AI-NET ANTILLAS hat sich zum Ziel gesetzt, auf Basis konkreter Anwendungsszenarien neuartige innovative Lösungen für eine intelligente Netzautomatisierung zu entwickeln, um die Skalierbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit der Kommunikationsnetze zu erhöhen. Eine intelligente Ende-zu-Ende-Automatisierung auf der Netz-, Dienst- und physikalischen Ebene soll manuelle Prozess-schritte weitestgehend vermeiden und in Zukunft einen vollständig autonomen Netzbetrieb ermögli-chen. Dabei sollen verschiedene Netzebenen übergreifend betrachtet werden, um eine Optimierung über klassische Grenzen hinweg zu erzielen. Im Fokus steht dabei die Entwicklung einer latenz- und sicherheits-optimierten Infrastruktur für Telekommunikationsnetze, mit dem Ziel, dadurch neue missionskritische Anwendungen zu ermöglichen. In dem Teilvorhaben werden neue Verfahren für die optische Datenübertragung auf dem Physical Layer entwickelt. Hierbei liegt besonderer Schwerpunkt auf dem Einsatz von KI-basierten Verfah-ren um die nachrichtentechnische Güte und Implementierung herkömmlicher Verfahren unter be-sonderer Berücksichtigung der nicht-funktionalen Eigenschaften wie Flexibilität, Rekonfigurierbar-keit und Energieverbrauch, Latenz und Durchsatz zu verbessern. Für die Implementierung werden drei physikalische Ansätze (photonisch, analog, digital) betrachtet und verglichen. Hier werden pho-tonische Signalverarbeitungssysteme, die inhärent eine hohe Bandbreite zur Verfügung stellen, untersucht. Neuartig ist dabei die Verwendung eines kohärenten Systems, das komplexwertige Gewichte in den Signalpfaden der Neuronen erlaubt. Damit lassen sich sehr schnell Merkmale (Modulationsverfahren, Verzerrungen) aus den übertragenen optischen Signalen sehr schnell ext-rahieren und der Netzoptimierung zur Verfügung stellen.
Verbundprojekt: Automated Network Telecom Infrastructure with inteLLigent Autonomous Systems - AI-NET-ANTILLAS -; Teilvorhaben: Neuromorphe Photonik für ultraschnelle energieeffiziente Signalverarbeitung NeuPho
Laufzeit:
01.04.2021
- 31.03.2024
Förderkennzeichen: 16KIS1319
Koordinator: Helmut-Schmidt-Universität - Universität der Bundeswehr Hamburg - Fakultät für Elektrotechnik Hochfrequenztechnik
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