Title:
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PROJETO DE LINKS DE FIBRAS ÓPTICAS USANDO TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL |
Author(s):
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Bruno Cesar dos Santos Lima, Israel Avanci Marques, Nizam Omar e Rafael Euzébio Pereira de Oliveira |
ISBN:
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978-989-8533-96-8 |
Editors:
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Paula Miranda, Cristiano Costa, Pedro Isaías e Flávia Maria Santoro |
Year:
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2019 |
Edition:
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Single |
Keywords:
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Redes Ópticas, Fibras Ópticas, Inteligência Artificial, Machine Learning, Rede Neural Artificial, Bayes, Deep Learning |
Type:
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Full |
First Page:
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94 |
Last Page:
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100 |
Cover:
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Full Contents:
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Paper Abstract:
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A comunicação digital em nossa sociedade é fortemente baseada em redes interconectadas usando fibras ópticas. Este
cenário exige redes melhores com alto desempenho e baixo custo tanto na operação como no projeto da rede. Efeitos
lineares e não lineares afetam o desempenho da comunicação em links ópticos e devem ser levados em consideração no
projeto do enlace. O presente trabalho propõe a utilização de algoritmos de inteligência artificial (IA) para prever
distorções de atenuação, dispersão e efeitos não-lineares em projetos de links ópticos, garantindo sua otimização
autônoma. Propomos o uso de IA para o projeto de um enlace de fibra óptica dados a distância, taxa de operação e taxa
de erro de bits (BER) requerida. Comparamos a performance de 4 algoritmos de IA (redes Bayesianas, redes neurais
perceptron (MLP), KNN, e Deep Learning) e obtivemos acurácias de até 99% e previsão de enlaces otimizados em
recursos de amplificação e compensação de dispersão dentro dos parâmetros estabelecidos com a abordagem Deep
Learning e KNN. |
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