Применение технологий машинного обучения в задачах повышения пропускной способности волоконно-оптических линий связи с поляризационным уплотнением каналов

Основная цель проекта состоит в применении методов глубокого обучения для решения задачи компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи с поляризационным уплотнением каналов. В рамках реализации проекта будет разработана новая модель, основанная на методах машинного обучения, для компенсации нелинейных искажений в линиях связи с поляризационными уплотнением каналов. В качестве основного метода предполагается использовать хорошо зарекомендовавшие себя ранее глубокие нейронные сети с различной архитектурой и структурой обучающей выборки. Для предложенной схемы компенсации нелинейности будет реализован программный комплекс для моделирования нелинейного распространения оптических сигналов по линиям связи с поляризационным уплотнением каналов, ориентированный на выполнение на высокопроизводительных вычислительных кластерах. Кроме того, в рамках проекта будет выполнено определение оптимальных конфигурации и архитектуры предложенной схемы компенсации нелинейных искажений, основанной на методах машинного обучения.