Optik iletişim sistemleri neredeyse tüm modern veri iletimini, küresel internet geri kemikten hiper ölçekli veri merkezlerine ve yüksek frekanslı ticaret ağlarına kadar. bant genişliği talepleri, bulut bilişim, yapay zeka iş yükleri ve Nesnelerin İnterneti - daha verimli, doğru ve uyarlayıcı alıcılara ihtiyaç duyarsız, karmaşık, zamanlayıcı sinyal işleme, yüksek çözünürlükte veri sağlama sistemlerine dönüştürmenin kritik görevinde (projektif veri işleme) daha fazla performans gösterir.

Optik Alıcı Signal Processing

Optik bir alıcı sadece ışık tespit etmekten çok daha fazlasını yapar. sinyal zinciri bir fotodetektör (tipik olarak bir PIN veya avalanche fotodiode) ile başlar ve gelen optik gücü bir fotoğrafçıklayıcı tarafından ortaya çıkarır.Bu akım, fiber kanal tarafından tanıtıldı: analog dağıtım (CD), kutuplaşma (ADC) Dijital alanda bir kez, sinyal işlemenin gerçek çalışması başlar.

Konvansiyonel DSP zincirleri, doğrusal olmayan yanıtlara (DFE) bir geri bildirim yolu eklemek için geri bildirim yolu ekleyin. Örneğin, bir beslemeli eşitleyici (FFE) gecikme hatları ve sabit katlar kullanarak kanal uyarıları beyazla, ancak karmaşıklık yanıtları ile sabitlenir.In coherent alıcılar, taşıyıcı kurtarma, kormatik dağıtım tazminatı gibi teknikler (ISI) frekans-çakırlık tahminleri (MLSE) ile aynı zamanda, ancak karmaşıklık süresiz bir şekilde büyür.

Onların ubiquity rağmen, bu klasik yöntemler iyi bilinen kısıtlamalara sahiptir. Lineer modellere güvenirler, kanal dürtülerine doğal olarak suboptimal sağlar - bu zorluklar veri odaklı, adaptif bir makine öğrenme yaklaşımları için doğal bir açılış yaratırlar.

Makine Öğrenmesi Optik Signal Processing Nasıl Geliştirilir

Makine öğrenimi temel olarak farklı bir paradigma sunuyor: Kanalın sabit bir modelini varsaymak yerine, ML algoritmaları doğrudan örneklerden verileri temizlemek için haritalamayı öğrenir. Bu, doğrusal olmayanları yakalamalarına, zaman-varying bozulmalarına adapte olmalarına ve hatta mühendislerin dahil edemeyeceği özellikleri keşfetmelerine olanak sağlar. Optik alıcılara uygulanan makine öğrenme teknikleri denetimsiz, gözetimsiz, yarı denetimsiz, yarı denetimsiz ve öğrenme kategorilerine geniş ölçüde sınıflandırılabilir.

Eşitleştirme ve Tespit için Öğrenmeyi Etkiliyor

Denetimli öğrenmede, bir model giriş özelliklerinden çiftlere (örneğin, örnekleyici sinyal değerleri) eğitim edilir ve hedef etiketler (geçmiş semboller için) ortak görevler, modelin bir hesapla aktarıldığı ve dizi düzey algılamanın, modelin en muhtemel dizinleri modellendiği zaman, DLYS'nin eşitleme nedeniyle, yerel zamansal olmayan bir analize yol açan bir dizi işaretle işaretlenen 32.Recurrent sinir ağları (RNNs), özellikle de uzun vadeli bellek (LSTM) ağlarının modellenmesi, AVE-düzeltme bağlı olarak, AVE-düzeltmeler tarafından çok sayıda sinyale bağlı olarak ortaya çıkabilir.

Denetimsiz ve Kendi Kendine Güvenmiş Öğrenme

Otomatik kodlayıcılar gibi denetimsiz öğrenme teknikleri, tüm iletişim sistemini son derece iyi bir şekilde öğrenme için kullanılmıştır - alıcı eşitleştirmeyi şekillendirmekten - açık etiketler gerektirmeden. autoencoder, girişin minimum bozulma ile yeniden yapılandırılmasını sağlayan sinyalin kompakt bir gösterimini öğrenir.Bu, belirli kanal bozulmaları için optimize edilmiş tasarımlara yol açabilir. Self-netlenen yaklaşımlar için, kontrastlı öğrenme gibi, aynı zamanda sağlam özellikler öğrenmeden de yararlanılabilir sinyal verileri öğrenmek için araştırılmıştır.

Adaptasyon Öğrenmesi Adaptive Control

Fiberleme öğrenme (RL) optik alıcı DSP'de daha az yaygındır, ancak kanal koşullarını değiştirmek için söz verir, örneğin açık bir modele ihtiyaç duymadan.

Deep Neural Network Architectures in Practice

Bazı mimarlıklar özellikle etkili kanıtlandı:

  • [FONT:0)Convolutional Neural Networks (CNNs)[Dönetici:0)[değiştir | kaynağı değiştir] Sürekli eşitleştirme ve özellik çıkarma için kullanılır.Onlar hesaplanabilir ve orta donanım kaynakları ile uygulanabilir. One-boyutlu CNNs (1D-CNN) doğrudan zaman domain sinyalini süreçtir.
  • [FONT=0)Reservoir Computing): Sabit rastgele iç ağırlıklarla ve trenlenebilir bir lineer okuma için bir tür recurrent network. Özellikle düşük eğitim karmaşıklığı ve donanım uygulamaları için uygun fiyatlı (örneğin, fotonik rezervuarlarda).
  • [FONT-Valued Neural Networks [[Dönetici: Optik sinyaller doğal olarak karmaşıktır (in-fay ve dörtlü bileşenler). Kompleks değerli sinir ağları (CVNNs) bu bileşenleri doğal olarak, faz bilgileri ve genellikle parametreleri iki kez doğru değerli ağları korur.
  • [FONT:0)Generative Adversarial Networks (GANs))[Dönetici için kullanılan veriler için kullanılır – küçük eğitim setlerini tamamlamak için gerçekçi sentetik sinyal verileri – ve optik performans izlemede bir anomali tespit etmek için.

Optik Alıcılarda Makine Öğrenmenin Avantajları

ML'yi optik alıcı sinyal işlemeye entegre etmenin faydaları, daha önce pratik olmayan yeni yeteneklere yol açıyor:

  • [FONT=0)Enhanced Bit Error Rate (BER) Performans): ML eşitleştiriciler, doğrusal olmayan rejimlere kıyasla büyüklükteki sıralamalarda sayısal eşitleştiriciler ile karşılaştırıldığında, dağıtım tabanlı eşitleştirici bağlantılarda, alıcı duyarlılığında 1-2 dB iyileştirme göstermiştir.
  • [FONT:0)Komserlerin Taklit Edilmesi[Dönergeler: Tek bir ML modeli, kormatik dağılımı, doğrusal olmayanlık ve lazer faz gürültülerini aynı anda çalıştırabilir, klasik yöntemler bu bağımsız olarak optimize eder.
  • [FONT:0] Gerçek Zaman Operasyonu[[Dönetici: ML modelleri, pilot sembolleri veya stop-start eğitim almadan online öğrenme, otomatik olarak kanal sürüklenebilir.
  • [FONT=0]Data-Driven Performans İzleme[[Dönetici: ML modelleri sadece kodlanmış bitleri değil aynı zamanda güven ölçümleri (uncertainty tahminleri), akıllı ağ yönetimi ve tahmin edici bakım sağlar.
  • [FONT:0) Yüksek Baud Oranları ) için erişilebilirlik: Sembol oranları 100 GBaud'yı aşıyorken, klasik eşitleştiriciler, yüksek sayıda musluktan dolayı yasal olarak karmaşık hale gelir. ML modelleri, doğru eğitilmişken çok daha az parametre ile karşılaştırılabilir veya daha iyi performans elde edebilir.
  • [FONT:0) Yeni Sistemler için Gelişim Zamanı[[Dönetici: Her yeni bozulma şekli için el-craft algoritmaları yerine, mühendisler gerçek dağıtılmış bağlantıdan ölçümler üzerinde veri odaklı modeller eğitebilir, zaman-pazarı hızlandırabilir.

Meydanlar ve Sınırlar

Onun vaadine rağmen, gerçek dünya optik alıcılarda makine öğrenimi dağıtmak, çeşitli dışsal engellerle yüz yüze karşı karşıyadır:

  • [FONT:0]Data Acquisition and Labeling): Süpervizör öğrenme, gönderilen verilerin nereden bilindiği konusunda çok fazla sayıda etiket gerektirir. Bu tür verileri gerçek operasyonel koşullar altında satın almak pahalı ve zaman alıcıları ile birlikte ele almak gerekir.
  • [FONT=0)C ⁇ Kompleksi ve Güç Tüketimi[DÜT:1): Deep sinir ağları, sembolün başına birçok değişkenli (MAC) işlem gerektirir. 400-Gbps alıcı için DSP, ikinci başına milyarlarca sembolü işlemek zorundadır.
  • [FONT=0)Real-Time Inference Latency[[Dönetici]: Optik alıcılar nanosaniye sembolü dönemlerinde çalışır. ML inference birkaç sembol aralığı içinde tamamlamak gerekir. Birçok derin öğrenme modeli, özellikle de kanallama, ölçüm gibi teknikleri yüksek gecikmeli vardır.
  • [FONT:0]Genelleştirme ve Aşırılaştırma[Dönetici: Bir fiber bağlantıdan veri üzerinde eğitilmiş bir ML modeli farklı parametrelerle (örneğin, farklı fiber tipi, yay uzunluğu, fırlatma gücü) başka bir bağlantıda kullanıldığında başarısız olabilir.
  • [FONT=0]Lack of Interpretability): Deep sinir ağları kara kutular. bir ML alıcının neden zor olduğunu anlamak için bir hata yaptığını anlamak.Bu, analizin zorunlu olduğu telecom-grad ekipmanlarında sertifikasyon için önemli bir engel.
  • [[DSP Ekosistemler[[Döneticiler) ile ilgili olarak: Mevcut optik alıcılar olgun, savaş test edilmiş DSP boru hatlarına sahiptir.Bir ML blokunu kullanarak dikkatli bir arayüz tasarımı, kenar vakalarını ele almak ve geri uyumluluk gerekir. Genel sistem hala sıkı jitter ile, gezi ve hata-floor özellikleriyle karşı karşıya olmalıdır.

Future Yol Tarifi

Alan hızla gelişiyor ve birçok ortaya çıkan trend mevcut sınırlamaların üstesinden gelmeye söz veriyor:

Donanım-Aware Model Tasarım

Araştırma giderek dijital ASIC veya FPGA uygulamaları için arkadaşlık ağlarının tasarlanmasına odaklanmıştır. Bu, sinirsel koherasyonun yalnızca +1 ve -1 ağırlıkları kullanan, çok fazla uygulama maliyetinin dramatik bir şekilde azaltılmasına odaklanmıştır; casusluk sinir ağları (SNNs) ultra-düşük güç için umut verici enerji verimliliği gösterdi; ve mikropülasyonun kendisi optik olarak gerçekleştirildiği fotoğrafsal ağlar.

Online ve Sürekli Öğrenme

Bir kez bir model eğitimi ve onu dondurmak yerine, gelecekteki alıcılar, daha önceleri takip etmeden modelin artacağını ve fiber bitkinin yaşlandığını veya yeniden yapılandırılabileceğini unutmasını sağlayacak olan online öğrenme algoritmaları istihdam edeceklerdir.

Network-Wide Optimizasyonu için Federated Learning for Network-Wide Optimizasyon

Bireysel alıcılar, ham verileri değiştirmeden paylaşılan bir modele çalışmak için işbirliği yapabilirler, örneğin, farklı bağlantıdaki birden fazla alıcı, kolektif olarak tüm bağlantıya daha iyi bir model üretebilir, özel verileri korumaktayken.Bu aynı zamanda tek bir düğüme olan yükü azaltır.

End-to-Bit Transceivers

Optik iletişimdeki ML'nin nihai uzantısı, tüm fiziksel katmanı öğrenmektir - verici pul şekillendirme ve alıcı eşitleştirme ve dekoding tasarımdan - tek bir son-to-son sinir ağı olarak, bu yaklaşım, geleneksel olmayan kanallarda ortaya çıkan yeni takımyıldızlar ve pul şekilleri keşfetmek için gösterilmiştir. 50-100 Gbps'de deneysel gösteriler rapor edildi, ancak gerçek zamanlı uygulama bir sınır olarak kalır.

Standartlaştırma ve Benchmarking

ML, telecom endüstrisi tarafından kabul edilmek için standartlaştırılmış kritere ihtiyaç vardır. Efforts underway, IEEE P1918.1 "Tactile Internet" çalışma grubu ve Optik İnternet çalışma Forumu (OIF) projeleri, referans kanalları tanımlamak, değerlendirme metrikleri tanımlamak ve açık veri setleri gibi açık kodlar.

Kuantum Anahtar Dağıtımı ile entegrasyon (QKD)

ML- bazlı sinyal işlemesi, QKD alıcıları için de araştırılıyor, sinyal-to-noise oranı son derece düşük. Neural ağları önemli uzlaşmayı geliştirebiliyor ve hata oranlarını azaltır, QKD daha pratik olarak kullanılan fiber ağlarda.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Makine öğrenimi optik alıcı sinyal işlemede mümkün olan şeyleri yeniden tanımlamaktır. Sabit, doğrusal modeller veriye dayalı, doğrusal olmayan ve adaptif algoritmalarına geçiş yaparak, ML daha yüksek veri oranlarına, daha uzun süre boyunca boşluklara ve daha sağlam bir işlemden daha fazla tasarruf sağlar.Relamental transformasyonlar, yasal olmayan bir şekilde, yüksek çözünürlükte otomatik olarak otomatik olarak incelenir.The next generation of optik transceivers will likely bütünleşik devreleri, ushering.