डेटा परिवहन के प्रदर्शन और विश्वसनीयता को बढ़ाने के लिए ऑप्टिकल नेटवर्क में एआई एप्लिकेशन तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। ऑप्टिकल नेटवर्क में एआई/एमएल का लाभ उठाकर, नेटवर्क ऑपरेटर उच्च डेटा दरों, बेहतर विश्वसनीयता और कम परिचालन लागतों को प्राप्त कर सकते हैं। एआई एक पैमाने पर जटिल नेटवर्क के प्रबंधन के लिए अनुमति देता है और गति जो पारंपरिक तरीकों के साथ अप्राप्य होगा। जैसे -जैसे ऑप्टिकल नेटवर्क तकनीक विकसित होती है और डेटा की मांग बढ़ती है, एआई की भूमिका को और भी विस्तार करने की उम्मीद है, नेटवर्क डिजाइन, संचालन और रखरखाव में नवाचार को चलाने के लिए।
ऑप्टिकल नेटवर्किंग के लिए एआई/एमएल एप्लिकेशन क्या हैं?
नेटवर्क डिजाइन, योजना और अनुकूलन:
• ट्रैफ़िक भविष्यवाणी: एआई ट्रैफ़िक पैटर्न की भविष्यवाणी कर सकता है और मांग को पूरा करने के लिए बैंडविड्थ आवंटन को लगातार समायोजित कर सकता है, इस प्रकार नेटवर्क संसाधनों के उपयोग का अनुकूलन करता है।
• रूट ऑप्टिमाइज़ेशन: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा पैकेट के लिए सबसे कुशल पथ निर्धारित करने के लिए नेटवर्क डेटा का विश्लेषण करते हैं, स्व-हीलिंग नेटवर्क की अवधारणा के लिए विलंबता और भीड़ को कम करना, ड्राइविंग को कम करना
• सेल्फ-कॉन्फ़िगरिंग नेटवर्क: एआई/एमएल ऑप्टिकल नेटवर्क को अपने आप को स्वचालित रूप से कॉन्फ़िगर करने में सक्षम बनाता है जब नए उपकरण जोड़े जाते हैं या जब ट्रैफ़िक में परिवर्तन का पता लगाया जाता है।
• संसाधन आवंटन: एआई/एमएल गतिशील रूप से नेटवर्क संसाधनों जैसे कि तरंग दैर्ध्य और बैंडविड्थ आवंटित करता है, वर्तमान नेटवर्क स्थितियों और मांग के लिए अनुकूलन करता है।
विफलता की भविष्यवाणी:
• नेटवर्क डेटा (ऐतिहासिक और वर्तमान) का विश्लेषण करके, एआई भविष्यवाणी कर सकता है कि जब घटक विफल होने की संभावना रखते हैं और मुद्दों के होने से पहले रखरखाव को शेड्यूल करते हैं, तो नेटवर्क विश्वसनीयता में सुधार होता है।
सक्रिय बहाली के लिए विसंगति का पता लगाना: एआई/एमएल सिस्टम उन विसंगतियों के लिए नेटवर्क की निगरानी कर सकते हैं जो एक आसन्न विफलता का संकेत दे सकते हैं, सेवाओं की पूर्व -बहाली के लिए अनुमति देते हैं
अनुकूली ट्रांसमिशन सिस्टम:
• मॉड्यूलेशन प्रारूप समायोजन: एआई/एमएल वास्तविक समय नेटवर्क स्थितियों, जैसे सिग्नल गुणवत्ता और चैनल हानि के आधार पर डेटा ट्रांसमिशन के लिए इष्टतम मॉड्यूलेशन प्रारूप का चयन कर सकता है।
• पावर लेवल ऑप्टिमाइज़ेशन: एआई/एमएल एल्गोरिदम हस्तक्षेप और क्रॉस-टॉक को कम करते हुए कुशल ट्रांसमिशन सुनिश्चित करने के लिए ऑप्टिकल सिग्नल के बिजली के स्तर को समायोजित करते हैं।
वास्तविक नेटवर्क से सीखें:
• नेटवर्क डेटा व्याख्या: एआई/एमएल तकनीक ऑप्टिकल समय डोमेन रिफ्लेक्टोमीटर (ओटीडीआर) और ओएनएम कच्चे डेटा से रचनात्मक डेटा व्याख्या प्रदान करती है
ट्रांसमिशन की गुणवत्ता (QOT) अनुमान:
• QOT भविष्यवाणी: AI मॉडल विभिन्न नेटवर्क मापदंडों के आधार पर नए कनेक्शन के लिए ट्रांसमिशन की गुणवत्ता की भविष्यवाणी करते हैं, जिससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि SLAS (सेवा स्तर समझौते) पूरा हो जाता है।
वास्तविक नेटवर्क से सीखें: स्वचालित ओटीडीआर घटनाओं की मान्यताआइए वास्तविक नेटवर्क एप्लिकेशन से सीखने पर करीब से नज़र डालें। ऑप्टिकल विशेषज्ञ फाइबर लिंक में दोषों की पहचान करने और प्रसारण की गुणवत्ता की गारंटी देने के लिए ओटीडीआर निशान का विश्लेषण करते हैं। यह घटना के हस्ताक्षर की जांच करके प्राप्त किया जाता है, जो किसी विशिष्ट उपकरण की खराबी के निशान में स्थान को दर्शाता है या एक गलती, जैसे कि एक टूटा हुआ फाइबर, एक बुरा कनेक्टर, या एक तुला फाइबर। ओटीडीआर सिस्टम फाइबर के एक छोर पर एक छोटे लेजर पल्स को इंजेक्ट करके और एक ही स्थान पर एक फोटोडायोड के साथ बैकस्कैटर और प्रतिबिंबित प्रकाश को मापने से संचालित होता है। इस प्रक्रिया के परिणाम को ओटीडीआर ट्रेस कहा जाता है, यानी, फाइबर के साथ दूरी के एक समारोह के रूप में ऑप्टिकल शक्ति का एक चित्रमय प्रतिनिधित्व। नीचे दी गई तस्वीर में एक विशिष्ट उदाहरण बताया गया है।
कई घटनाओं के साथ एक ओटीडीआर ट्रेस का चित्रण। पाठ एनोटेशन इन घटनाओं के मूल कारणों का वर्णन करते हैं.
अब हाल ही में स्वचालित ईवेंट डिटेक्शन एआई/एमएल एल्गोरिदम का उपयोग समय लेने वाले और थकाऊ मानव निरीक्षणों को बायपास करने के लिए संभव है। एप्लिकेशन नीचे दिए गए विभिन्न ईवेंट पैटर्न को समझने और पहचानने के लिए "प्रशिक्षित" है।
संभावित पैटर्न एल्गोरिथ्म को "प्रशिक्षित" करने के लिए उपयोग किया जाता है।
एआई/एमएल इवेंट्स मान्यता एक दृश्य मान्यता प्रक्रिया है: एआई/एमएल उन घटनाओं को देख सकता है जो गणितीय ओटीडीआर विश्लेषण नहीं पा सकते हैं। यह उपयोगकर्ता के लिए एक बहुत शक्तिशाली विश्लेषण के परिणामस्वरूप होता है, जहां ऑप्टिकल फाइबर के पास इसे ठीक करने में सक्षम होने के लिए एक मुद्दा था।
AI/ML का उदाहरण उपयोगकर्ता को "घटनाओं" का वर्णन करता है।
ऑप्टिकल नेटवर्क को प्रबंधित करना और सरल बनानासंज्ञानात्मक नेटवर्क विशेष रूप से नेटवर्क प्रबंधन के लिए सिलवाए गए एआई अनुप्रयोगों का एक सबसेट है, जो डेटा इकट्ठा करने में सक्षम है, इससे सीखना, रणनीतियों को विकसित करना, निर्णय लेना और उचित कार्यों को निष्पादित करना। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इस दृष्टिकोण की आधारशिला हैं, नेटवर्क व्यवहार में गहन अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जो बदले में, ऑपरेटरों को नेटवर्क अनुकूलन के लिए सूचित और कुशल निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं।
ये सिद्धांत ऑप्टिकल नेटवर्क के लिए समान रूप से प्रासंगिक हैं, जहां वे नेटवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन, प्रोएक्टिव नेटवर्क रिकवरी और नेटवर्क स्थितियों के बढ़ाया विश्लेषण सहित उपयोग के मामलों की भीड़ को अनलॉक करते हैं। यद्यपि हम AI और ML को नेटवर्क प्रबंधन में एकीकृत करने के शुरुआती चरणों में हैं, लेकिन क्षमता निर्विवाद है। एआई और एमएल उपकरण नेटवर्क ऑपरेटरों के लिए एक मूल्यवान संपत्ति पेश करते हैं, जो दक्षता और विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण प्रगति का वादा करते हैं।
