北京時間2月20日消息（水易）作為光通信領域全球規(guī)模最大、歷史最久、影響力最強的國際性學術(shù)會議，OFC 2025將于2025年3月30日至4月3日舉辦。值得一提的是，今年也是第50屆OFC會議。
OFC官網(wǎng)繼續(xù)發(fā)布博客文章進行預熱。思科光網(wǎng)絡架構(gòu)團隊負責人Maurizio Gazzola在文章中表示，預計在OFC 2025會議上最熱門的話題之一將是人工智能的崛起及其對電信行業(yè)的影響。
AI在光網(wǎng)絡中的應用對提升數(shù)據(jù)傳輸性能和可靠性愈發(fā)重要。通過運用AI/ML技術(shù)，網(wǎng)絡運營商能實現(xiàn)更高數(shù)據(jù)速率、更強可靠性和更低運營成本。AI使得復雜網(wǎng)絡的管理達到了傳統(tǒng)方法難以企及的規(guī)模與速度。隨著光網(wǎng)絡技術(shù)演進和數(shù)據(jù)需求激增，AI的角色將進一步擴展，推動網(wǎng)絡設計、運維和維護的創(chuàng)新。
光網(wǎng)絡的AI/ML應用有哪些？
1、網(wǎng)絡設計、規(guī)劃和優(yōu)化。流量預測：AI可預測流量模式并主動調(diào)整帶寬分配，優(yōu)化資源利用；路由優(yōu)化：機器學習算法分析網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，確定數(shù)據(jù)包最優(yōu)路徑，降低時延與擁塞，實現(xiàn)自愈網(wǎng)絡；自配置網(wǎng)絡：當新增設備或檢測到流量變化時，AI/ML使光網(wǎng)絡自動完成配置；資源分配：動態(tài)調(diào)配波長和帶寬等資源，根據(jù)實時網(wǎng)絡狀態(tài)優(yōu)化配置。
2、故障預測。通過分析歷史與實時數(shù)據(jù)，AI能預測組件故障并提前維護，提升網(wǎng)絡可靠性。
3、異常檢測與主動恢復。AI/ML系統(tǒng)監(jiān)控網(wǎng)絡異常征兆，實現(xiàn)服務預恢復。
4、自適應傳輸系統(tǒng)。調(diào)制格式調(diào)整：根據(jù)信號質(zhì)量和信道損傷等實時條件，AI/ML選擇最優(yōu)調(diào)制方案；功率優(yōu)化：算法動態(tài)調(diào)整光信號功率，在確保傳輸效率的同時減少串擾。
5、現(xiàn)網(wǎng)實時學習。網(wǎng)絡數(shù)據(jù)解析：AI/ML技術(shù)解讀光時域反射儀（OTDR）和光網(wǎng)絡管理（ONM）原始數(shù)據(jù)。
6、傳輸質(zhì)量(QoT)評估。AI模型基于多參數(shù)預測新連接的傳輸質(zhì)量，確保符合SLA協(xié)議。
以OTDR事件識別為例，網(wǎng)絡運維工程師通過分析OTDR曲線來識別光纖鏈路中的故障并保證傳輸質(zhì)量。傳統(tǒng)方式依賴人工檢測事件特征（如反射峰或損耗突增），而AI/ML通過訓練可自動識別這些模式。例如，AI能發(fā)現(xiàn)數(shù)學分析難以捕捉的微小彎曲損耗事件，顯著提升故障定位效率。用戶界面可直觀展示AI標注的事件類型與位置，大幅簡化運維流程。
再比如，認知網(wǎng)絡賦能智能管理。認知網(wǎng)絡是專門為網(wǎng)絡管理定制的人工智能應用子集，具備數(shù)據(jù)采集、學習、策略制定與自主決策能力。機器學習算法通過深度分析網(wǎng)絡行為，幫助運營商優(yōu)化決策。在光網(wǎng)絡中，這類技術(shù)可應用于網(wǎng)絡優(yōu)化、主動恢復和狀態(tài)分析等領域。
盡管AI/ML與網(wǎng)絡管理的融合尚處早期階段，但其在提升運維效率與可靠性方面的潛力已毋庸置疑。對網(wǎng)絡運營商而言，AI/ML工具正成為推動下一代光網(wǎng)絡變革的核心驅(qū)動力。
- 智能數(shù)據(jù)云如何重塑企業(yè)個性化
- 建筑物內(nèi)移動覆蓋的電信基礎設施及其挑戰(zhàn)
- 如何利用人工智能和數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)可持續(xù)綠色技術(shù)
- 了解網(wǎng)絡適配器：提高計算機網(wǎng)絡效率
- 如何為布線環(huán)境選擇合適的網(wǎng)絡電纜標簽
- 無線前傳的核心：CPRI無線模塊全面介紹
- 量子計算如何改善供應鏈
- 大疆創(chuàng)新即將發(fā)布新品；CTI收購英國Candeo Vision 拓展歐洲視聽集成市場——2025年06月06日
- 采用機器學習的3大挑戰(zhàn)及應對策略
- 構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)能源監(jiān)控應用的最佳實踐
免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。
