Las aplicaciones de IA en las redes ópticas se están volviendo cada vez más importantes para mejorar el rendimiento y la confiabilidad del transporte de datos. Al aprovechar AI/ML en redes ópticas, los operadores de red pueden lograr tasas de datos más altas, una mejor confiabilidad y menores costos operativos. La IA permite la gestión de redes complejas a una escala y velocidad que sería inalcanzable con los métodos tradicionales. A medida que la tecnología de red óptica evoluciona y las demandas de datos crecen, se espera que el papel de IA se expanda aún más, impulsando la innovación en el diseño, operación y mantenimiento de la red.
¿Cuáles son las posibles aplicaciones AI/ML para redes ópticas?
Diseño de red, planificación y optimización:
• Predicción del tráfico: la IA puede predecir patrones de tráfico y ajustar la asignación de ancho de banda de manera proactiva para satisfacer la demanda, optimizando así el uso de recursos de red.
• Optimización de ruta: los algoritmos de aprendizaje automático analizan los datos de la red para determinar las rutas más eficientes para los paquetes de datos, reduciendo la latencia y la conducción de congestión al concepto de redes de autocuración
• Redes de autoconfiguración: AI/ML permite que las redes ópticas se configuren automáticamente cuando se agregan nuevos dispositivos o cuando se detectan cambios en el tráfico.
• Asignación de recursos: AI/ML asigna dinámicamente recursos de red, como longitudes de onda y ancho de banda, optimizando para las condiciones actuales de la red y la demanda.
Predicción de falla:
• Al analizar los datos de la red (históricos y actuales), la IA puede predecir cuándo es probable que los componentes fallaran y programen el mantenimiento antes de que ocurran los problemas, mejorando la confiabilidad de la red.
Detección de anomalías para la restauración proactiva: los sistemas AI/ML pueden monitorear la red de anomalías que pueden indicar una falla inminente, lo que permite la restauración preventiva de los servicios
Sistemas de transmisión adaptativos:
• Ajuste del formato de modulación: AI/ML puede seleccionar el formato de modulación óptimo para la transmisión de datos basado en condiciones de red en tiempo real, como la calidad de la señal y las alteraciones del canal.
• Optimización del nivel de potencia: los algoritmos AI/ML ajustan los niveles de potencia de las señales ópticas para garantizar una transmisión eficiente mientras minimizan la interferencia y la conversación cruzada.
Aprenda de la red real:
• Interpretación de datos de red: las técnicas AI/ML proporcionan una interpretación de datos constructivos desde el reflectómetro de dominio de tiempo óptico (OTDR) y los datos sin procesar de ONM
Estimación de calidad de transmisión (QOT):
• Predicción QOT: los modelos de IA predicen la calidad de la transmisión para nuevas conexiones basadas en varios parámetros de red, lo que ayuda a garantizar que se cumplan los SLA (acuerdos de nivel de servicio).
Aprenda de la red real: reconocimiento automático de eventos OTDREchemos un vistazo más de cerca a la aplicación de red Learn de Real Network. Los expertos ópticos analizan las trazas de OTDR para identificar fallas en los enlaces de fibra y garantizan la calidad de las transmisiones. Esto se logra examinando las firmas de eventos, que denotan la ubicación en los rastros del mal funcionamiento de un dispositivo específico o una falla, como una fibra rota, un conector malo o una fibra doblada. Los sistemas OTDR operan inyectando un pulso láser corto en un extremo de la fibra y midiendo la luz retrodispersada y reflejada con un fotodiodo en la misma ubicación. El resultado de este proceso se denomina Trace OTDR, es decir, una representación gráfica de la potencia óptica en función de la distancia a lo largo de la fibra. Se informa un ejemplo típico en la imagen a continuación.
Ilustración de un rastro OTDR con múltiples eventos. Las anotaciones de texto describen las causas fundamentales de estos eventos.
Ahora es posible utilizar los recientes algoritmos AI/ML de detección automática de eventos para evitar inspecciones humanas que consuman mucho tiempo e tediosas. La aplicación está "capacitada" para comprender y reconocer los diferentes patrones de eventos como el siguiente.
Posibles patrones utilizados para "entrenar" el algoritmo.
El reconocimiento de eventos AI/ML es un proceso de reconocimiento visual: la AI/ML puede ver eventos que el análisis matemático de OTDR no puede encontrar. Esto da como resultado un análisis muy poderoso para que el usuario extrapole donde la fibra óptica tenía un problema para poder solucionarlo.
Ejemplo de una IA/ml describe los "eventos" al usuario.
Agilizar y simplificar la gestión de redes ópticasLas redes cognitivas son un subconjunto de aplicaciones de IA adaptadas específicamente para la gestión de la red, capaces de recopilar datos, aprender de él, diseñar estrategias, tomar decisiones y ejecutar acciones apropiadas. Los algoritmos de aprendizaje automático son la piedra angular de este enfoque, que ofrece información en profundidad sobre el comportamiento de la red, lo que, a su vez, permite a los operadores tomar decisiones informadas y eficientes para la optimización de la red.
Estos principios son igualmente relevantes para las redes ópticas, donde desbloquean una multitud de casos de uso, incluida la optimización de la red, la recuperación de la red proactiva y el análisis mejorado de las condiciones de la red. Aunque estamos en las primeras etapas de integrar la IA y ML en la gestión de la red, el potencial es innegable. Las herramientas de IA y ML presentan un activo valioso para los operadores de red, prometiendo avances significativos en la eficiencia y la confiabilidad.