OFC 2025：AI/ML推動(dòng)下一代光網(wǎng)絡(luò)變革

北京時(shí)間2月20日消息（水易）作為光通信領(lǐng)域全球規(guī)模最大、歷史最久、影響力最強(qiáng)的國(guó)際性學(xué)術(shù)會(huì)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(huì)議。

OFC官網(wǎng)繼續(xù)發(fā)布博客文章進(jìn)行預(yù)熱。思科光網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Maurizio Gazzola在文章中表示，預(yù)計(jì)在OFC 2025會(huì)議上最熱門的話題之一將是人工智能的崛起及其對(duì)電信行業(yè)的影響。

AI在光網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用對(duì)提升數(shù)據(jù)傳輸性能和可靠性愈發(fā)重要。通過(guò)運(yùn)用AI/ML技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商能實(shí)現(xiàn)更高數(shù)據(jù)速率、更強(qiáng)可靠性和更低運(yùn)營(yíng)成本。AI使得復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的管理達(dá)到了傳統(tǒng)方法難以企及的規(guī)模與速度。隨著光網(wǎng)絡(luò)技術(shù)演進(jìn)和數(shù)據(jù)需求激增，AI的角色將進(jìn)一步擴(kuò)展，推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、運(yùn)維和維護(hù)的創(chuàng)新。

光網(wǎng)絡(luò)的AI/ML應(yīng)用有哪些？

1、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、規(guī)劃和優(yōu)化。流量預(yù)測(cè)：AI可預(yù)測(cè)流量模式并主動(dòng)調(diào)整帶寬分配，優(yōu)化資源利用；路由優(yōu)化：機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，確定數(shù)據(jù)包最優(yōu)路徑，降低時(shí)延與擁塞，實(shí)現(xiàn)自愈網(wǎng)絡(luò)；自配置網(wǎng)絡(luò)：當(dāng)新增設(shè)備或檢測(cè)到流量變化時(shí)，AI/ML使光網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)完成配置；資源分配：動(dòng)態(tài)調(diào)配波長(zhǎng)和帶寬等資源，根據(jù)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)優(yōu)化配置。

2、故障預(yù)測(cè)。通過(guò)分析歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，AI能預(yù)測(cè)組件故障并提前維護(hù)，提升網(wǎng)絡(luò)可靠性。

3、異常檢測(cè)與主動(dòng)恢復(fù)。AI/ML系統(tǒng)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異常征兆，實(shí)現(xiàn)服務(wù)預(yù)恢復(fù)。

4、自適應(yīng)傳輸系統(tǒng)。調(diào)制格式調(diào)整：根據(jù)信號(hào)質(zhì)量和信道損傷等實(shí)時(shí)條件，AI/ML選擇最優(yōu)調(diào)制方案；功率優(yōu)化：算法動(dòng)態(tài)調(diào)整光信號(hào)功率，在確保傳輸效率的同時(shí)減少串?dāng)_。

5、現(xiàn)網(wǎng)實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)解析：AI/ML技術(shù)解讀光時(shí)域反射儀（OTDR）和光網(wǎng)絡(luò)管理（ONM）原始數(shù)據(jù)。

6、傳輸質(zhì)量(QoT)評(píng)估。AI模型基于多參數(shù)預(yù)測(cè)新連接的傳輸質(zhì)量，確保符合SLA協(xié)議。

以O(shè)TDR事件識(shí)別為例，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工程師通過(guò)分析OTDR曲線來(lái)識(shí)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(cè)事件特征（如反射峰或損耗突增），而AI/ML通過(guò)訓(xùn)練可自動(dòng)識(shí)別這些模式。例如，AI能發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)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(biāo)注的事件類型與位置，大幅簡(jiǎn)化運(yùn)維流程。

再比如，認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)賦能智能管理。認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)是專門為網(wǎng)絡(luò)管理定制的人工智能應(yīng)用子集，具備數(shù)據(jù)采集、學(xué)習(xí)、策略制定與自主決策能力。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)深度分析網(wǎng)絡(luò)行為，幫助運(yùn)營(yíng)商優(yōu)化決策。在光網(wǎng)絡(luò)中，這類技術(shù)可應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、主動(dòng)恢復(fù)和狀態(tài)分析等領(lǐng)域。

盡管AI/ML與網(wǎng)絡(luò)管理的融合尚處早期階段，但其在提升運(yùn)維效率與可靠性方面的潛力已毋庸置疑。對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商而言，AI/ML工具正成為推動(dòng)下一代光網(wǎng)絡(luò)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。

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