| No | 263759 |
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| 標題（和） | ［特別招待講演］機械学習の光ファイバ通信への応用 −非線形歪み補償と非線形伝送技術を中心に− |
| 標題（英） | [Special Invited Talk] Applications of Machine Learning to Nonlinear Compensation and Nonlinear Transmission Technologies in Optical Fiber Communication |
| 研究会名（和） | 通信方式, 光通信システム |
| 研究会名（英） | Communication Systems, Optical Communication Systems |
| 開催年月日 | 2020-01-16 |
| 終了年月日 | 2020-01-17 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS2019-91 |
| 抄録（和） | 光通信システムの分野においても機械学習を応用した技術革新が大いに期待されている．機械学習の応用例は，非線形歪み補償，パフォーマンスモニタリング，ネットワーク異常検知をはじめ多岐にわたる領域で報告されている．本稿では，非線形歪み補償を中心に機械学習を応用した技術を解説し，我々のグループで取り組んでいる非線形伝送技術に機械学習を応用した結果について報告する． |
| 抄録（英） | Machine learning (ML) is expected to be a promising technology to promote innovations in optical communications. A number of applications of ML have been reported in different aspects of optical communications such as nonlinearity compensation, performance monitoring, network failure prediction and so on. In this report, we review ML-based technologies for nonlinearity compensation, and reprot on ML-based demodulation method for nonlinear transmission system. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.119, No.365 |
| ページ開始 | 17 |
| ページ終了 | 22 |
| キーワード（和） | 機械学習,非線形歪み補償,非線形伝送技術 |
| キーワード（英） | Machine Learning,Nonlinearity Compensation,Nonlinear Transmission Technology |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 三科健 |
| 著者（ヨミ） | ミシナ ケン |
| 著者（英） | Ken Mishina |
| 所属機関（和） | 大阪大学 |
| 所属機関（英） | Osaka University |
| 著者（和） | 久野大介 |
| 著者（ヨミ） | ヒサノ ダイスケ |
| 著者（英） | Daisuke Hisano |
| 所属機関（和） | 大阪大学 |
| 所属機関（英） | Osaka University |
| 著者（和） | 丸田章博 |
| 著者（ヨミ） | マルタ アキヒロ |
| 著者（英） | Akihiro Maruta |
| 所属機関（和） | 大阪大学 |
| 所属機関（英） | Osaka University |