Performance Degradation and Failure Detection Methods for Optical Networks Based on Machine Learning
Les grands opérateurs de réseau doivent faire face à des changements dynamiques de service réseau, y compris des coupures programmées ou non planifiées, tout en maintenant des niveaux de service efficaces avec des besoins différents. Les techniques de restauration actuellement disponibles restent limitées à la détection après coup de défaillances graves ou catastrophiques lorsque le service a déjà été affecté. Les technologies d’apprentissage automatique ont été explorées comme solution potentielle permettant une gestion proactive des pannes et la prédiction des performances. Ce projet développera des méthodes innovantes d’apprentissage automatique dans le contexte des réseaux optiques, qui permettront une prédiction précise à l’avance pour une gestion proactive et une maintenance des pannes, avant que la dégradation et la défaillance ne surviennent réellement.
Voir la description complète du projetChristine Tremblay; Christian Desrosiers
Ciena Canada (Saint-Laurent, QC); TELUS Communications
Génie
les industries de l’information et de la culture; Fabrication
École de technologie supérieure
Accélération