PROJETO DE LINKS DE FIBRAS ÓPTICAS USANDO TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Abstract

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.