2025-09-27
待ち時間なしで、8K映画を瞬時にダウンロードできると想像してみてください。この未来的なシナリオは、光通信技術のブレークスルーのおかげで現実のものとなりつつあります。FiberHome、China Mobile、および研究機関の最近の共同研究により、単一モードファイバー200キロメートルにわたり、254.7テラビット/秒（Tb/s）という驚異的なデータ伝送が達成されました。これは、光技術と人工知能技術の統合を通じて、新たな世界記録を樹立しました。
私たちは、データが爆発的に増加している時代に生きています。IDCの予測によると、世界のデータ量は2025年までに175〜181ゼタバイト（ZB）に達し、2020年の3倍になります。この急増は、AI大規模言語モデル、生成AI、エッジコンピューティングなどの新興技術によって牽引されており、これらはすべて、前例のないデータ伝送速度と容量を要求しています。
従来の光通信システムは、容量、距離、効率のバランスを取るのに苦労してきました。データの需要が急増するにつれて、この均衡は崩れつつあります。デジタルインフラストラクチャのバックボーンである光ネットワークは、大きな機会と課題の両方に直面しています。デジタル経済が高速列車であるとすれば、光ネットワークはその進歩を可能にする線路です。線路のアップグレードなしでは、最も速い列車でさえ、その潜在能力を最大限に発揮することはできません。
この成果は、光伝送システムの3つの主要な側面の大きな進歩を表しています。
重要な革新の1つは、ファイバー伝送エラー訂正にニューラルネットワークを使用することです。従来のシステムは、非線形効果を補償するために複雑な数学モデルとハードウェア回路に依存しており、効率と精度に固有の限界があります。AIアルゴリズムは、経験豊富なエンジニアがパラメータをリアルタイムで調整するように、このタスクをより効果的に実行します。
チームは、転移学習を使用してAIトレーニングの効率を劇的に向上させました。従来のメソッドでは、S、C、Lバンドごとに個別のニューラルネットワークトレーニングが必要であり、膨大なデータと時間を必要としますが、転移学習はCバンドの経験をS/Lバンドに適用し、データ要件を70％削減し、トレーニングサイクルを半分に短縮します。このブレークスルーは、データ収集とモデル展開における重要な課題に対処し、実用的な実装を加速します。
注目すべきことに、S/Lバンドモデルは、異なる波長特性、電力分布、非線形環境にもかかわらず、安定したパフォーマンスを維持しました。Lバンドは、ニューラルネットワーク等化により12.3％の正味データレート向上を達成し、Cバンドのゲインに匹敵しました。テストにより、変調器帯域幅制限や増幅器ノイズを含むトランシーバーの非線形性の補償が確認されました。このクロスバンド、クロスシナリオの一般化は、光通信におけるAIの主要なイネーブラーとしての転移学習を確立します。
この記録的な成果は、AI強化光通信システムの新たな段階を示しています。6Gネットワークと低高度経済アプリケーションが登場するにつれて、将来の光ネットワークは、より大きな容量、より低い遅延、および強化された回復力を必要とします。AIと光技術の深化する統合は、超高速、超信頼性の伝送により、グローバルなデジタル化をサポートできる、ますますインテリジェントなネットワークを約束します。特に大陸間および海底アプリケーションに役立ちます。
マルチバンド拡張、アルゴリズム最適化、およびハードウェア統合の継続的な進歩により、光ネットワークはペタビット時代（1ペタビット= 1000テラビット）に近づいています。これにより、デジタル経済発展のための堅牢な全光基盤が確立され、世界中でより効率的で、便利で、インテリジェントな接続が可能になります。
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