Des entreprises ont développé une technologie qui utilise l'apprentissage profond pour s'auto-optimiser et ainsi éviter l'impact des erreurs systémiques dans la transmission des signaux optiques. Cet apprentissage permet d'estimer les paramètres du signal de transmission optique, un problème spécifique aux systèmes de communication optique, notamment le débit de symboles et le rapport signal sur bruit optique (OSNR). Ces entreprises ont mis au point, au sein des laboratoires Fujitsu, un système de transmission expérimental simulant un réseau optique. Grâce à près de 10 000 points de données, elles ont vérifié que cette technologie pouvait estimer l'OSNR avec une erreur de mesure de 1 % et le format de modulation ainsi que le débit de symboles avec une erreur de mesure de 5 %.
En cas de problème lors de la construction ou de l'exploitation d'un réseau optique, cette technologie permet désormais de réaliser en quelques minutes des tâches qui nécessiteraient plusieurs jours de travail pour un expert utilisant un équipement de mesure spécialisé. Elle simplifiera considérablement la construction, l'exploitation et la gestion des réseaux.

Contexte du développement :
Le trafic de communication sur les réseaux optiques, piliers d’une société axée sur les TIC, devrait croître considérablement dans les années à venir, parallèlement à l’augmentation du nombre d’appareils connectés à Internet. Pour absorber ce volume de données, de nouvelles technologies de transmission optique sont déployées successivement dans les réseaux optiques, qui devraient devenir encore plus diversifiés et complexes. Par conséquent, il existe une demande croissante pour des technologies facilitant la construction, l’exploitation et la gestion des réseaux optiques.

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visant à accroître la capacité et la portée, la complexité croissante des types de signaux de transmission optique et de la configuration des paramètres des dispositifs implique que la construction ou le dépannage d'un réseau peut prendre plusieurs jours, ce qui représente un défi majeur pour la construction et la gestion des réseaux de fibre optique. Par conséquent, le développement de technologies permettant de surveiller à distance l'état des réseaux optiques s'est imposé afin de répondre à ces problématiques. Cependant, la mesure des informations nécessaires aux opérateurs et administrateurs de réseau sans recourir à des appareils de mesure dédiés s'est avérée complexe, en raison des caractéristiques uniques des signaux optiques des nouvelles technologies de transmission optique déployées.
 
Concernant la technologie développée,
Fujitsu Laboratories, Fujitsu Laboratories of America et le Centre de R&D de Fujitsu ont mis au point une technologie permettant de mesurer les paramètres de transmission des signaux optiques (rapport signal/bruit, format de modulation et débit de symboles (1)) nécessaires à la construction et à l'exploitation d'un réseau à partir de signaux transmis optiquement par des récepteurs optiques distants.
Cette technologie novatrice entraîne un réseau neuronal profond en y injectant les signaux reçus par les récepteurs optiques. En utilisant les résultats des équipements de mesure comme étiquettes de surveillance, elle entraîne le réseau neuronal profond à reproduire les résultats de mesure produits par ces équipements, lui permettant ainsi d'estimer les paramètres de transmission du signal optique. Étant donné que des erreurs systématiques peuvent survenir dans les caractéristiques du signal, telles que la fréquence du laser, lors de la réception d'un signal de transmission optique, si les données reçues sont utilisées telles quelles pour l'entraînement, le réseau neuronal sera entraîné à se spécialiser dans des états erronés. Cela pourrait accroître les erreurs de mesure dans les estimations. Pour contrer ce problème, la nouvelle technologie génère virtuellement des signaux à partir de signaux transmis optiquement dans différents états, par exemple en générant virtuellement plusieurs ensembles de données avec différentes fréquences laser, puis en les combinant pour former l'ensemble de données d'entraînement. De cette manière, il est possible de refléter une variété de situations dans les résultats d'entraînement, ce qui permet à cette technologie de minimiser les erreurs de mesure dans les estimations.

Les laboratoires
, Fujitsu Laboratories of America et le centre de R&D Fujitsu ont mené un test en simulant un système de transmission reproduisant un réseau optique réel. Ce test a permis de vérifier qu'avec 10 000 points de données, cette technologie pouvait estimer le rapport signal sur bruit optique (OSNR) avec une erreur de mesure de 1 % et le format de modulation ainsi que le débit de symboles avec une erreur de mesure de 5 %. Grâce à cette technologie, il est prévu que des tâches qui nécessitaient auparavant l'intervention d'un expert et l'utilisation d'appareils de mesure spécialisés pendant plusieurs jours puissent désormais être réalisées à distance en quelques minutes.
Perspectives
 : À l'avenir, les laboratoires Fujitsu, Fujitsu Laboratories of America et le centre de R&D Fujitsu mèneront des tests en environnement réseau réel, dans le but de commercialiser cette technologie au cours de l'exercice fiscal 2019 ou ultérieurement. Les entreprises poursuivront également leurs recherches sur l'exploitation automatisée des réseaux optiques.

Informations complémentaires
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• [1] Débit de symboles : Fréquence à laquelle les informations d’amplitude et de phase peuvent être commutées lors de la modulation de données transmises électriquement par la lumière.
• [2] Récepteur numérique cohérent : Récepteur capable de traiter les informations de phase du signal optique avec stabilité, un problème rencontré avec les récepteurs cohérents précédents, grâce à l’application du traitement numérique du signal à la communication optique.