OPTICAL NETWORKS RUSSIA

Развитие ИИ В России и странах БРИКС В прикреплении файл с отчетом «ИИ-агенты: где хайп, а где реальность», опубликованной издательством «Яков и партнеры» 30 июля 2026 года (https://www.vedomosti.ru/press_releases/2026/07/30/ii-agenti-gde-haip-a-gde-realnost)  «Яков и партнеры» — это экосистема стратегического консалтинга, объединяющая консультантов, отраслевых экспертов и опытных бизнес-лидеров, чтобы помочь организациям решать самые сложные стратегические задачи и добиваться устойчивого роста. Организация работает с ведущими компаниями России, СНГ и стран БРИКС+ в технологическом, государственном, банковском, телекоммуникационном, потребительском и других секторах.  У понятия «ИИ-агент» пока нет общепринятого определения — каждый поставщик трактует его по-своему. Бывает, что производитель / поставщик этого решения реализует всего одну необходимую характеристику (например, подключение к внешним сервисам) — и уже на этом основании называет свой продукт агентом. В результате клиент рассчитывает, что покупает агента, а на деле получает чат-бот с возможностью API-интеграции.    ИИ-агент — это автономная система, которая работает в петле обратной связи (agentic loop): самостоятельно планирует, действует, наблюдает результат и корректирует подход, выполняя задачу от начала до конца без постоянного участия человека. Ключевое отличие ИИ-агента от ИИ-ассистента заключается в следующем: вы говорите агенту, что нужно сделать (ставите цель), а он самостоятельно определяет, как ее достичь. В свою очередь, ассистенту нужно указывать каждый шаг. В этом отчете используется шесть операционных критериев, позволяющих определять, является ли тот или иной продукт ИИ-агентом: агентный цикл,   планирование, работа с инструментами,  самокоррекция, память, автономное завершение. При этом проверяется архитектура решения и составляется не маркетинговое описание его возможностей, а достоверное представление о них.   Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/265 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети @OpticalNetworksRussia

Изучаем технологии ИИ В прикреплении файл со статьей «Photonic Fabric™ Technology» (обеспечение масштабируемости оптических сетей для ускоренных вычислений). По мере роста сложности и масштабируемости систем искусственного интеллекта (ИИ) сеть становится основой вычислительной системы. Крупномасштабные кластеры требуют интенсивной связи между хPU, что обуславливает необходимость нового подхода к подключению. Под термином xPU (собирательное название для специализированных процессоров вроде CPU, GPU, DPU или ИИ-ускорителей) в оптической связи понимают интеграцию кремниевых вычислительных чипов с высокоскоростными оптическими интерфейсами. Оптика заменяет традиционные медные соединения, решая проблемы узких мест при передаче данных между серверами и чипами. Технологическая платформа Photonic Fabric, которую компания Marvell получила в результате приобретения компании Celestial AI, специально разработана для масштабируемых волоконно-оптических сетей взаимодействий ЦОДов. Благодаря этому приобретению Marvell еще больше укрепляет свое лидерство в критически важных технологиях волоконно-оптических сетей для взаимодействия ЦОДов, необходимых для архитектур искусственного интеллекта следующего поколения и облачных вычислений. Эта технология позволит создавать более интегрированные, высокоскоростные и энергоэффективные решения для клиентов ЦОДов.   Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/1723 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети @OpticalNetworksRussia

Изучаем технологии искусственного интеллекта (ИИ) В прикреплении файл со статьей «Компания Marvell рассказывает о технологии Photonic Fabric™: как волоконно-оптическая связь обеспечивает создание инфраструктуры искусственного интеллекта следующего поколения», опубликованной 04 августа 2026 года. Инфраструктура искусственного интеллекта (ИИ) вступает в новую архитектурную эру. По мере масштабирования задач вывода данных ИИ (AI inference) характеристики ИИ все больше зависят не просто от увеличения вычислительных мощностей, а от того, насколько эффективно вычислительные ресурсы, память и возможности подключения работают вместе как единая система инфраструктуры ИИ.   Волоконно-оптическая связь заменяет протяженные электрические соединения высокоскоростными оптическими каналами, что позволяет общие средства памяти распространить на несколько стоек, сохраняя при этом характеристики пропускной способности и задержки, необходимые для выполнения задач ИИ. Вместо того чтобы рассматривать память как ресурс, подключенный к отдельным серверам, оптические сети позволяют сделать память общей инфраструктурой, которая может динамически выделяться там, где это требуется рабочим нагрузкам. Платформа, построенная на основе модуля памяти Marvell® Photonic Fabric™, сетевой карты Photonic Fabric NIC и чиплета Marvell® Photonic Fabric™, дает возможность совместно использовать память в нескольких стойках ИИ, расположенных на расстоянии до 30 метров друг от друга, что позволяет крупным компаниям значительно увеличить доступную память без пропорционального масштабирования вычислительных ресурсов. Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/1723 Авторский  тг-канал  Оптические транспортные сети @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии В прикреплении файл со статьей «Готовы к следующему шагу? Тогда стоит задуматься о переходе на оптические каналы с пропускной способностью 800 Гбит/с». Стандарт 800ZR основан на всех преимуществах 400ZR, включая широкую совместимость и компактные сменные оптические когерентные модули приемопередатчики. При этом удваивается пропускная способность и значительно снижается стоимость передачи данных. Пропускная способность удваивается с 4×100G до 8×100G, что позволяет более эффективно использовать оптическое волокно. Скорость передачи данных становится более гибкой и программируемой благодаря транспондерам, а интерфейс ZR+ значительно расширяет зону действия для оптических сменных когерентных DWDM модулей приемопередатчиков. Одно из наиболее очевидных преимуществ 800ZR - это возможность разветвления одного порта 800G на несколько высокоскоростных каналов с вариантами 2×400G, 4×200G или 8×100G. Это позволяет поставщикам услуг предлагать большую пропускную способность оптических каналов, а предприятиям - предоставлять больше услуг. Использование транспондера 800G для разветвления потоков данных добавляет ключевые преимущества, включая четкое разделение услуг, увеличенную дальность действия и большую гибкость при подключении к различному клиентскому оборудованию или устаревшим платформам. Полезная ссылка t.me/OpticalNetworksRussia/1723 Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/262 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети  @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии В прикреплении файл со статьей «Компания Smartoptics: cравнение упрощенной DWDM (IPoDWDM) с традиционной DWDM (IPoOT) для соблюдения баланса архитектур и сценариев использования» Традиционная DWDM (IPoOT) - IP поверх оптической транспортной сети - обычно строится на основе выделенного транспортного оборудования, включающего такие устройства оптоэлектронного O-E-O преобразования, как транспондеры или мукспондеры. В традиционной DWDM обеспечивается четкое разделение между IP- и волоконно-оптическим сетевыми уровнями. Упрощенная DWDM (IPoDWDM), переносит волоконно-оптические интерфейсы в маршрутизаторы с использованием сменных оптических когерентных линейных модулей приемопередатчиков и открытых линейных систем OLS (Optical Line System), что в некоторых случаях исключает необходимость построения отдельного сетевого транспортного уровня.   Сменные оптические когерентные линейные модули приемопередатчики могут устанавливаться непосредственно в маршрутизаторы или коммутаторы. И этого бывает достаточно для предоставления услуги, в то время как транспондеры или мукспондеры используются там, где они приносят дополнительную пользу, например, при высокой скорости передачи данных и большой дальности связи, а также для повышения эффективности использования волокна за счет агрегации потоков данных. Каждый подход отражает различные приоритеты в проектировании сети, от управления и оптимизации пропускной способности до гибкости и простоты эксплуатации. Полезная ссылка t.me/OpticalNetworksRussia/1723 Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/262 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети  @OpticalNetworksRussia

Изучаем технологии искусственного интеллекта (ИИ) В прикреплении файл со статьей «Что такое агентный ИИ (Agentic AI) и какое влияние он окажет на сети», опубликованной 18 ноября 2025 года. Под «агентным ИИ» (Agentic AI) понимаются системы, способные самостоятельно принимать решения и совершать действия для достижения поставленной цели. Вместо того чтобы ожидать команды или выполнять жестко заданный сценарий, такие системы могут оценивать обстановку, определять необходимые меры и приступать к их реализации.  В контексте компьютерных сетей это может означать программное обеспечение, которое выявляет неисправность, устраняет ее, проверяет результат и фиксирует внесенные изменения — и все это без ожидания санкции со стороны человека. Компания McKinsey характеризует «агентный ИИ» (agentic AI) как следующий этап развития по сравнению с генеративными моделями — это системы, способные «понимать цели, разбивать их на подзадачи, взаимодействовать как с людьми, так и с другими системами, выполнять действия и адаптироваться в режиме реального времени, причем всё это — при минимальном участии человека». По мнению компании Ericsson, агентный ИИ развивает идеи автоматизации, внедряя непрерывный цикл обратной связи, а именнно «наблюдение, анализ, действие, проверка». Это позволяет системам адаптироваться и корректировать свои действия при изменении условий, не дожидаясь вмешательства человека. Компания утверждает, что именно такой подход ведет к созданию полностью автономных сетей, способных к самостоятельному управлению, оптимизации и самовосстановлению.   Аналогичной точки зрения придерживается и компания Nvidia: там отмечают, что агентные системы способны «обрабатывать огромные объемы данных, самостоятельно анализировать возникающие задачи, разрабатывать стратегии и выполнять действия», тем самым переводя сети с режима работы по жестким правилам на динамичное функционирование, ориентированное на достижение целей. Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/430 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети @OpticalNetworksRussia

📌 В прикреплении файл со статьей «Интегрированные пакетно-оптические транспортные сети большой пропускной способности”  Часть 2. Функциональное назначение сетевых уровней в интегрированной пакетно-оптической транспортной инфраструктуре. 🏼 Автор:  С.С. КОГАН. КТН, СНС. ООО Т8, Москва/Санкт-Петербург, Россия. 📰 Журнал «Первая миля/Last mile», номер 5, 2026 год, стр. 50-60   ➡️ Более 20 лет продолжался спор о том, какая сетевая архитектура – IPoDWDM (Dense Wavelength Division Multiplexing) или IPoOT (Optical Transport) – более перспективна. Однако практика показала, что оба варианта заслуживают внимания в равной мере. В консолидированной сетевой архитектуре IPoDWDM предусмотрена интеграция оптических приемопередатчиков DWDM непосредственно в маршрутизаторы и/или пакетные коммутаторы. Сетевая архитектура IPoDWDM не является чем-то новым. Новизна – в широком распространении сменных (pluggable) оптических когерентных модулей приемопередатчиков, как правило, в компактном конструктивном исполнении (Form Factor) QSFP или OSFP для оптических каналов (длин волн) с пропускной способностью от 100 до 400 Гбит/с, 800 Гбит/с и более. Существенным ограничением при этом становятся энергопотребление и тепловыделение сменных модулей приемопередатчиков.  Интеграция функциональностей IP (L3) и OTN (L1) позволяет операторам объединять IP-маршрутизаторы с OTN / DWDM транспортными платформами по технологии IPoDWDM, что снижает капитальные и эксплуатационные расходы за счет устранения промежуточных уровней оборудования. Протоколы SDN (Software-Defined Networking) или T-SDN (Transport SDN) ориентированы на динамическое управление ресурсами интегрированной сетевой инфраструктуры и оптимизацию использования ее пропускной способности.   👉🏽 Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/1723 📞 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети. @OpticalNetworksRussia

Изучаем мониторинг на сетях взаимодействия ЦОДов для ИИ   В прикреплении файл со статьей «Компания Kentik: ЦОДы с использованием ИИ не могут масштабироваться  без сетевого интеллекта», опубликованной 04 сентября 2025 года.   Следует отличать ЦОДы (Центр обработки данных) для искусственного интеллекта (ИИ) от традиционных ЦОДов с графическими процессорами GPU. Это принципиально иная операционная среда, в которой сеть определяет, принесут ли инвестиции в графические процессоры прибыль или приведут к нерациональному расходованию средств. Устаревшие инструменты мониторинга, созданные для эпохи предсказуемого трафика и допущения больших задержек, не могут угнаться за синхронизированными, импульсными, чувствительными к задержкам рабочими нагрузками, которые определяют современное обучение и вывод данных для ИИ.  В этом стратегическом обзоре рассматривается, почему сеть стала основным узким местом в инфраструктуре ИИ, где традиционный мониторинг не справляется со своей задачей, и что необходимо для устранения этого пробела. Сетевая аналитика для ИИ  распространяется на окружающую ЦОДы сеть, каналы c, а также на пиринговые и транзитные маршруты, по которым выводимый трафик данных передается конечным пользователям. ЦОД для ИИ имеет принципиально иную архитектуру: на вопросы управления ИИ, как и на вопросы сетевых технологий, нельзя ответить, используя только телеметрию GPU. Опрос с интервалом менее минуты с помощью потоковой телеметрии фиксирует всплески трафика, ошибки, всплески и закономерности использования буфера, которые традиционные инструменты полностью упускают. Именно на этом уровне возникает разница между традиционными инструментами мониторинга сети и инструментами мониторинга, специально разработанными для ИИ. Без понимания того, как пакеты перемещаются по сетевой инфраструктуре, поиск и устранение неисправностей сводится к догадкам.     Оглавление оп тематике t.me/OpticalNetworksRussia/262 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети @OpticalNetworksRussia

Новости отрасли   В прикреплении файл со статьей «Компания Smartoptics: сменные линейные интерфейсные DWDM-модули приемопередатчики для оптических каналов с пропускной способностью от 100 Гбит/с до 800 Гбит/с и более», опубликованной в 2025 году. С момента демонстрации в 1980-х годах первых систем WDM (Wavelength Division Multiplexing), позволяющих передавать в оптическом диапазоне длин волн несколько потоков данных по одному оптическому волокну на разных длинах волн, технологии, безусловно, совершили значительный скачок вперед.  Преимущества мультиплексирования и передачи различных типов трафика по одной общей паре оптического волокна делают технологию DWDM очевидной альтернативой для передачи данных в приложениях DCi по оптическим каналами с  пропускной способностью от 100 и 400 Гбит/с до 800 Гбит/с.  Девяносто процентов всех случаев сетей DCi (Data Center Interconnect) обеспечения взаимодействия ЦОДов должны охватывать диапазон расстояний от 2 до 80 км, что проблематично при использовании «серых» приемопередатчиков с некоторыми форматами сигналов. Компания Smartoptics активно разрабатывает свою продукцию в соответствии с такими стандартами, как Соглашение о многостороннем сотрудничестве OpenROADM MSA (Multi-Source Agreement), Соглашение о многостороннем сотрудничестве OpenZR+ MSA, проект TIP (Telecom Infra Project), стандарты OIF (Optical Internetworking Forum), а также другими стандартами с тем, чтобы обеспечить максимальную совместимость с другими производителями и поставщиками оборудования и решений в этой отрасли. Открытая оптическая сеть DWDM со сменными оптическими модулями приемопередатчиками и открытой линейной системой OLS является наиболее экономичным и перспективным способом удовлетворения спроса на увеличение пропускной способности ВОСП.   Полезная ссылка t.me/OpticalNetworksRussia/1737 Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/262 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети @OpticalNetworksRussia

Отечественные заметки об экономике 📌 В прикреплении файл со статьей «Кооперация вместо конкуренции: где искать новые точки роста экономики» опубликованной 16 июля 2026 года: 👉🏽 как применение концепции «Экосистемы Созидания» может изменить глобальную экономику. По мнению сторонников концепции «Экосистема Созидания» необходим переход на ценностно-ориентированную социально-экономическую модель взаимодействия, в рамках которой система образования в тандеме с культурой формируют задачу и вектор цели для экономики нового типа. «Наступил момент, когда скорость обновления технологий существенно превзошла скорость обновления поколения людей. ❗️ В условиях нарастающего разнообразия процессов, протекающих во всех сферах жизни общества, эффективное централизованное управление сиюминутными переменами становится принципиально невозможным. ❌ Обеспечивать устойчивость привычного миропорядка через централизованный контроль происходящего стало практически невозможно — мы движемся к глобальному коллапсу», — считает вице‑президент «Экспертного совета высокого уровня БРИКС», д.э.н., профессор Виктор Ефимов. ➡️ Глобальная экономическая система стала неэффективной, согласна профессор кафедры экономики и управления предприятиями и производственными комплексами СПбГЭУ, д.э.н. Елена Ткаченко: «Она съедает огромное количество ресурсов, зачастую не давая реального вклада в экономический рост и в приращение знаний и технологий. Мы потратили массу ресурсов, параллельно с конкурирующими системами создавая аналогичные продукты, которые коллективно мы бы создали в тысячу раз быстрее и продвинулись бы гораздо дальше» ➡️ Вице-президент Ассоциации промышленных предприятий Петербурга Сергей Цыбуков отмечает: «Сначала появляется идея — техническая, социальная или идеологическая. Затем вокруг нее формируется круг соратников и начинается коллективное целеполагание. В нашей системе оно складывается в процессе совместного обучения участников проекта, преподавателей и производственных специалистов. Если в ходе обучения сформировалась команда, значит, у проекта есть основа: среда, люди и взаимопонимание. Следующий шаг — справедливый учет вклада каждого. После этого можно определять потребность в активах и ресурсах» 📚 Оглавление по тематике 🗣Авторский тг-канал Оптические транспортные сети  @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые сетевые технологии В прикреплении файл со статьей «Соглашение AT&T с компанией D-Wave обеспечивает повышение эффективности сети», опубликованной 28 июля 2026 года. Компания AT&T планирует расширить применение квантовых технологий компании D-Wave для обнаружения сбоев и обеспечения маршрутизации соединений и управления трафиком, для поддержки своих расширяющихся волоконно-оптических и 5G сетей. Первоначальным направлением деятельности AT&T является интеграция технологии квантовых вычислений D-Wave в инструменты, которые уже используются в решениях AT&T для агентного ИИ. Предварительные результаты показывают сокращение времени обработки сетевых нагрузок с одного часа до менее чем 15 секунд, что позволяет быстрее принимать решения. AT&T также изучает решения в области квантовой безопасности и перспективных систем коммуникаций, включая квантовое распределение ключей КРК / QKD (Quantum Key Distribution) и постквантовую криптографию. «Квантовые вычисления на основе технологии компании D-Wave дают нам, в рамках работы сети AT&T, новый подход к оптимизации и решению задач, требующих интенсивных вычислений», — сказал Лукас Хауген (Lucus Haugen), директор по науке о данных в Главном управлении данных AT&T. Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/466 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети  @OpticalNetworksRussia

Новости отрасли В прикреплении файл со статьей «В конкурентной борьбе за радиочастотный спектр и технологическое превосходство с компанией Ericsson (spectral scrap), компания Nokia рассматривает Nvidia как поставщика радиокомпонентов для сетей 6G», опубликованной 28 июля 2026 года. Компания Nokia заявила о том, что к 2028 году пропускную способность сетей мобильной связи можно будет удвоить. Для этого будет достаточно лишь установить в уже имеющееся шасси Nokia Airscale новую плату с графическим процессором GPU (Graphics Processing Unit) от компании Nvidia. Поскольку такие процессоры менее мощные и потребляют меньше электроэнергии, чем микросхемы СБИС для ЦОДов, их можно разместить рядом с другими платами, отвечающими за работу программного обеспечения сети радиодоступа RAN (Radio Access Network), не опасаясь перегрева или выхода оборудования из строя. В компании Nokia полагают, что замена отдельных фрагментов этих алгоритмов на решения на базе искусственного интеллекта (ИИ), работающие на графических процессорах GPU, позволит повысить спектральную эффективность на уровне L1 (Layer 1), который является наиболее ресурсоемким компонентом программного обеспечения сетей радиодоступа (RAN). «Демонстрируемые нами сейчас возможности технологии AI-RAN показывают, что к 2028 году мы сможем добиться роста спектральной эффективности более чем на 100%, тем самым удвоив пропускную способность, которую операторы получают благодаря имеющимся у них частотным ресурсам», — заявил на прошлой неделе в ходе общения с журналистами генеральный директор Nokia Джастин Хотард (Justin Hotard). Полезная ссылка t.me/OpticalNetworksRussia/1760 Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/261 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети @OpticalNetworksRussia

Новости отрасли В прикреплении файл со статьей «Как оператор AT&T использует оптическое волокно, сети мобильной связи 5G, а также спрос на периферийные вычисления,  для обеспечения дополнительного роста в 2026 году», опубликованной 23 июля 2026 года.  Компания AT&T Inc. пытается перейти от простого увеличения спроса на услуги связи к более устойчивой модели роста. Ее стратегия теперь опирается не на устаревшие медиа- и видео активы, а на волоконно-оптические сети, сети мобильной связи 5G, а также на услуги корпоративных сетей по периферийным вычислениям, которые могут поддерживать выручку и рентабельность. За последний квартал AT&T привлекла 367 000 новых абонентов с использованием волоконно-оптических подключений. Руководство объединило средства волоконно-оптических подключений и сети мобильной связи 5G в конвергентную сеть, которая охватывает более 90 миллионов абонентов, предоставляя им передовые интернет-услуги либо по оптическому волокну, либо по сети мобильной связи 5G. Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/262 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети  @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии В прикреплении статья «Переход к сетям мобильной связи шестого поколения 6G - путь к созданию сетей, изначально ориентированных   на искусственный интеллект», опубликованная в 2026 году. Разработка 6G всё ещё находится на этапе сбора и уточнения  требований, а стандартизация должна начаться в рамках 3GPP Release-21 в период с 2027 по 2029 год. Коммерческое развертывание, как ожидается, начнётся в 2030 году. Искусственный интеллект AI/ИИ и машинное обучение ML/МО являются основой для 6G, первого поколения сетей, изначально, то есть «нативно использующих ИИ». Фундаментальным подходом является требование к сетям 6G быть изначально ориентированными на ИИ.В отличие от 5G, где ИИ/МО были реализованы как дополнительные модули, для 6G эта концепция берется за основу. Как обсуждается в данной статье, это факт, наряду с другими инновациям, является основной функциональной особенностью 6G. Еще один важный аспект — это переход от «старого» подхода к использованию ИИ для автоматизации к ориентации 6G на автономность, то есть на сеть, управляемую намерениями высокого уровня. Это требует трансформации конфигурации сети: вместо явного определения параметров сети, сеть должна управляться намерениями, делегированными встроенным агентам ИИ. В данном контексте инициированные человеком приложения ИИ постоянно заменяются действующими агентами ИИ, которые непрерывно наблюдают, воспринимают, делают выводы и действуют для выполнения намерений высокого уровня, не требуя при этом точно определенного человеком поведения. Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/261 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии В прикреплении статья «Повышение точности φ-OTDR с использованием массивных искусственных отражателей», опубликованная в журнале «Технология оптического волокна: материалы, устройства и системы», том 99, июль 2026 г. Стр. 1-8. Авторы  Д. Бенгальский , Д. Харасов , Е. Фомиряков , О. Наний , В. Трещиков , С. Никитин из ООО «Т8». Электронный ресурс. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1068520026000726?via%3Dihub   Журнал «Технология оптического волокна: материалы, устройства и системы» — это новый передовой журнал, призванный удовлетворить потребность в публикации статей  в этой быстро развивающейся области.     Известно, что точность измерений деформации и/или температуры в оптическом волокне снижается из-за случайных фазовых флуктуаций сигнала обратного рассеяния Рэлея RBS (Rayleigh Backscattering).   В данной статье исследуются возможности повышения точности измерений оптического рефлектометра ϕ-OTDR благодаря повышению детерминированности рассеянного сигнала с помощью искусственных отражателей AR, встроенных в сердцевину волокна. Оптический рефлектометр (φ-OTDR) — это фазочувствительный когерентный прибор для распределенного акустического и вибрационного мониторинга протяженных волоконно-оптических линий, который работает на основе анализа интерференции рэлеевского рассеяния. Он позволяет обнаруживать малейшие механические воздействия, измерять их координаты и определять параметры звуковых волн вдоль всего кабеля. Влияние антиотражающих AR (Anti-Reflective) элементов в оптической связи заключается в уменьшении потерь света, устранении паразитных отражений и повышении общей пропускной способности линий передачи. Такие покрытия и структуры наносят на торцы оптических волокон, линзы, призмы и фотодетекторы. Системы распределенного акустического мониторинга DAS (Distributed Acoustic Sensing) на обычном оптическом волокне используются в качестве протяженного датчика. Влияние AR -элементов исследуется с помощью численного моделирования и подтверждается экспериментально. Разработана численная модель для оптимизации параметров конструкции таких волокон, которая, как показано, находится в отличном соответствии с экспериментальными результатами. Экспериментально продемонстрировано повышение точности измерения деформации и/или температуры в волокне на два порядка.   Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/265  Авторский тг-канал Оптические транспортные сети» @OpticalNetworksRussia

Развитие технологий в России   В прикреплении файл с брошюрой «Мониторинг и анализ технологического развития России и мира». Это исследование проведено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2026 г. Мониторинг технологического развития в России включает раздел «Информационные технологии»: - Терминалы для приёма сигнала спутниковой группировки «Рассвет» (российский аналог Starlink), которую создаёт компания «Бюро 1440», начали тестировать на железнодорожных поездах. В 2025 г. «Бюро 1440» подписало соглашение с Федеральной пассажирской компанией (ОАО «РЖД») о внедрении спутниковых терминалов во всех поездах дальнего следования. В настоящее время на дальних маршрутах пассажиры могут длительное время (часы и сутки) оставаться без связи. Реализация проекта спутниковых терминалов «Рассвет» должна помочь решить эту проблему. - ПАО «Ростелеком» разработало платформу «Нейрошлюз». Платформа объединяет более чем 20 инструментов автоматизации рабочих процессов на базе искусственного интеллекта. Среди возможностей платформы — генерация текстов, изображений и аудиоконтента, создание презентаций, автоматическая расшифровка стенограмм совещаний и подготовка протоколов, написание программного кода и разработка цифровых помощников. Доступ к порталу возможен с различных устройств, от настольных компьютеров до смартфонов. Задачи решаются с помощью запросов (промптов). По данным разработчиков, по состоянию на середину июня 2026 г. системой пользуется 40 тыс. сотрудников собственно «Ростелекома» и 17 тыс. сотрудников дочерних и партнерских компаний. Ежемесячно «Нейрошлюз» обрабатывает около 360 тыс. запросов, при этом экономия времени сотрудников на выполнение повторяющихся операций составляет до 40%. В дальнейшем разработчики планируют масштабировать систему как для внутреннего, так и для внешнего использования.   Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/265 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети»  @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии В прикреплении статья от компании Dell’Oro Group «Радиодоступ (RAN) 6G: что известно и что неизвестно», опубликованная 27 мая 2026 года. Искусственный интеллект должен повысить эффективность систем 6G: общее направление развития 6G RAN постепенно проясняется, хотя многие важные вопросы остаются нерешенными.  Сегодня многие операторы подчеркивают, что 6G будет более эволюционным, чем предыдущие поколения, в большей степени опираясь на программное обеспечение и в меньшей степени на масштабные обновления оборудования. С этой точки зрения, 6G представляет собой более прагматичный, экономически дисциплинированный цикл модернизации с более низким темпом роста капитальных затрат/доходов по сравнению с предыдущими технологическими циклами. Развертывание 6G на больших территориях, вероятно, по-прежнему будет опираться на технологию Massive MIMO с использованием больших непрерывных блоков спектра ниже 8,4 ГГц. Снижение стоимости передачи данных на бит (cost-per-bit), повышение эффективности и модернизация платформы все чаще становятся основным обоснованием инвестиций в 6G. Но все еще нет полной ясности в отношении новых приложений, монетизации сенсорных технологий, корпоративного спроса, влияния ИИ на мобильный трафик данных, темпов развертывания и масштабов внедрения RAN на облачной сетевой инфраструктуре, но ясно, что маловероятно развертывание 6G RAN на оборудовании от разных производителей.   Одной из очевидных областей развития является внедрение ИИ в архитектуру RAN. AI RAN эволюционирует из необязательного дополнения в основополагающий элемент архитектуры 6G. В отличие от предыдущих поколений, где ИИ в основном внедрялся как дополнение после первоначального развертывания, ожидается, что 6G будет интегрировать возможности ИИ в архитектуру RAN с самого начала.  Производители теперь внедряют интеллектуальные функции на каждом уровне RAN, включая радиомодули. Примером тому служит выпуск компанией Ericsson десяти радиомодулей, оснащенных собственными процессорами с ускорителями нейронных сетей и готовых к работе с ИИ.   Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/261 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии   В прикреплении файл со статьей от компании Dell’ORO Group «Nokia AI RAN: уверенность в перспективности передового коммерческого решения, интегрирующего искусственный интеллект (ИИ) в сети радиодоступа (RAN), растет», опубликованной 17 июля 2026 года. Платформа AI-RAN от Nokia - это передовое коммерческое решение, интегрирующее искусственный интеллект (ИИ) в сети радиодоступа (RAN). Разработанная в тесном сотрудничестве с компанией Nvidia, это решение позволяет трансформировать стандартные базовые станции в глобальные ИИ-вычислительные центры, повышая скорость передачи данных, эффективность использования спектра частот и снижая затраты операторов при внедрении решений. Платформа AI-RAN сочетает программно-определяемую архитектуру (Cloud RAN) с ускоренными вычислениями на базе платформ Nvidia, в частности, архитектуры CUDA (Compute Unified Device Architecture), что позволяет выполнять ресурсоемкие задачи ИИ прямо на границе сети. Стратегия компаний Nokia и NVIDIA направлена на интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в телекоммуникационные сети. Она включает многомиллиардное партнерство и разработку сетевых технологий для создания сетей радиодоступа (AI-RAN), внедрение ИИ в инфраструктуру 5G/6G и расширение присутствия на рынке ЦОДов. Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/261 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети  @OpticalNetworksRussia

Изучаем новые технологии В прикреплении файл со статьей «Фотоника опережает стремительный рост искусственного интеллекта», опубликованной в июне 2026 года. Искусственный интеллект (ИИ) перестал быть узкоспециализированной вычислительной областью; он стал определяющей силой, преобразующей глобальную цифровую инфраструктуру. Рабочие нагрузки ИИ выводят ЦОДы (Центры Обработки Данных) за пределы традиционных проектных ограничений: от больших языковых моделей LLM до вывода данных в реальном времени на периферии сети GPU. В результате базовая архитектура вычислительных систем, памяти и сетей претерпевает быструю трансформацию. Хотя основное внимание общественности сосредоточено на графических процессорах GPU и ускорителях, в основе этого сдвига лежит менее заметный, но не менее важный фактор: передовые лазерные и фотонные технологии. Реализация взаимодействия ЦОДов на традиционном электрическом уровне уже не позволяет справиться с нагрузкой. Фотоника обеспечивает основу, позволяющую системам искусственного интеллекта функционировать как единые распределенные вычислительные центры, причем от соединений внутри стоек по линиям связи малой дальности до когерентных систем передачи данных протяженностью в сотни километров.   Оглавление по тематике t.me/OpticalNetworksRussia/262 Авторский тг-канал Оптические транспортные сети @OpticalNetworksRussia