AI技術とデータ分析技術を活用した光ネットワーク物理層の状態推定

摘要

世界中に張り巡らされた光ファイバーネットワークは，現代のディジタル社会を支える基盤インフラストラクチャーの1つである。これら光ネットワークインフラを維持運用するには，これを測定し，その状況を正確に推定し把握することが必要となる。しかしながら，この測定と状態把握には従来，訓練されたエンジニアの作業と知見が必要であった。これは光ファイバーネットワークがますます高度化し，測定と状態把握に多くの工数がかかるようになっていること，また特に日本において熟練したエンジニアの引退が重なることから，より大きな課題となりつつある。ファイバーネットワークインフラの現況をリアルタイムに監視·把握できない場合，これは光ネットヮークインフラの設計と運用に経年劣化も含めた大きなマージンを設定することにつながり，限られたインフラ資源を有効に活用することを難しくする。このような背景から，近年，光ファイバーネットワークの現況をリアルタイムに，かつ安価な方法で推定する方法が，将来光ネットワークにおける重要技術の1つとして注目を集めている。しかしながら時として全長数千キロメートルにも及ぶ長大なファイバーインフラの現況推定には，①各測定項目に対応した個別の光測定機器が必要，②長大な伝送路途中の様々な点(例えばスパンごと)での測定が必要，であり，手軽にこれを行うことは困難であった。