論文の概要: Forecasting Loss of Signal in Optical Networks with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07089v1
• Date: Sat, 8 Jan 2022 13:41:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-23 18:29:53.727975
• Title: Forecasting Loss of Signal in Optical Networks with Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた光ネットワークにおける信号損失予測
• Authors: Wenjie Du, David C\^ot\'e, Chris Barber, and Yan Liu
• Abstract要約: Loss of Signal (LOS) は、光ネットワークのオペレーターにとって大きなコストである。 教師あり機械学習(ML)を用いて、1～7日前にLOSイベントを精度良く予測できることを示す。 我々のモデルは、以前モデルに知られていなかった光ネットワークに対して有効であり、商用用途に使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.148848708081841
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Loss of Signal (LOS) represents a significant cost for operators of optical networks. By studying large sets of real-world Performance Monitoring (PM) data collected from six international optical networks, we find that it is possible to forecast LOS events with good precision 1-7 days before they occur, albeit at relatively low recall, with supervised machine learning (ML). Our study covers twelve facility types, including 100G lines and ETH10G clients. We show that the precision for a given network improves when training on multiple networks simultaneously relative to training on an individual network. Furthermore, we show that it is possible to forecast LOS from all facility types and all networks with a single model, whereas fine-tuning for a particular facility or network only brings modest improvements. Hence our ML models remain effective for optical networks previously unknown to the model, which makes them usable for commercial applications.
• Abstract（参考訳）: Loss of Signal (LOS) は、光ネットワークのオペレーターにとって大きなコストである。 6つの国際光ネットワークから収集した実世界のパフォーマンスモニタリング(PM)データを用いて,比較的低いリコールで,監視機械学習(ML)を用いて,LOSイベントを1～7日前の精度で予測できることを見出した。 調査対象は100gラインとeth10gクライアントを含む12種類の施設タイプである。 個々のネットワーク上でのトレーニングに対して,複数のネットワークで同時にトレーニングを行う場合,与えられたネットワークの精度が向上することを示す。 さらに,全施設タイプと全ネットワークから単一モデルでLOSを予測できるのに対して,特定の施設やネットワークの微調整は微妙な改善しか得られないことを示す。 したがって、我々のMLモデルは、これまでそのモデルに知られていなかった光ネットワークに対して有効であり、商用用途に使用することができる。

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