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[導讀] 日前,日本電氣公司已經(jīng)通過使用AI技術(shù)(人工智能)和概率成形完成了對商業(yè)海底電纜的傳輸測試。測試是在超過10000千米的海底電纜上進行的。 日本電氣利用AI技術(shù)完成海底電纜的傳

日前,日本電氣公司已經(jīng)通過使用AI技術(shù)(人工智能)和概率成形完成了對商業(yè)海底電纜的傳輸測試。測試是在超過10000千米的海底電纜上進行的。

日本電氣利用AI技術(shù)完成海底電纜的傳輸測試

日本電氣與谷歌合作發(fā)表的一篇研究報告首次證明,在11000千米的長度內(nèi),F(xiàn)ASTER開放式海底電纜可以升級到6b/s/Hz的頻譜效率。

日本電氣解釋說,這意味著C頻段的容量超過了26Tb/s,超出海底電纜原計劃容量的2.5倍,并且沒有額外的資本支出。

在調(diào)制64正交振幅調(diào)制時,團隊使用近似香農(nóng)概率成形實現(xiàn)了這一結(jié)果,并且首次在現(xiàn)場電纜上使用AI技術(shù)來分析非線性補償數(shù)據(jù)。

“實現(xiàn)非線性補償?shù)钠渌椒ㄔ噲D解決非線性薛定諤方程,這需要使用非常復雜的算法。”日本電氣的海底網(wǎng)絡分公司總經(jīng)理Toru Kawauchi說,“這種方法將那些非線性傳播的確定性模型放在一邊,以支持由機器學習算法生成的低復雜度光纖黑盒模型。結(jié)果表明傳輸性能的提高和復雜度的降低。”

此外,由于黑盒模型是由實時傳輸數(shù)據(jù)構(gòu)成的,因此不需要預先了解電纜參數(shù)。這使得該模型可以在任何電纜上使用,而無需事先建?;虮碚鳌_@顯示了AI技術(shù)在打開海底電纜系統(tǒng)方面的潛在應用,這樣可以很容易地安裝來自多個供應商的終端設備。


 

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