Rilevamento precoce delle rotture dei cavi in fibra ottica tramite la tecnologia Optical Pow basata sull'intelligenza artificiale: del taglio fibre con intelligenza artificiale

Le reti in fibra ottica sono fondamentali per le comunicazioni moderne, ma rimangono vulnerabili ai danni fisici, in particolare quelli causati dalle attività di scavo. I sistemi di monitoraggio tradizionali, come l'OTDR e il DWDM, sono di tipo reattivo e rilevano i guasti solo dopo che si sono verificati. Questo studio propone un framework proattivo basato sull'intelligenza artificiale che analizza i dati di potenza ottica in tempo reale e storici per individuare i primi segnali di potenziali tagli dei cavi. Combinando regole basate su soglie con un modello di apprendimento automatico ensemble multiscala, il sistema identifica sia i guasti improvvisi che i disturbi più sottili. I risultati mostrano un'accuratezza superiore al 95%, consentendo un intervento tempestivo, riducendo i tempi di inattività e migliorando la resilienza della rete. L'approccio è economicamente vantaggioso, scalabile e adatto all'implementazione in tempo reale nelle reti di telecomunicazioni.