatavime ir priežiūroje.
Kokios yra galimos AI/ML programos optiniam tinklui?
Tinklo dizainas, planavimas ir optimizavimas:
• Eismo prognozė: PG gali numatyti srauto modelius ir aktyviai pritaikyti pralaidumo paskirstymą, kad patenkintų paklausą, taip optimizuodama tinklo išteklių naudojimą.
• Maršruto optimizavimas: Mašinų mokymosi algoritmai analizuoja tinklo duomenis, kad nustatytumėte efektyviausius duomenų paketų kelius, mažindami latenciją ir spūstis, važiuojančias į savarankiško gydymo tinklų koncepciją
• Savarankiškų tinklų konfigūravimas: AI/ML leidžia optiniams tinklams automatiškai sukonfigūruoti save, kai pridedami nauji įrenginiai arba kai aptinkami srauto pakeitimai.
• Išteklių paskirstymas: AI/ML dinamiškai paskirsto tinklo išteklius, tokius kaip bangos ilgis ir pralaidumas, optimizuojant dabartines tinklo sąlygas ir paklausą.
Nesėkmės prognozė:
• Išanalizavus tinklo duomenis (istorinius ir dabartinius), AI gali numatyti, kada komponentai greičiausiai sugenda ir suplanuos priežiūrą prieš įvykstant problemoms, pagerinant tinklo patikimumą.
Anomalijos aptikimas aktyviam restauravimui: AI/ML sistemos gali stebėti anomalijų tinklą, kuris gali reikšti artėjantį gedimą, leidžiantį iš anksto atkurti paslaugas
Adaptyviosios perdavimo sistemos:
• Moduliacijos formato reguliavimas: AI/ML gali pasirinkti optimalų duomenų perdavimo moduliacijos formatą, pagrįstą realaus laiko tinklo sąlygomis, tokiomis kaip signalo kokybė ir kanalų sutrikimai.
• Galios lygio optimizavimas: AI/ML algoritmai Sureguliuoja optinių signalų galios lygius, kad užtikrintų efektyvų perdavimą, tuo pačiu sumažinant trukdžius ir kryžminį pokalbį.
Sužinokite iš tikro tinklo:
• Tinklo duomenų aiškinimas: AI/ML metodai pateikia konstruktyvų duomenų interpretaciją iš optinio laiko domeno reflektometro (OTDR) ir ONM RAW duomenys
Perdavimo kokybė (QOT) įvertinimas:
• QOT prognozė: AI modeliai prognozuoja naujų jungčių perdavimo kokybę, pagrįstą įvairiais tinklo parametrais, padedant užtikrinti, kad SLA (paslaugų lygio susitarimai) būtų įvykdyti.
Sužinokite iš tikro tinklo: automatinis OTDR įvykių atpažinimasPažvelkime atidžiau į „Learn From Real Network“ programą. Optiniai ekspertai analizuoja OTDR pėdsakus, kad nustatytų pluošto jungčių gedimus ir garantuotų perdavimo kokybę. Tai pasiekiama tiriant įvykių parašus, kurie žymi vietą tam tikro prietaiso ar gedimo sutrikimo pėdsakuose, tokiuose kaip sulaužytas pluoštas, bloga jungtis ar sulenktas pluoštas. OTDR sistemos veikia švirkščiant trumpą lazerio impulsą viename pluošto gale ir matuojant atgalinę ir atspindėtą šviesą fotodiodu toje pačioje vietoje. Šio proceso rezultatas vadinamas OTDR pėdsaku, ty grafiniu optinės galios vaizdavimu kaip atstumo išilgai pluošto funkcijos. Pateiktas tipiškas pavyzdys žemiau esančiame paveikslėlyje.
OTDR pėdsakų su keliais įvykiais iliustracija. Teksto anotacijose aprašomos pagrindinės šių įvykių priežastys.
Dabar galima naudoti naujausius automatinio įvykių aptikimo AI/ML algoritmus, kad apeiduotų daug laiko reikalaujančius ir varginančius žmogaus patikrinimus. Programa yra „išmokyta“ suprasti ir atpažinti skirtingus įvykių modelius, tokius kaip žemiau.
Galimi modeliai, naudojami „mokyti“ algoritmą.
AI/ML įvykių atpažinimas yra vaizdinio atpažinimo procesas: AI/ML gali pamatyti įvykius, kurių negalima rasti matematinės OTDR analizės. Tai lemia labai galingą vartotojo analizę ekstrapoliuoti ten, kur optinis pluoštas turėjo problemų, kad galėtų ją ištaisyti.
AI/ml pavyzdys Apibūdinkite vartotojui „įvykius“.
Suderinkite ir supaprastinkite optinių tinklų valdymąKognityviniai tinklai yra PG programų pogrupis, pritaikytas specialiai tinklo valdymui, galinčiam surinkti duomenis, mokytis iš jų, kurti strategijas, priimti sprendimus ir vykdyti tinkamus veiksmus. Mašinų mokymosi algoritmai yra kertinis šio požiūrio akmuo, siūlantis išsamias įžvalgas apie tinklo elgseną, o tai, savo ruožtu, suteikia galimybę operatoriams priimti pagrįstus ir efektyvius sprendimus dėl tinklo optimizavimo.
Šie principai yra vienodai svarbūs optiniams tinklams, kur jie atrakina daugybę naudojimo atvejų, įskaitant tinklo optimizavimą, aktyvų tinklo atkūrimą ir patobulintą tinklo sąlygų analizę. Nors ankstyvaisiais AI ir ML integravimo į tinklo valdymą etapuose mes neabejotina. PG ir ML įrankiai pateikia vertingą turtą tinklo operatoriams, žadant reikšmingą efektyvumo ir patikimumo pažangą.
