অপটিকাল নেটওয়ার্কগুলিতে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি ডেটা পরিবহনের কার্যকারিতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। অপটিক্যাল নেটওয়ার্কগুলিতে এআই/এমএল উপার্জনের মাধ্যমে, নেটওয়ার্ক অপারেটররা উচ্চতর ডেটা হার, উন্নত নির্ভরযোগ্যতা এবং কম অপারেশনাল ব্যয় অর্জন করতে পারে। এআই এমন একটি স্কেল এবং গতিতে জটিল নেটওয়ার্কগুলির পরিচালনার অনুমতি দেয় যা traditional তিহ্যবাহী পদ্ধতির সাথে অপ্রাপ্য হবে। অপটিক্যাল নেটওয়ার্ক প্রযুক্তি যেমন বিকশিত হয় এবং ডেটা চাহিদা বৃদ্ধি পায়, এআইয়ের ভূমিকা আরও প্রসারিত হবে বলে আশা করা হচ্ছে, নেটওয়ার্ক ডিজাইন, অপারেশন এবং রক্ষণাবেক্ষণে উদ্ভাবন চালানো।
অপটিক্যাল নেটওয়ার্কিংয়ের জন্য সম্ভাব্য এআই/এমএল অ্যাপ্লিকেশনগুলি কী কী?
নেটওয়ার্ক ডিজাইন, পরিকল্পনা এবং অপ্টিমাইজেশন:
• ট্র্যাফিক পূর্বাভাস: এআই ট্র্যাফিক নিদর্শনগুলির পূর্বাভাস দিতে পারে এবং চাহিদা মেটাতে ব্যান্ডউইথ বরাদ্দকে সক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করতে পারে, এইভাবে নেটওয়ার্ক সংস্থানগুলির ব্যবহারকে অনুকূল করে তোলে।
• রুট অপ্টিমাইজেশন: মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি ডেটা প্যাকেটগুলির জন্য সর্বাধিক দক্ষ পাথ নির্ধারণ করতে নেটওয়ার্ক ডেটা বিশ্লেষণ করে, স্ব-নিরাময় নেটওয়ার্কগুলির ধারণায় বিলম্বিতা এবং যানজট ড্রাইভিং হ্রাস করে
• স্ব-কনফিগারিং নেটওয়ার্কগুলি: এআই/এমএল অপটিক্যাল নেটওয়ার্কগুলিকে নতুন ডিভাইস যুক্ত করার সময় বা ট্র্যাফিকের পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করার পরে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কনফিগার করতে সক্ষম করে।
• রিসোর্স বরাদ্দ: এআই/এমএল গতিশীলভাবে নেটওয়ার্কের সংস্থানগুলি যেমন তরঙ্গদৈর্ঘ্য এবং ব্যান্ডউইথথ বরাদ্দ করে, বর্তমান নেটওয়ার্ক শর্ত এবং চাহিদার জন্য অনুকূলকরণ করে।
ব্যর্থতার পূর্বাভাস:
Network নেটওয়ার্ক ডেটা বিশ্লেষণ করে (historical তিহাসিক এবং বর্তমান), এআই ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যখন সমস্যাগুলি হওয়ার আগে উপাদানগুলি ব্যর্থ হতে এবং রক্ষণাবেক্ষণের সময় নির্ধারণের সময় নির্ধারণ করতে পারে, নেটওয়ার্কের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করে।
প্র্যাকটিভ পুনরুদ্ধারের জন্য অসাধারণ সনাক্তকরণ: এআই/এমএল সিস্টেমগুলি অসঙ্গতিগুলির জন্য নেটওয়ার্কটি পর্যবেক্ষণ করতে পারে যা কোনও আসন্ন ব্যর্থতা নির্দেশ করতে পারে, পরিষেবাগুলির প্রাক -পুনরুদ্ধারের অনুমতি দেয়
অভিযোজিত সংক্রমণ সিস্টেম:
• মড্যুলেশন ফর্ম্যাট সামঞ্জস্য: এআই/এমএল রিয়েল-টাইম নেটওয়ার্ক অবস্থার উপর ভিত্তি করে ডেটা সংক্রমণের জন্য অনুকূল মড্যুলেশন ফর্ম্যাটটি নির্বাচন করতে পারে যেমন সংকেত গুণমান এবং চ্যানেল প্রতিবন্ধকতা।
• পাওয়ার লেভেল অপ্টিমাইজেশন: এআই/এমএল অ্যালগরিদমগুলি হস্তক্ষেপ এবং ক্রস-টককে হ্রাস করার সময় দক্ষ সংক্রমণ নিশ্চিত করতে অপটিক্যাল সংকেতগুলির পাওয়ার স্তরগুলি সামঞ্জস্য করে।
রিয়েল নেটওয়ার্ক থেকে শিখুন:
• নেটওয়ার্ক ডেটা ব্যাখ্যা: এআই/এমএল কৌশলগুলি অপটিক্যাল টাইম ডোমেন প্রতিচ্ছবি (ওটিডিআর) এবং ওএনএম কাঁচা ডেটা থেকে গঠনমূলক ডেটা ব্যাখ্যা সরবরাহ করে
সংক্রমণের গুণমান (কিউওটি) অনুমান:
• কিউটি পূর্বাভাস: এআই মডেলগুলি বিভিন্ন নেটওয়ার্ক পরামিতিগুলির উপর ভিত্তি করে নতুন সংযোগগুলির জন্য সংক্রমণের মানের পূর্বাভাস দেয়, এসএলএ (পরিষেবা স্তরের চুক্তি) পূরণ হয় তা নিশ্চিত করতে সহায়তা করে।
রিয়েল নেটওয়ার্ক থেকে শিখুন: স্বয়ংক্রিয় ওটিডিআর ইভেন্টগুলি স্বীকৃতিআসল নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশন থেকে শিখুনটি ঘনিষ্ঠভাবে দেখে নেওয়া যাক। অপটিক্যাল বিশেষজ্ঞরা ফাইবার লিঙ্কগুলিতে ত্রুটিগুলি সনাক্ত করতে ওটিডিআর ট্রেসগুলি বিশ্লেষণ করে এবং সংক্রমণের মানের গ্যারান্টি দেয়। এটি ইভেন্টের স্বাক্ষরগুলি পরীক্ষা করে অর্জন করা হয়, যা নির্দিষ্ট ডিভাইস বা ত্রুটি যেমন ভাঙা ফাইবার, একটি খারাপ সংযোজক বা বেন্ট ফাইবারের ত্রুটিগুলির ত্রুটিগুলির চিহ্নগুলিতে অবস্থানকে বোঝায়। ওটিডিআর সিস্টেমগুলি ফাইবারের এক প্রান্তে একটি সংক্ষিপ্ত লেজার পালস ইনজেকশন দিয়ে এবং একই স্থানে একটি ফটোডিয়োডের সাথে ব্যাকস্ক্যাটারড এবং প্রতিফলিত আলো পরিমাপ করে কাজ করে। এই প্রক্রিয়াটির ফলাফলটিকে ওটিডিআর ট্রেস হিসাবে অভিহিত করা হয়, অর্থাত্ ফাইবার বরাবর দূরত্বের ফাংশন হিসাবে অপটিক্যাল পাওয়ারের একটি গ্রাফিকাল উপস্থাপনা। নীচের ছবিতে একটি সাধারণ উদাহরণ রিপোর্ট করা হয়েছে।
একাধিক ইভেন্ট সহ একটি ওটিডিআর ট্রেসের চিত্রণ। পাঠ্য টীকাগুলি এই ইভেন্টগুলির মূল কারণগুলি বর্ণনা করে.
সময়সাপেক্ষ এবং ক্লান্তিকর মানব পরিদর্শনগুলি বাইপাস করতে সাম্প্রতিক স্বয়ংক্রিয় ইভেন্ট সনাক্তকরণ এআই/এমএল অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করা এখন সম্ভব। অ্যাপ্লিকেশনটি নীচের মতো বিভিন্ন ইভেন্টের নিদর্শনগুলি বুঝতে এবং সনাক্ত করতে "প্রশিক্ষিত"।
সম্ভাব্য নিদর্শনগুলি অ্যালগরিদমকে "প্রশিক্ষণ" দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়।
এআই/এমএল ইভেন্টগুলির স্বীকৃতি একটি ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতি প্রক্রিয়া: এআই/এমএল এমন ইভেন্টগুলি দেখতে পারে যা গাণিতিক ওটিডিআর বিশ্লেষণ খুঁজে পায় না। এটি ব্যবহারকারীকে বহির্মুখী করার জন্য খুব শক্তিশালী বিশ্লেষণের ফলস্বরূপ যেখানে এটি ঠিক করতে সক্ষম হওয়ার জন্য অপটিকাল ফাইবারের কোনও সমস্যা ছিল।
এআই/এমএল এর উদাহরণ ব্যবহারকারীর কাছে "ইভেন্টগুলি" বর্ণনা করে।
অপটিক্যাল নেটওয়ার্কগুলি পরিচালনা করুন এবং সরল করুনজ্ঞানীয় নেটওয়ার্কগুলি হ'ল এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি উপসেট যা বিশেষত নেটওয়ার্ক পরিচালনার জন্য তৈরি, ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম, এ থেকে শেখা, কৌশলগুলি তৈরি করা, সিদ্ধান্ত নেওয়া এবং উপযুক্ত পদক্ষেপগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি এই পদ্ধতির মূল ভিত্তি, নেটওয়ার্ক আচরণে গভীরতর অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে, যা ঘুরেফিরে অপারেটরদের নেটওয়ার্ক অপ্টিমাইজেশনের জন্য অবহিত এবং দক্ষ সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।
এই নীতিগুলি অপটিক্যাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে সমানভাবে প্রাসঙ্গিক, যেখানে তারা নেটওয়ার্ক অপ্টিমাইজেশন, প্র্যাকটিভ নেটওয়ার্ক পুনরুদ্ধার এবং নেটওয়ার্ক অবস্থার বর্ধিত বিশ্লেষণ সহ প্রচুর ব্যবহারের ক্ষেত্রে আনলক করে। যদিও আমরা এআই এবং এমএলকে নেটওয়ার্ক ম্যানেজমেন্টে সংহত করার প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছি, সম্ভাবনাটি অনস্বীকার্য। এআই এবং এমএল সরঞ্জামগুলি দক্ষতা এবং নির্ভরযোগ্যতার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিশ্রুতি দিয়ে নেটওয়ার্ক অপারেটরদের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ উপস্থাপন করে।