機械学習を活用した通信用光増幅器設計

機関リポジトリ Web Site

書誌事項

タイトル別名
  • Design of optical amplifier for telecommunications utilizing machine learning
  • キカイ ガクシュウ オ カツヨウ シタ ツウシンヨウ ヒカリ ゾウフクキ セッケイ

この論文をさがす

抄録

複雑化した光ファイバ通信システムを構成する光部品・装置の設計に 機械学習を活用した研究が進められている。本報告では，光ファイバ伝送システムでは光中継器として使用されるエルビウム添加ファイバ増幅器 (EDFA) にニューラルネットワーク (NN) を用いた逆設計を適用し，目標特性からEDFAパラメータを導出ことができることを示し，EDFAに対する逆設計の有効性を示す。 Neural network (NN)-based inverse design is apply to erbium-doped fiber amplifiers (EDFAs), which are used as optical repeaters in optical fiber transmission systems, and show that EDFA parameters can be derived from target characteristics, demonstrating the effectiveness of inverse design for EDFAs. It is shown that the EDFA parameters can be derived from the target characteristics, demonstrating the effectiveness of inverse design for EDFAs.

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ