NEC y Google realizan pruebas de inteligencia artificial en cable submarino

La inteligencia artificial (IA) está llegando a las redes de telecomunicaciones, en todos sus ámbitos, a más velocidad de la esperada. Las aplicaciones que se están utilizando buscan mejorar la eficiencia y capacidad de las redes sin necesidad de tener que aumentar su capacidad física, o reduciendo las inversiones de capital (CAPEX) para obtener mejoras en rendimiento y capacidad. Con esta premisa en mente, NEC anunció pruebas exitosas de transmisión que tuvieron lugar a través de un cable submarino comercial que mide más de 10,000 kilómetros usando IA y modelos probabilístico con una modulación de 64QAM. NEC, en una investigación conjunta con Google, dice haber demostrado por primera vez que el cable submarino FASTER se puede actualizar a una eficiencia espectral de 6 bits por segundo por hertz (b/s/Hz) en un segmento de 11,000 kilómetros. Esto representa una capacidad de más de 26 terabits por segundo (Tb/s) en la banda C, que es más de dos veces media la capacidad originalmente planeada para el cable. Al realizar esta prueba, se estableció un registro espectral record de 66,102 b/s/Hz en una prueba de campo realizada junto con el tráfico en vivo de los canales vecinos.

El equipo logró este resultado usando una conformación probabilística cercana a Shannon en una modulación de 64QAM y, por primera vez en un cable en vivo, se usó IA para analizar datos con el propósito de compensación de no linealidad (NLC, por sus siglas en inglés). NEC desarrolló un algoritmo NLC basado en redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés) impulsadas por datos para estimar con precisión y eficiencia la no linealidad de la señal.

“Otros enfoques de NLC han intentado resolver la ecuación no lineal de Schrodinger, que requiere el uso de algoritmos muy complejos”, dice Toru Kawauchi, gerente general de la división de redes submarinas de NEC. “Este enfoque deja de lado los modelos determinísticos de propagación no lineal, a favor de un modelo de caja negra de baja complejidad generado por algoritmos de aprendizaje automático. Los resultados demuestran tanto una mejora en el rendimiento de la transmisión como una reducción en la complejidad de la implementación. Dado que el modelo de caja negra se construye a partir de datos de transmisión en vivo, no requiere un conocimiento previo de los parámetros del cable. Esto permite que el modelo se use en cualquier cable sin modelado o caracterización previa, lo que muestra la posible aplicación de la tecnología IA para abrir sistemas de cable submarinos, en los que pueden instalarse fácilmente equipos terminales de múltiples proveedores”.

La demostración experimental de NLC logró un aumento de capacidad de 15 gigabits por segundo (Gb/s) en cada 100GHz de ancho de banda de fibra. NEC anunció planes para continuar esta investigación basada en IA, con el doble objetivo de aumentar la capacidad del sistema al tiempo que reduce la complejidad de la implementación.

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