Pro-active Performance Monitoring in Optical Networks using Frequency Aware Seq2Seq Model
Notice bibliographique
Résumé
Performance Monitoring (PM) and Fault Detection have always been a reactionary approach in Optical Networks for most service providers. Any kind of fault (power surge, ageing issues, equipment faults and failures, natural calamities, etc.) in an optical network is detected only after the fault has occurred and mitigation is performed afterward. The resultant service outages for end-users cause huge financial and reputation losses to the vendors. Therefore, there is a strong need for proactive detection of faults to limit disruption and provide uninterrupted services to clients. We achieve this objective by doing a multi-horizon time series prediction of Bit Error Rate at the receiver end of an optical circuit using our custom designed Frequency aware Sequence to Sequence (FaS2S) Neural Network. The predicted value of BER can be used to notify users of failure scenarios before they occur. Further corrective action, such as automatic re-routing or manual intervention can then be taken by the user. With this model, we can even configure the network properties dynamically during periods of low BER to push the network efficiency to its maximum capacity. See inference Video for BER inference capabilities of FaS2S.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».