Lehrstuhl für Nachrichtenübertragungstechnik

Reinforcement Learning zur Maximierung der Systemkapazität von optischen Übertragungssystemen

 

 

 

in Kooperation mit         Infinera

 

 

Um den ständig steigenden Bandbreitenbedarf effektiv und unter effizienter Nutzung der spektralen Ressourcen zu bewältigen, werden sogenannte elastische optische Netzwerke (EON) verwendet. In denen werden flexible Geräte und rekonfigurierbare optische Add/Drop-Multiplexer (ROADM)-Architekturen eingesetzt. Ein Schlüsselelement des EONs ist ein bandbreitenvariabler Transponder (BVT). Heutige BVTs erlauben gleichzeitig das Variieren mit feiner Granularität von Bitrate [von 100 Gb/s bis 600 Gb/s], Baudrate [ca. 34-69 GBd] und Modulationsformat [QPSK – 64QAM, inkl. Bit interleaved time domain hybrid QAM]. Des Weiteren sind die Systeme heute flexigrid tauglich, um diese Signale im variablen Frequenzraster transportieren zu können.

Die höhere Dimensionalität der Parameter zur optimalen Nutzung der Ressourcen stellt eine große Herausforderung dar. Eine mögliche Lösung des Problems ist eine Kombination des Systems mit einem Algorithmus des maschinellen Lernens, beispielsweise dem Reinforcement Learning.

Reinforcement Learning ist eine am natürlichen Lernverhalten des Menschen orientierte Methode. Dabei lernt ein sogenannter Agent, in einem trial-and-error Verfahren, Aktionen auf die eine Belohnung folgt zu wiederholen und Aktionen auf die eine Bestrafung folgt zu unterlassen. Nach mehreren Durchläufen kann der Agent daraus eine Strategie entwickeln, die möglichst schnell zum Ziel führt. Dieser Ansatz eignet sich besonders, wenn keine „hochwertigen Daten“, solche in denen das gewünschte Ergebnis bereits gekennzeichnet ist, vorhanden sind.

Wir untersuchen, ob ein Reinforcement Learning Algorithmus ein übergeordnetes Systemziel (z.B. highest system capacity, max capacity-reach-product) durch Variation der verfügbaren Systemparameter in einer vernünftigen Rechenzeit erreichen kann. Der Algorithmus gibt dann pro Wellenlänge die BVT Settings und die Leistung aus.