Métodos de inteligência artificial e de aprendizado de máquina para redes ópticas inteligentes

• Processo: 23/01433-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2024
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Gustavo Sousa Pavani
• Beneficiário: Gustavo Sousa Pavani
• Pesquisador Anfitrião: Christine Tremblay
• Instituição Sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Université du Québec à Montréal (UQÀM), Canadá
• Vinculado ao auxílio: 15/24341-7 - Novas estratégias para enfrentar a ameaça de exaustão da capacidade, AP.TEM
• Assunto(s): Aprendizado computacional Redes ópticas Roteamento Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Otimização por colônia de formigas | Qualidade de Transmissão | redes ópticas | Roteamento | Redes ópticas

Resumo

Técnicas de Inteligência Artificial (IA) e de Aprendizado de Máquina (ML) têm o potencial de desempenhar um papel proeminente no controle inteligente de redes ópticas por meio do oferecimento de um desempenho aprimorado sobre métodos tradicionais. Isso é de fundamental importância, uma vez que as redes ópticas constituem as bases de muitos dos sistemas de comunicação atuais. Neste projeto, nós propomos a investigação de modelos de Aprendizado Supervisionado (SL) aplicado aos problemas de Qualidade de Transmissão (QoT) e Monitoramento do Desempenho Óptico (OPM). Esses modelos podem ser usados para estimar e prever a qualidade de transmissão de caminhos ópticos, ou para prover uma detecção antecipada de anomalias que podem afetar a qualidade de transmissão dos caminhos ópticos na rede. Nós também investigamos, pela primeira vez, o roteamento em Redes Ópticas sem Filtros (FON) equipadas com comutadores ópticos programáveis com o uso de algoritmos de Otimização por Colônia de Formigas (ACO). Com efeito, o algoritmo ACO foi empregado com sucesso em diferentes arquiteturas ópticas, como as redes comutadas por comprimento de onda ou as redes elásticas. Nesse contexto, o algoritmo ACO pode ser considerado um candidato adequado para o controle da FON. Finalmente, este projeto estabelece uma nova colaboração internacional com o grupo de pesquisa liderado pela Prof. Christine Tremblay na ÉTS-Montreal. (AU)