В России разработали нейросеть, которая сделает линии связи эффективнее
Разработка решит проблему передачи растущего объема информации
Учёные Новосибирского госуниверситета разработали нейросеть на основе нового подхода для компенсации нелинейных искажений в линиях волоконно-оптической связи. Это сделает линии связи эффективнее для развития инфраструктуры высокоскоростной передачи данных. Об этом IT-Russia сообщили в пресс-службе вуза.
Чистые волокна и цифровая обработка
В волоконно-оптических линиях и сенсорах связи сигнал из-за нелинейных эффектов и шумов искажается. Это приводит к ошибкам при передаче данных. Чтобы улучшить качество, нужно корректировать свойства волокна и сигнала. Для этого используют чистые волокна и цифровую обработку.
Сибирские учёные разработали глубокую комплекснозначную сверточную нейронную сеть, в которой все компоненты определены в комплексной области. Она моделирует распространение оптических сигналов в волоконной линии связи со спектральным уплотнением каналов.
По словам руководителя проекта, академика РАН Михаила Федорука, архитектура нейросети основана на физических уравнениях (в том числе нелинейных уравнениях Шредингера) и имитирует разделение процессов на отдельные этапы. Учёные подобрали оптимальные параметры сети (число слоёв, ширину фильтров) и научили её компенсировать хроматическую дисперсию – искажение сигнала в волокне. В итоге получилась модель, которая точно знает, как будет распространяться сигнал на больших расстояниях, и сделает этот процесс лучше.
Находит и использует скрытую информацию
Результаты проекта найдут практическое применение в нескольких стратегически важных секторах реальной экономики. Решение проблемы передачи растущего объёма информации напрямую влияет на развитие новых государственных цифровых услуг и сервисов. А также на развитие науки и новых технологий.
Ранее мы писали, что российские учёные нашли способ заглянуть внутрь работающего трансформатора.
