Sistema de fibra óptica impulsado por IA alcanza velocidad récord de 2547 Tbs

Imagine descargar una película en 8K instantáneamente, sin ningún tiempo de espera. Este escenario futurista se está convirtiendo en realidad gracias a los avances en la tecnología de comunicación óptica. Una colaboración reciente entre FiberHome, China Mobile e instituciones de investigación ha logrado una asombrosa transmisión de datos de 254,7 terabits por segundo (Tb/s) a través de 200 kilómetros de fibra monomodo, estableciendo un nuevo récord mundial mediante la integración de tecnologías ópticas e inteligencia artificial.

Estamos viviendo en una era de crecimiento explosivo de datos. Según las proyecciones de IDC, el volumen global de datos alcanzará los 175-181 zettabytes (ZB) para 2025, el triple de la cifra de 2020. Este aumento está impulsado por tecnologías emergentes, incluidos los modelos de lenguaje grandes de IA, la IA generativa y la computación de borde, que exigen velocidades y capacidad de transmisión de datos sin precedentes.

Los sistemas de comunicación óptica tradicionales han luchado por equilibrar la capacidad, la distancia y la eficiencia. A medida que la demanda de datos se dispara, este equilibrio se está rompiendo. Las redes ópticas, la columna vertebral de la infraestructura digital, se enfrentan tanto a enormes oportunidades como a desafíos. Si la economía digital es un tren de alta velocidad, las redes ópticas son las vías que permiten su progreso. Sin mejoras en las vías, ni siquiera los trenes más rápidos pueden alcanzar su máximo potencial.

El logro representa avances significativos en tres aspectos centrales de los sistemas de transmisión óptica:

• Ultra-Alta Capacidad: Al implementar multiplexación por división de longitud de onda densa y transmisión cooperativa multibanda (S+C+L), los investigadores expandieron el ancho de banda espectral a 19,8THz, más de cuatro veces los sistemas convencionales. Esto transforma una carretera de un solo carril en una autopista de cuatro carriles para datos. La planitud espectral avanzada y la amplificación híbrida lograron una eficiencia espectral de 12,86 bits/s/Hz, empaquetando más datos en el ancho de banda disponible.
• Calidad de Señal Excepcional: Después de una transmisión de 200 km, la calidad de la señal se mantuvo excelente. La multiplexación por polarización y la conformación de constelaciones probabilísticas optimizaron la entropía de la señal, mejorando la estabilidad y la resistencia a la interferencia. Las técnicas de amplificación combinadas, incluida la amplificación Raman, minimizaron la atenuación de la señal y los efectos no lineales.
• Transmisión Mejorada por IA: Los algoritmos de aprendizaje automático, particularmente la ecualización de red neuronal de aprendizaje por transferencia, aumentaron el rendimiento total en un 11,7%. Este "cerebro inteligente" optimiza dinámicamente los parámetros de transmisión. A diferencia del procesamiento de señales digitales tradicional, la IA permite modelos de red neuronal independientes para cada banda, corrigiendo errores no lineales y reduciendo el consumo de energía.

Una innovación clave implica el uso de redes neuronales para la corrección de errores de transmisión por fibra. Los sistemas tradicionales se basan en modelos matemáticos complejos y circuitos de hardware para compensar los efectos no lineales, con limitaciones inherentes en eficiencia y precisión. Los algoritmos de IA realizan esta tarea de manera más efectiva, como un ingeniero experimentado que ajusta los parámetros en tiempo real.

El equipo empleó el aprendizaje por transferencia para mejorar drásticamente la eficiencia del entrenamiento de la IA. Si bien los métodos convencionales requieren un entrenamiento de red neuronal separado para las bandas S, C y L, lo que exige una gran cantidad de datos y tiempo, el aprendizaje por transferencia aplica la experiencia de la banda C a las bandas S/L, reduciendo los requisitos de datos en un 70% y reduciendo los ciclos de entrenamiento a la mitad. Este avance aborda desafíos críticos en la recopilación de datos y la implementación de modelos, acelerando la implementación práctica.

Sorprendentemente, los modelos de banda S/L mantuvieron un rendimiento estable a pesar de las diferentes características de longitud de onda, distribuciones de potencia y entornos no lineales. La banda L logró una mejora de la velocidad de datos neta del 12,3% con la ecualización de la red neuronal, igualando las ganancias de la banda C. Las pruebas confirmaron una compensación significativa de las no linealidades del transceptor, incluidos los límites de ancho de banda del modulador y el ruido del amplificador. Esta generalización entre bandas y escenarios establece el aprendizaje por transferencia como un habilitador clave para la IA en las comunicaciones ópticas.

Este logro récord marca una nueva fase en los sistemas de comunicación óptica mejorados con IA. A medida que surgen las redes 6G y las aplicaciones económicas de baja altitud, las futuras redes ópticas requerirán una mayor capacidad, menor latencia y mayor resiliencia. La profundización de la integración de la IA y las tecnologías ópticas promete redes cada vez más inteligentes capaces de soportar la digitalización global con una transmisión de ultra alta velocidad y ultra confiable, particularmente para aplicaciones intercontinentales y transoceánicas.

Con los continuos avances en la expansión multibanda, la optimización algorítmica y la integración de hardware, las redes ópticas se están acercando a la era del petabit (1 petabit = 1000 terabits). Esto establecerá una base totalmente óptica robusta para el desarrollo económico digital, permitiendo una conectividad más eficiente, conveniente e inteligente en todo el mundo.