AI-ni optik tarmoqlarda arizalarni ma'lumot tashishning samaradorligi va ishonchliligini oshirish uchun tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda. Optik tarmoqlarda AI / ML iCeed-da, tarmoq operatorlari yuqori ma'lumot stavkalariga erishishi, ishonchlilik va operatsion xarajatlarni kamaytirishlari mumkin. Ai an'anaviy usullar bilan bog'liq bo'lgan miqyosda va tezlikda murakkab tarmoqlarni boshqarishga imkon beradi. Optiqbo'ycha tarmoq texnologiyalari rivojlanayotgani va ma'lumotlarning talablari o'sishni davom ettiradi, AI ning roli yanada kengayishi kutilmoqda, tarmoq dizayni, foydalanish va texnik xizmat ko'rsatishda innovatsiyalarni boshqarish.
Optik tarmog'i uchun AI / ML dasturlari qanday?
Tarmoq dizayni, rejalashtirish va optimallashtirish:
• Trafikni bashorat qilish: AI trafik naqshini bashorat qilishi va o'tkazuvchanlikni taqsimlashni kuchaytirishi mumkin, shuning uchun tarmoq resurslaridan foydalanishni optimallashtirishni optimallashtiradi.
• marshrutni optimallashtirish: Mashinani o'rganish algoritmlari tarmoq paketlari uchun eng samarali yo'llarni aniqlash uchun tarmoq paketlari uchun eng samarali yo'llarni aniqlash, kelajakda shifobaxsh tarmoqlar kontseptsiyasiga ko'tarilish va tiqilib qolishni qisqartirish
• O'z-o'zini konfiguratsiya tarmoqlari: AI / ml yangi qurilmalar qo'shilganda yoki transportda o'zgarishlar aniqlanganda o'zlarini avtomatik ravishda sozlash uchun optik tarmoqlarni sozlash uchun optik tarmoqlarni sozlash uchun optik tarmoqlarni sozlash uchun optik tarmoqlarni sozlash uchun optik tarmoqlarni sozlash uchun optik tarmoqlarni sozlash uchun optik tarmoqlarni sozlash imkoniyatlari aniqlangan.
• Resurslarni taqsimlash: AI / ML dinamik jihatdan tarmoq resurslari, masalan, to'lqin uzunliklari va o'tkazish qobiliyatini, joriy tarmoq sharoitlari va talabini optimallashtirish.
Muvaffaqiyatsizlik bashorat qilish:
• Tarmoq ma'lumotlarini (tarixiy va joriy) tahlil qilish orqali AI tarkibiy qismlar muammo yuzaga kelganda, tarmoqlarning ishonchliligini oshirishdan oldin komponentlar bajarilishi va jadvaliga xizmat ko'rsatishni rejalashtirishini bashorat qilishi mumkin.
Anomaly Proaktiv qayta tiklash uchun aniqlash: AI / ML tizimlari xizmatlarni imtiyozli ravishda tiklanishiga imkon beradigan anomaliyalar tarmog'ini kuzatishi mumkin
Taroziv uzatish tizimlari:
• Modulyatsiya formati sozlash: AI / ML real vaqtda tarmoq sharoitlariga asoslangan ma'lumotlarni uzatish uchun optimal modulyatsiya formatini tanlashi mumkin, masalan signal sifati va kanallarning kamchiliklari.
• Quvvat darajasi optimallashtirish: AI / ML algoritmlari aralashuv va o'zaro suhbatni minimallashtirishda optik signallarning elektr tarmoqlarining quvvat darajasini moslashtiradi.
Haqiqiy tarmoqdan o'rganing:
• Tarmoq ma'lumotlarini sharhlash: AI / ML texnikasi Optik vaqt domeni (Otdrd) va OTM xom ma'lumotlari bilan konstruktiv ma'lumotlarni sharhlashni ta'minlaydi
Transmissiya sifati (ish) baholash:
• Qaytni bashorat qilish: Ai modellari turli xil tarmoq parametrlariga asoslangan yangi ulanishlar uchun yangi ulanishlar uchun yangi ulanishlar (xizmat ko'rsatish darajasi to'g'risidagi bitimlar) bajarilishini ta'minlashga yordam beradi.
Haqiqiy tarmoqdan o'rganing: Avtomatik OTDdan tashqari tadbirlarni aniqlashKeling, haqiqiy tarmoq arizasidan o'rganishni davom ettiraylik. Optik mutaxassislar tola havolalarida kamchiliklarni aniqlash uchun Opd izlarini tahlil qilish va translyatsiyalar sifatini kafolatlaydi. Bunga ushbu joyni buzish yoki kamchilikni noto'g'ri ulangan tola yoki kamonli ulagich yoki egilgan tola kabi joylashuvni tekshirish orqali erishiladi. Opd tizimlari tolaning bir uchida qisqa lazeratsiz pulsni in'ektsiya qilib, xuddi shu joyda fotodiodda fotodiod bilan o'lchash va yorug'lik nurini o'lchash orqali ishlaydi. Ushbu jarayonning natijasi OTD izi, ya'ni tola bo'ylab masofa masofasi sifatida optik kuchning grafik vakili. Quyidagi rasmda odatiy misol keltirilgan.
Bir nechta tadbirlar bilan OTDR izini tasvirlash. Matn annotalari ushbu voqealarning asosiy sabablarini tavsiflaydi.
Endi vaqtni talab qiladigan va zerikarli inson tekshiruvlarini chetlab o'tish uchun AI / ML algoritmlarini tezda avtomatik avtomatik aniqlash uchun foydalanish mumkin. Ilova quyida keltirilgan har xil hodisalarni tushunish va aniqlash uchun "o'qitildi".
Algoritmni "mashq qilish uchun ishlatiladigan mumkin bo'lgan naqshlar.
AI / ML tadbirlari - bu vizual tan olish jarayoni: AI / ml matematik Otdriy tahdidni topa olmaydigan voqealarni ko'rishi mumkin. Bu foydalanuvchi uchun optik tolasi uni tuzatishga qodir bo'lgan joyda olib borilayotgan ekstrapolyatsiyaga olib keladi.
AI / ml-ning misoli foydalanuvchiga "voqealarni" tasvirlab bering.
Optik tarmoqlarni boshqarish va soddalashtirishKognitiv tarmoqlar AI arizalari, shuningdek, tarmoqni boshqarish uchun maxsus, undan ma'lumot to'plash, strategiyalarni ishlab chiqish, qarorlar qabul qilish, qarorlar qabul qilish, qarorlar qabul qilish va tegishli choralarni bajarish uchun AI arizalarining to'plamidir. Mashinani o'rganish algoritmlari bu yondashuvning poydevori bo'lib, ular tarmoqning xulq-atvoriga ega bo'lib, o'z navbatida, operatorlarni tarmoq optimallashtirish uchun xabardor va samarali qarorlar qabul qilishga imkon beradi.
Ushbu tamoyillar optik tarmoqlarga teng darajada mos keladi, u erda ko'plab foydalanish holatlari, tarmoq optimallashtirish, yangi tarmoqni tiklash, tarmoqni optimallashtirish, tarmoq sozlamalarini tiklash va tarmoq sharoitlarini yaxshilash. Garchi biz AI va MLni tarmoqni boshqarishga kiritishimizning dastlabki bosqichlarida bo'lsak ham, potentsial o'rinsiz. AI va ML vositalarida tarmoq operatorlari uchun qimmatbaho aktivni taqdim etadi, bu ishonchlilik va ishonchlilikning istiqbolli katta yutuqlari.
