Compensação de distorções de transmissão em sistemas de comunicações ópticas utilizando inteligência artificial

• Processo: 24/01712-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2026
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Ivan Aritz Aldaya Garde
• Beneficiário: Ivan Aritz Aldaya Garde
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus São João da Boa Vista. São João da Boa Vista , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: São João da Boa Vista
• Pesquisadores associados: José Augusto de Oliveira ; Leandra Isabel de Abreu ; Marcelo Luís Francisco Abbade ; Rafael Abrantes Penchel
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/00062-3 - Compensação de efeitos não lineares em sistemas de comunicação ópticas coerentes digitais utilizando redes neurais com treinamento não supervisionado, BP.IC; 24/17085-3 - Ajuste de hiperparâmetros em redes neurais artificiais para mitigação de não linearidades em sistemas de comunicações ópticas coerentes, BP.IC
• Assunto(s): Comunicação óptica Inteligência artificial Otimização
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Comunicações Ópticas | Efeitos Não Lineares | Inteligência Artificial | otimização | Comunicações ópticas

Resumo

Os sistemas de comunicação óptica têm evoluído continuamente para atender a demanda pelo aumento da capacidade de transmissão. A introdução de sistemas digitais coerentes representou uma revolução, pois permitiram explorar não só a amplitude, mas também a diversidade de fase e polarização da luz.Além do uso de dimensões adicionais, os sistemas digitais coerentes abriram o caminho para uma compensação mais eficiente de efeitos negativos como ruído de fase, dispersão cromática e dispersão do modo de polarização. A mitigação da distorção não linear, no entanto, continua sendo uma área que atrai atenção, uma vez que muitas abordagens requerem uma complexidade computacional proibitivamente elevada. Neste contexto, a aprendizagem automática emergiu como uma solução de alto potencial para alcançar a mitigação da distorção não linear sem aumentar a complexidade computacional para níveis proibitivamente elevados. Porém, o desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina torna-se mais desafiador à medida que aumentamos a dimensionalidade do sistema, ou seja, em cenários de alta interferência entre símbolos, como sistemas de alta taxa de bits e multicanais. (AU)

Publicações científicas

(7)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

FLORES RIVERA, FRIDA; PEREZ SANCHEZ, GRETHELL; MEDICA VELAZQUEZ, YOLOTZIN; LOPEZ ROMERO, RODOLFO; ABREU, LEANDRA; ALDAYA, IVAN. Erbium-doped zinc-sodium phosphate glasses as high-gain material for integrated photonics. 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON OPTICAL MEMS AND NANOPHOTONICS, OMN, v. N/A, p. 2-pg., 2024-01-01. (24/01712-9, 15/24517-8)

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DANTAS, LUCAS C.; COSSA, GRAZIELLE C.; PENCHEL, RAFAEL A.; DE OLIVEIRA, JOSE AUGUSTO; ABBADE, MARCELO L. F.; DE ABREU, LEANDRA I.; GARCIA, MARLON R.; GUILLARDI, HILDO, JR.; ALDAYA, IVAN. Machine learning for mitigation of nonlinear intersymbol interference in digital coherent optical communication systems. 2024 SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE, SBFOTON IOPC 2024, v. N/A, p. 3-pg., 2024-01-01. (24/01712-9, 20/09889-4)

RIVERA, FRIDA LISSETE FLORES; SUAREZ, EDITH GONZALEZ; CALDINO, ULISES; PEREZ-SANCHEZ, GRETHELL GEORGINA; ALDAYA, IVAN; LOPEZ, RODOLFO E.; VELAZQUEZ, DULCE YOLOTZIN MEDINA. Effect of sodium on the laser spectrometric parameters and C-band optical gain of erbium doped zinc phosphate glasses. Optical Materials, v. 166, p. 6-pg., 2025-09-01. (24/01712-9)

DANTAS, LUCAS C.; GUILLARDI JUNIOR, HILDO; DESTER, PLINIO; PENCHEL, RAFAEL A.; DE OLIVEIRA, JOSE AUGUSTO; ABBADE, MARCELO L. F.; ABREU, LEANDRA I.; WEI, JINLONG; ALDAYA, IVAN. Multi-Objective Optimization of Machine Learning-Based Nonlinear Equalizers for Digital Coherent Optical Interconnects. IEEE ACCESS, v. 13, p. 11-pg., 2025-01-01. (24/01712-9)

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