แอพพลิเคชั่น AI ในเครือข่ายออพติคอลมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของการขนส่งข้อมูล ด้วยการใช้ประโยชน์จาก AI/ML ในเครือข่ายออพติคอลผู้ให้บริการเครือข่ายสามารถบรรลุอัตราข้อมูลที่สูงขึ้นความน่าเชื่อถือที่ดีขึ้นและต้นทุนการดำเนินงานที่ลดลง AI ช่วยให้สามารถจัดการเครือข่ายที่ซับซ้อนในระดับและความเร็วที่ไม่สามารถบรรลุได้ด้วยวิธีการดั้งเดิม ในขณะที่เทคโนโลยีเครือข่ายออพติคอลวิวัฒนาการและความต้องการข้อมูลเพิ่มขึ้นบทบาทของ AI คาดว่าจะขยายตัวยิ่งขึ้นไปอีกผลักดันนวัตกรรมในการออกแบบเครือข่ายการดำเนินงานและการบำรุงรักษา
แอพพลิเคชั่น AI/ML ที่เป็นไปได้สำหรับเครือข่ายออปติคัลคืออะไร?
การออกแบบเครือข่ายการวางแผนและการเพิ่มประสิทธิภาพ:
•การทำนายการจราจร: AI สามารถทำนายรูปแบบการจราจรและปรับการจัดสรรแบนด์วิดท์เชิงรุกเพื่อตอบสนองความต้องการซึ่งเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรเครือข่าย
•การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง: อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์ข้อมูลเครือข่ายเพื่อกำหนดเส้นทางที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับแพ็กเก็ตข้อมูลลดเวลาแฝงและการขับขี่ความแออัดไปยังแนวคิดของเครือข่ายการรักษาตนเอง
•เครือข่ายการกำหนดค่าตนเอง: AI/ML ช่วยให้เครือข่ายออพติคอลสามารถกำหนดค่าตัวเองได้โดยอัตโนมัติเมื่อมีการเพิ่มอุปกรณ์ใหม่หรือตรวจพบการเปลี่ยนแปลงการรับส่งข้อมูล
•การจัดสรรทรัพยากร: AI/ML จัดสรรทรัพยากรเครือข่ายแบบไดนามิกเช่นความยาวคลื่นและแบนด์วิดท์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับเงื่อนไขและความต้องการเครือข่ายปัจจุบัน
การทำนายความล้มเหลว:
•โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเครือข่าย (ประวัติและปัจจุบัน) AI สามารถทำนายได้ว่าส่วนประกอบมีแนวโน้มที่จะล้มเหลวและกำหนดเวลาการบำรุงรักษาก่อนที่จะเกิดปัญหาขึ้นเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือของเครือข่าย
การตรวจจับความผิดปกติสำหรับการฟื้นฟูเชิงรุก: ระบบ AI/ML สามารถตรวจสอบเครือข่ายสำหรับความผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงความล้มเหลวที่กำลังจะเกิดขึ้น
ระบบส่งสัญญาณแบบปรับตัว:
•การปรับรูปแบบการมอดูเลต: AI/ML สามารถเลือกรูปแบบการมอดูเลตที่ดีที่สุดสำหรับการส่งข้อมูลตามเงื่อนไขเครือข่ายแบบเรียลไทม์เช่นคุณภาพของสัญญาณและความบกพร่องของช่องสัญญาณ
•การเพิ่มประสิทธิภาพระดับพลังงาน: อัลกอริทึม AI/ML ปรับระดับพลังงานของสัญญาณออปติคัลเพื่อให้แน่ใจว่ามีการส่งผ่านที่มีประสิทธิภาพในขณะที่ลดสัญญาณรบกวนและการพูดคุยข้าม
เรียนรู้จากเครือข่ายจริง:
•การตีความข้อมูลเครือข่าย: เทคนิค AI/ML ให้การตีความข้อมูลที่สร้างสรรค์จาก Domain Time Domain Reflectometer (OTDR) และข้อมูล RAW ONM
การประมาณคุณภาพการส่งสัญญาณ (QOT):
•การทำนาย QOT: แบบจำลอง AI ทำนายคุณภาพของการส่งสัญญาณสำหรับการเชื่อมต่อใหม่ตามพารามิเตอร์เครือข่ายต่างๆเพื่อช่วยให้แน่ใจว่า SLA (ข้อตกลงระดับการบริการ) เป็นไปตาม
เรียนรู้จากเครือข่ายจริง: การจดจำกิจกรรม OTDR อัตโนมัติลองมาดูการเรียนรู้จากแอปพลิเคชันเครือข่ายจริง ผู้เชี่ยวชาญด้านแสงวิเคราะห์ร่องรอย OTDR เพื่อระบุความผิดพลาดในการเชื่อมโยงไฟเบอร์และรับประกันคุณภาพของการส่งสัญญาณ นี่คือความสำเร็จโดยการตรวจสอบลายเซ็นเหตุการณ์ซึ่งแสดงถึงตำแหน่งในร่องรอยของการทำงานผิดปกติของอุปกรณ์เฉพาะหรือความผิดพลาดเช่นเส้นใยที่หักขั้วต่อที่ไม่ดีหรือเส้นใยโค้งงอ ระบบ OTDR ทำงานโดยการฉีดพัลส์เลเซอร์สั้นที่ปลายด้านหนึ่งของเส้นใยและวัดแสงที่สะท้อนกลับและสะท้อนแสงด้วยโฟโตไดโอดในตำแหน่งเดียวกัน ผลลัพธ์ของกระบวนการนี้เรียกว่าการติดตาม OTDR เช่นการแสดงกราฟิกของพลังงานแสงเป็นฟังก์ชั่นของระยะทางตามเส้นใย ตัวอย่างทั่วไปถูกรายงานในภาพด้านล่าง
ภาพประกอบของการติดตาม OTDR ที่มีหลายเหตุการณ์ คำอธิบายประกอบข้อความอธิบายสาเหตุของเหตุการณ์เหล่านี้.
ตอนนี้เป็นไปได้ที่จะใช้อัลกอริทึมการตรวจจับเหตุการณ์อัตโนมัติล่าสุด AI/ML เพื่อข้ามเวลาที่ใช้เวลานานและการตรวจสอบของมนุษย์ที่น่าเบื่อ แอปพลิเคชันคือ "ได้รับการฝึกฝน" เพื่อทำความเข้าใจและรับรู้รูปแบบเหตุการณ์ที่แตกต่างกันเช่นเดียวกับที่ด้านล่าง
รูปแบบที่เป็นไปได้ที่ใช้ในการ "ฝึก" อัลกอริทึม
การจดจำเหตุการณ์ AI/ML เป็นกระบวนการจดจำภาพ: AI/ML สามารถเห็นเหตุการณ์ที่การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ OTDR ไม่สามารถหาได้ สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดการวิเคราะห์ที่ทรงพลังมากสำหรับผู้ใช้ในการคาดการณ์ที่เส้นใยออพติคอลมีปัญหาเพื่อให้สามารถแก้ไขได้
ตัวอย่างของ AI/ML อธิบาย "เหตุการณ์" ให้กับผู้ใช้
ปรับปรุงและลดความซับซ้อนของการจัดการเครือข่ายออพติคอลเครือข่ายความรู้ความเข้าใจเป็นชุดย่อยของแอปพลิเคชัน AI ที่เหมาะสำหรับการจัดการเครือข่ายโดยเฉพาะความสามารถในการรวบรวมข้อมูลการเรียนรู้จากไอทีการวางแผนกลยุทธ์การตัดสินใจและดำเนินการที่เหมาะสม อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นรากฐานที่สำคัญของวิธีการนี้โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมเครือข่ายซึ่งในทางกลับกันทำให้ผู้ให้บริการสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย
หลักการเหล่านี้มีความเกี่ยวข้องอย่างเท่าเทียมกันกับเครือข่ายออพติคอลซึ่งพวกเขาปลดล็อกกรณีการใช้งานจำนวนมากรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายการกู้คืนเครือข่ายเชิงรุกและการวิเคราะห์เงื่อนไขเครือข่ายที่เพิ่มขึ้น แม้ว่าเราจะอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการรวม AI และ ML เข้ากับการจัดการเครือข่าย แต่ศักยภาพนั้นไม่อาจปฏิเสธได้ เครื่องมือ AI และ ML นำเสนอสินทรัพย์ที่มีค่าสำหรับผู้ให้บริการเครือข่ายมีแนวโน้มความก้าวหน้าที่สำคัญในประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือ
