Новости отрасли

«Разработана глубокая комплекснозначная сверточная нейронная сеть, предназначенная для моделирования распространения оптических сигналов в волоконной линии связи со спектральным уплотнением каналов», — сообщили в пресс-службе университета.

 

Нейросеть основана на физических уравнениях, включая нелинейные уравнения Шредингера, и имитирует разделение процессов на отдельные этапы. Руководитель проекта, академик РАН Михаил Федорук, отметил, что учёные оптимизировали параметры сети, такие как число слоев и ширина фильтров, для компенсации хроматической дисперсии. Это позволяет точно предсказывать распространение сигнала на больших расстояниях и улучшать системы со спектральным уплотнением каналов.

 

Федорук подчеркнул, что междисциплинарный подход, объединяющий фотонику и машинное обучение, открывает новые возможности для анализа и оптимизации нелинейных процессов. Внедрение таких технологий будет способствовать развитию цифровых сервисов и инфраструктуры высокоскоростной передачи данных в России, что важно для науки, промышленности и экономики в целом.

 

«Результаты проекта могут найти практическое применение в нескольких стратегически важных секторах реальной экономики. Решение проблемы передачи растущего объема информации напрямую влияет на развитие новых государственных цифровых услуг и сервисов, на развитие науки и новых технологий, а также на многие другие области промышленности, бизнеса и повседневной жизни», — поясняют в пресс-службе новосибирского университета.

 

Ранее «Телеспутник» писал, что более половины магистральных волоконно-оптических линий связи (ВОЛС) на ключевом направлении запад-восток исчерпают гарантийный срок эксплуатации уже в 2025 году. В период с 2020 по 2030 год в стране необходимо заменить более 400 000 км устаревшего кабеля, считают аналитики.