OFC 2025：AI/ML推動下一代光網(wǎng)絡變革

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，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。

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