آپٹیکل نیٹ ورکس میں اے آئی ایپلی کیشنز ڈیٹا ٹرانسپورٹ کی کارکردگی اور وشوسنییتا کو بڑھانے کے لئے تیزی سے اہم ہوتی جارہی ہیں۔ آپٹیکل نیٹ ورکس میں اے آئی/ایم ایل کا فائدہ اٹھا کر ، نیٹ ورک آپریٹرز اعداد و شمار کی اعلی شرح ، وشوسنییتا میں بہتری ، اور کم آپریشنل اخراجات حاصل کرسکتے ہیں۔ اے آئی ایک پیمانے اور رفتار سے پیچیدہ نیٹ ورکس کے انتظام کی اجازت دیتا ہے جو روایتی طریقوں سے ناقابل تسخیر ہوگا۔ جیسے جیسے آپٹیکل نیٹ ورک ٹکنالوجی تیار ہوتی ہے اور ڈیٹا کے تقاضوں میں اضافہ ہوتا ہے ، توقع کی جاتی ہے کہ اے آئی کے کردار میں مزید توسیع ہوگی ، نیٹ ورک ڈیزائن ، آپریشن ، اور بحالی میں جدت طرازی کی جائے گی۔
آپٹیکل نیٹ ورکنگ کے لئے ممکنہ AI/ML ایپلی کیشنز کیا ہیں؟
نیٹ ورک ڈیزائن ، منصوبہ بندی اور اصلاح:
• ٹریفک کی پیشن گوئی: اے آئی ٹریفک کے نمونوں کی پیش گوئی کرسکتا ہے اور مطالبہ کو پورا کرنے کے لئے بینڈوتھ کے مختص کو فعال طور پر ایڈجسٹ کرسکتا ہے ، اس طرح نیٹ ورک کے وسائل کے استعمال کو بہتر بناتا ہے۔
• روٹ آپٹیمائزیشن: مشین لرننگ الگورتھم ڈیٹا پیکٹوں کے لئے انتہائی موثر راستوں کا تعین کرنے کے لئے نیٹ ورک کے اعداد و شمار کا تجزیہ کریں ، خود سے شفا بخش نیٹ ورکس کے تصور میں تاخیر اور بھیڑ ڈرائیونگ کو کم کریں۔
• خود ساختہ نیٹ ورکس: اے آئی/ایم ایل آپٹیکل نیٹ ورکس کو خود بخود تشکیل دینے کے قابل بناتا ہے جب نئے آلات شامل کیے جاتے ہیں یا جب ٹریفک میں تبدیلیوں کا پتہ چلتا ہے۔
• وسائل مختص: AI/ML متحرک طور پر نیٹ ورک کے وسائل جیسے طول موج اور بینڈوتھ کو مختص کرتا ہے ، جو موجودہ نیٹ ورک کے حالات اور طلب کو بہتر بناتا ہے۔
ناکامی کی پیش گوئی:
network نیٹ ورک کے ڈیٹا (تاریخی اور موجودہ) کا تجزیہ کرکے ، AI پیش گوئی کرسکتا ہے کہ جب اجزاء میں ناکام ہونے کا امکان ہوتا ہے اور معاملات ہونے سے پہلے ہی بحالی کا شیڈول ہوتا ہے ، جس سے نیٹ ورک کی وشوسنییتا میں بہتری آتی ہے۔
فعال بحالی کے لئے بے ضابطگی کا پتہ لگانا: AI/ML سسٹم نیٹ ورک کو بے ضابطگیوں کے لئے مانیٹر کرسکتے ہیں جو ایک آنے والی ناکامی کی نشاندہی کرسکتے ہیں ، جس سے خدمات کی بحالی کی بحالی کی اجازت دی جاسکتی ہے۔
انکولی ٹرانسمیشن سسٹم:
• ماڈلن فارمیٹ ایڈجسٹمنٹ: AI/ML ریئل ٹائم نیٹ ورک کی شرائط ، جیسے سگنل کے معیار اور چینل کی خرابیوں کی بنیاد پر ڈیٹا ٹرانسمیشن کے لئے زیادہ سے زیادہ ماڈیولیشن فارمیٹ منتخب کرسکتا ہے۔
level پاور لیول کی اصلاح: AI/ML الگورتھم آپٹیکل سگنلز کی بجلی کی سطح کو ایڈجسٹ کرتے ہیں تاکہ مداخلت اور کراس ٹاک کو کم سے کم کرتے ہوئے موثر ٹرانسمیشن کو یقینی بنایا جاسکے۔
اصلی نیٹ ورک سے سیکھیں:
• نیٹ ورک ڈیٹا کی تشریح: AI/ML تکنیک آپٹیکل ٹائم ڈومین ریفلومیٹر (OTDR) اور ONM خام ڈیٹا سے تعمیری اعداد و شمار کی تشریح فراہم کرتی ہے
ٹرانسمیشن کا معیار (QoT) تخمینہ:
• کیو ٹی کی پیشن گوئی: اے آئی ماڈلز مختلف نیٹ ورک پیرامیٹرز پر مبنی نئے رابطوں کے لئے ٹرانسمیشن کے معیار کی پیش گوئی کرتے ہیں ، جس سے یہ یقینی بنانے میں مدد ملتی ہے کہ ایس ایل اے (سروس لیول معاہدے) کو پورا کیا جائے۔
اصلی نیٹ ورک سے سیکھیں: خودکار OTDR واقعات کی پہچانآئیے اصلی نیٹ ورک کی ایپلی کیشن سے سیکھنے پر گہری نظر ڈالیں۔ آپٹیکل ماہرین فائبر لنکس میں غلطیوں کی نشاندہی کرنے اور ٹرانسمیشن کے معیار کی ضمانت دینے کے لئے او ٹی ڈی آر کے نشانات کا تجزیہ کرتے ہیں۔ یہ واقعہ کے دستخطوں کی جانچ کرکے حاصل کیا جاتا ہے ، جو کسی مخصوص آلے یا غلطی ، جیسے ٹوٹا ہوا فائبر ، خراب کنیکٹر ، یا جھکا ہوا فائبر جیسے خرابی کے نشانات میں جگہ کی نشاندہی کرتا ہے۔ او ٹی ڈی آر سسٹم فائبر کے ایک سرے پر ایک مختصر لیزر پلس انجیکشن لگانے اور اسی جگہ پر فوٹوڈیڈ کے ساتھ بیک سکیٹرڈ اور عکاس روشنی کی پیمائش کرکے کام کرتے ہیں۔ اس عمل کے نتیجے میں او ٹی ڈی آر ٹریس ، یعنی ، فائبر کے ساتھ فاصلے کے ایک فنکشن کے طور پر آپٹیکل پاور کی گرافیکل نمائندگی کہا جاتا ہے۔ نیچے کی تصویر میں ایک عام مثال کی اطلاع دی گئی ہے۔
متعدد واقعات کے ساتھ او ٹی ڈی آر ٹریس کی مثال۔ متن کی تشریحات ان واقعات کی بنیادی وجوہات کی وضاحت کرتی ہیں.
وقت کے استعمال اور تکلیف دہ انسانی معائنہ کو نظرانداز کرنے کے لئے اب حالیہ خودکار واقعہ کا پتہ لگانے AI/ML الگورتھم استعمال کرنا ممکن ہے۔ ایپلیکیشن کو "تربیت یافتہ" ہے جو نیچے کی طرح کے مختلف پروگراموں کو سمجھنے اور پہچاننے کے لئے ہے۔
الگورتھم کو "تربیت" دینے کے لئے استعمال ہونے والے ممکنہ نمونے۔
AI/ML واقعات کی پہچان ایک بصری شناخت کا عمل ہے: AI/ML ایسے واقعات دیکھ سکتا ہے جو ریاضی کے OTDR تجزیہ نہیں مل سکتا ہے۔ اس کے نتیجے میں صارف کے لئے ایک بہت ہی طاقتور تجزیہ ہوتا ہے جہاں آپٹیکل فائبر کو اس کو ٹھیک کرنے کے قابل ہونے کے لئے کوئی مسئلہ درپیش تھا۔
ایک AI/ML کی مثال صارف کو "واقعات" کی وضاحت کرتی ہے۔
آپٹیکل نیٹ ورکس کے نظم و نسق کو ہموار اور آسان بنائیںعلمی نیٹ ورک خاص طور پر نیٹ ورک مینجمنٹ کے لئے تیار کردہ AI ایپلی کیشنز کا ایک ذیلی سیٹ ہیں ، جو ڈیٹا اکٹھا کرنے ، اس سے سیکھنے ، حکمت عملی وضع کرنے ، فیصلے کرنے اور مناسب اقدامات پر عمل درآمد کرنے کے قابل ہیں۔ مشین لرننگ الگورتھم اس نقطہ نظر کا سنگ بنیاد ہیں ، جو نیٹ ورک کے طرز عمل میں گہرائی سے بصیرت پیش کرتے ہیں ، جس کے نتیجے میں آپریٹرز نیٹ ورک کی اصلاح کے لئے باخبر اور موثر فیصلے کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
یہ اصول آپٹیکل نیٹ ورکس سے یکساں طور پر متعلقہ ہیں ، جہاں وہ استعمال کے بہت سارے معاملات کو غیر مقفل کرتے ہیں ، بشمول نیٹ ورک کی اصلاح ، فعال نیٹ ورک کی بازیابی ، اور نیٹ ورک کے حالات کا بہتر تجزیہ۔ اگرچہ ہم اے آئی اور ایم ایل کو نیٹ ورک مینجمنٹ میں ضم کرنے کے ابتدائی مراحل میں ہیں ، لیکن اس کی صلاحیت ناقابل تردید ہے۔ اے آئی اور ایم ایل ٹولز نیٹ ورک آپریٹرز کے لئے ایک قیمتی اثاثہ پیش کرتے ہیں ، جس میں کارکردگی اور وشوسنییتا میں اہم پیشرفت کا وعدہ کیا گیا ہے۔