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Aprendizagem de Máquina para criação de amplificadores ópticos adaptativos

Prof. Dr. Erick Barboza
A massiva utilização de serviços e aplicações como Streaming de vídeo e computação em nuvem tem aumentado o tráfego de dados nas redes de telecomunicações, principalmente na Internet. A perspectiva é que novas tecnologias como Internet das coisas contribuam para um crescimento ainda maior da demanda. Comunicações ópticas possuem vantagens que as têm tornado o principal meio de transmissão utilizado para suprir a atual demanda por dados, e a principal alternativa para o suprimento da demanda futura. No contexto das comunicações ópticas temos as redes ópticas que surgiram com a evolução das tecnologias e das demandas. Por serem utilizadas como redes que encaminham tráfegos de outras redes, as redes ópticas precisam ser capazes de funcionar para uma enorme quantidade de serviços, cada um com seus requisitos individuais de qualidade. Neste contexto, surge a necessidade da criação de uma rede óptica que seja automática e reconfigurável capaz de tomar decisões sem a intervenção humana. Estas redes são as redes ópticas dinâmicas, e elas possuem requisitos como auto-configuração, auto-otimização e auto-proteção. Tanto a comunidade acadêmica quanto a indústria têm direcionado esforços para a criação das redes ópticas dinâmicas. Um das funcionalidades necessárias para a criação destas redes é a elaboração de estratégias que tornem os dispositivos ópticos autônomos. Com o intuito de contribuir para o desenvolvimento e criação de redes ópticas dinâmicas eficientes e autônomas, este projeto tem como objetivo criar estratégias que tornem o amplificador óptico autônomos. Especificamente, serão utilizadas técnicas de aprendizagem de máquinas para a criação de modelos de adaptação do comportamento do amplificador, baseado nas características do equipamento e no cenário da rede.
Referências
1. P. J. Winzer, D. T. Neilson, and A. R. Chraplyvy, "Fiber-optic transmission and networking: the previous 20 and the next 20 years" Opt. Express, vol. 26, no. 18, pp. 24 190-24 239, Sep 2018.
2. E. d. A. Barboza, M. J. da Silva, L. D. Coelho, C. J. Bastos-Filho, and J. F. Martins Filho, "Amplifier adaptive control of operating point considering non-linear interference", IEEE Photonics Technology Letters, 2018.
3. C. J. Bastos-Filho, E. d. A. Barboza, and J. F. Martins-Filho, "Estimating the spectral gain and the noise figure of edfa using artificial neural networks," in Transparent Optical Networks (ICTON), 2017 19th International Conference on. IEEE, 2017, pp. 1-4.