Existe una comunicación óptica coherente, que se cree que es el próximo paso gigante en los sistemas de comunicación óptica.
Como en cualquier otro sistema de comunicación, los investigadores enfrentan el problema de proporcionar una transmisión robusta de una señal. Debido a la alta sensibilidad de los receptores en tales sistemas (medidos en fotones / bit, y estos sistemas no necesitan mucha luz, aproximadamente 10 fotones / bit está bien) la señal puede ser impura.
Entonces, aquí vienen las técnicas de aprendizaje automático. Se aplican varios métodos de filtrado para el seguimiento de estado dinámico no lineal: puede haber algunas transiciones de estado falso debido a una señal ruidosa. Ciertos algoritmos de ML permiten evitar los errores, por ejemplo, el filtrado bayesiano para modelos dinámicos de tiempo discreto es relativamente conocido.
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Te contaré una historia, que de alguna manera está relacionada con el tema.
Yo trabajo para Siemens Corporate Technology y había un proyecto, donde el problema era interpretar las degradaciones de la señal de un cable óptico, enterrado cerca de la carretera. El receptor es tan sensible a las vibraciones más leves, que nuestros especialistas finalmente pudieron hacer un modelo que distinguía un camión de un automóvil de pasajeros, un tren de un camión, etc. Se realizó utilizando algunos sofisticados algoritmos de aprendizaje automático y resultó ser bastante impresionante.
