A NEC, numa pesquisa publicada em conjunto com a Google, demonstrou pela primeira vez que o cabo submarino FASTER pode ser melhorado para uma eficiência espectral de 6 bits por segundo por hertz (b/s/Hz) num segmento de 11.000 km. Isto representa uma capacidade de mais de 26 terabits por segundo (Tb/s) na banda-C, que é mais de 2½ vezes a capacidade originalmente planeada para o cabo, sem gastos adicionais de capital em equipamento submarino. Ao fazê-lo, estabeleceu um recorde em termos de produto de eficiência-distância espectral de 66.102 b/s/Hz, num teste de campo realizado em conjunto com outros canais de tráfego adjacentes.
“Outras abordagens à CNL tentaram resolver a equação não-linear de Schrödinger, que requer o uso de algoritmos muito complexos”, disse Toru Kawauchi, Diretor Geral da Divisão de Redes Submarinas da NEC. “Essa abordagem deixa de lado os modelos determinísticos de propagação não linear, a favor de um modelo de caixa preta e de baixa complexidade da fibra, gerado por algoritmos de aprendizagem máquina. Os resultados demonstram uma melhoria no desempenho da transmissão e uma redução na complexidade da implementação. Além disso, como o modelo de caixa preta é construído a partir de dados de transmissão reais, não requer conhecimento prévio dos parâmetros de cabo. Isto permite que o modelo seja utilizado em qualquer cabo sem modelagem ou caracterização prévias, o que demonstra o potencial de aplicação da tecnologia de IA a sistemas de cabos submarinos, nos quais equipamentos terminais de múltiplos fornecedores podem ser rapidamente instalados.”
Os resultados destes testes de campo foram apresentados recentemente na sessão pós-prazo da Conferência e Exibição de Comunicações em Fibra Ótica (OFC) 2018 realizada em San Diego, Califórnia. A demonstração experimental de CNL alcançou um ganho de capacidade de informação mútua generalizada (GMI) de ~0,15 b/s/2-pol, o que equivale a um aumento de capacidade de 15 gigabits por segundo (Gb/s) por cada 100GHz de largura de banda de fibra. A NEC anunciou planos para continuar esta pesquisa baseada em IA, com o duplo objetivo de aumentar a capacidade do sistema e de reduzir a complexidade de implementação.
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