C114訊 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官網繼續(xù)發(fā)布博客文章進行預熱。思科光網絡架構團隊負責人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在光網絡中的應用對提升數據傳輸性能和可靠性愈發(fā)重要。通過運用AI/ML技術，網絡運營商能實現更高數據速率、更強可靠性和更低運營成本。AI使得復雜網絡的管理達到了傳統(tǒng)方法難以企及的規(guī)模與速度。隨著光網絡技術演進和數據需求激增，AI的角色將進一步擴展，推動網絡設計、運維和維護的創(chuàng)新。
光網絡的AI/ML應用有哪些？
1、網絡設計、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絡數據，確定數據包最優(yōu)路徑，降低時延與擁塞，實現自愈網絡；自配置網絡：當新增設備或檢測到流量變化時，AI/ML使光網絡自動完成配置；資源分配：動態(tài)調配波長和帶寬等資源，根據實時網絡狀態(tài)優(yōu)化配置。
2、故障預測。通過分析歷史與實時數據，AI能預測組件故障并提前維護，提升網絡可靠性。
3、異常檢測與主動恢復。AI/ML系統(tǒng)監(jiān)控網絡異常征兆，實現服務預恢復。
4、自適應傳輸系統(tǒng)。調制格式調整：根據信號質量和信道損傷等實時條件，AI/ML選擇最優(yōu)調制方案；功率優(yōu)化：算法動態(tài)調整光信號功率，在確保傳輸效率的同時減少串擾。
5、現網實時學習。網絡數據解析：AI/ML技術解讀光時域反射儀（OTDR）和光網絡管理（ONM）原始數據。
6、傳輸質量(QoT)評估。AI模型基于多參數預測新連接的傳輸質量，確保符合SLA協議。
以OTDR事件識別為例，網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)現數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，認知網絡賦能智能管理。認知網絡是專門為網絡管理定制的人工智能應用子集，具備數據采集、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絡行為，幫助運營商優(yōu)化決策。在光網絡中，這類技術可應用于網絡優(yōu)化、主動恢復和狀態(tài)分析等領域。
盡管AI/ML與網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。對網絡運營商而言，AI/ML工具正成為推動下一代光網絡變革的核心驅動力。 
