2025-09-27
8K 영화를 기다리는 시간 없이 즉시 다운로드하는 것을 상상해 보세요. 이러한 미래 시나리오는 광통신 기술의 획기적인 발전을 통해 현실이 되고 있습니다. FiberHome, China Mobile 및 연구 기관 간의 최근 협력을 통해 단일 모드 광섬유 200km에서 초당 254.7테라비트(Tb/s)의 놀라운 데이터 전송 속도를 달성하여 광학 및 인공 지능 기술의 통합을 통해 새로운 세계 기록을 세웠습니다.
우리는 폭발적인 데이터 성장의 시대에 살고 있습니다. IDC의 예측에 따르면, 글로벌 데이터 볼륨은 2025년까지 175-181제타바이트(ZB)에 도달하여 2020년 수치의 3배가 될 것입니다. 이러한 증가는 AI 대규모 언어 모델, 생성 AI 및 엣지 컴퓨팅을 포함한 새로운 기술에 의해 주도되며, 모두 전례 없는 데이터 전송 속도와 용량을 요구합니다.
기존 광통신 시스템은 용량, 거리 및 효율성의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪었습니다. 데이터 수요가 급증함에 따라 이러한 균형이 무너지고 있습니다. 디지털 인프라의 중추인 광 네트워크는 엄청난 기회와 과제에 직면해 있습니다. 디지털 경제가 고속 열차라면, 광 네트워크는 그 진전을 가능하게 하는 트랙입니다. 트랙 업그레이드 없이는 가장 빠른 열차조차도 잠재력을 최대한 발휘할 수 없습니다.
이 성과는 광 전송 시스템의 세 가지 핵심 측면에서 상당한 발전을 나타냅니다.
주요 혁신 중 하나는 섬유 전송 오류 수정을 위해 신경망을 사용하는 것입니다. 기존 시스템은 비선형 효과를 보상하기 위해 복잡한 수학적 모델과 하드웨어 회로에 의존하며, 효율성과 정확성에 내재적인 한계가 있습니다. AI 알고리즘은 숙련된 엔지니어가 실시간으로 매개변수를 조정하는 것처럼 이 작업을 보다 효과적으로 수행합니다.
팀은 전이 학습을 사용하여 AI 훈련 효율성을 극적으로 향상시켰습니다. 기존 방법은 S, C 및 L 대역에 대해 별도의 신경망 훈련이 필요하여 방대한 데이터와 시간이 필요하지만, 전이 학습은 C 대역 경험을 S/L 대역에 적용하여 데이터 요구 사항을 70% 줄이고 훈련 주기를 절반으로 줄입니다. 이러한 획기적인 기술은 데이터 수집 및 모델 배포의 중요한 과제를 해결하여 실제 구현을 가속화합니다.
놀랍게도 S/L 대역 모델은 서로 다른 파장 특성, 전력 분포 및 비선형 환경에도 불구하고 안정적인 성능을 유지했습니다. L 대역은 신경망 등화를 통해 12.3%의 순 데이터 속도 향상을 달성하여 C 대역의 이점을 따라잡았습니다. 테스트 결과, 변조기 대역폭 제한 및 증폭기 노이즈를 포함한 트랜시버 비선형성에 대한 상당한 보상이 확인되었습니다. 이러한 교차 대역, 교차 시나리오 일반화는 광통신에서 AI의 핵심 동력으로 전이 학습을 확립합니다.
이 기록적인 성과는 AI 기반 광통신 시스템의 새로운 단계를 나타냅니다. 6G 네트워크와 저고도 경제 응용 프로그램이 등장함에 따라 미래의 광 네트워크는 더 큰 용량, 더 낮은 대기 시간 및 향상된 복원력을 요구할 것입니다. AI와 광 기술의 심화된 통합은 초고속, 초고신뢰성 전송을 통해 글로벌 디지털화를 지원할 수 있는 더욱 지능적인 네트워크를 약속합니다. 특히 대륙간 및 대양 횡단 응용 프로그램에 적합합니다.
다중 대역 확장, 알고리즘 최적화 및 하드웨어 통합의 지속적인 발전을 통해 광 네트워크는 페타비트 시대(1페타비트 = 1000테라비트)에 접근하고 있습니다. 이는 디지털 경제 발전을 위한 강력한 올 광학 기반을 구축하여 전 세계적으로 더욱 효율적이고 편리하며 지능적인 연결을 가능하게 할 것입니다.
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