Как сообщили в пресс-службе Новосибирского государственного университета, ученые вуза применили принципиально новый подход для создания нейросети, которая устраняет нелинейные помехи в линиях связи. Это решение позволит усовершенствовать инфраструктуру для высокоскоростной передачи данных.

Академик РАН Михаил Федорук, возглавляющий проект, пояснил, что архитектура нового ИИ базируется на физических законах. По сути, она воспроизводит поэтапное протекание процессов в оптическом волокне. Исследователи смогли точно настроить параметры сети и обучить её исправлять хроматическую дисперсию — искажение сигнала, возникающее при передаче.

В итоге была создана модель, способная с высокой точностью прогнозировать распространение сигнала на большие расстояния. Это открывает возможности для модернизации систем связи с уплотнением каналов.

По словам Федорука, такой синтез фотоники и машинного обучения позволяет находить скрытые закономерности и эффективно управлять нелинейными эффектами, сочетая высокую скорость оптической обработки сигнала с аналитическими возможностями ИИ.

Ученый отметил, что внедрение этих разработок послужит толчком для развития цифровых сервисов, промышленности и научной сферы в России, значительно повысив производительность линий волоконно-оптической связи.