El interrogador DAS FTH-DAS de fase real para IA en el edge incorpora un motor de IA/ML embebido, aplica técnicas patentadas de DAS por fase y permite clasificación de eventos en tiempo real sobre múltiples fibras.
El nuevo FTH-DAS de VIAVI Solutions es un cabezal de prueba para sensado acústico distribuido tipo DAS (Distributed Acoustic Sensing) integrado en la plataforma NITRO Fiber Sensing para monitorización de infraestructuras.
El equipo se define como un interrogador DAS de fase real con capacidad de detección, localización y clasificación de múltiples eventos directamente en el dispositivo.
El diseño orientado al edge busca reducir la dependencia de procesado remoto y acelerar la respuesta ante incidencias en enlaces de fibra oscuros o en servicio.
Sensado acústico distribuido para monitorización de infraestructuras críticas
La tecnología DAS utiliza fibras ópticas convencionales como un “micrófono” continuo para detectar y ubicar perturbaciones y posibles amenazas a lo largo de grandes distancias.
Entre los casos de uso citados se incluyen la vigilancia de perímetros y fronteras, la protección de cables de centros de datos y redes de telecomunicaciones, y la supervisión de infraestructuras críticas.
En entornos de oleoductos o gasoductos, el sistema pretende diferenciar eventos como fugas, excavaciones cercanas, presencia de vehículos o incluso pasos, para generar alertas más inmediatas.
La solución también se orienta a la monitorización de cables submarinos de energía, donde el desgaste o las perturbaciones mecánicas pueden anticipar fallos.
True-phase DAS e IA/ML embebida en FTH-DAS
El interrogador implementa una técnica patentada de interferometría por escalonado de fase para recuperar la fase óptica a partir del retroespalado Rayleigh.
Según el fabricante, este enfoque aporta datos de mayor fidelidad y permite mediciones físicas como deformación, amplitud de vibración, frecuencia y potencia acústica real.
La disponibilidad de magnitudes físicas repetibles y comparables entre despliegues busca mejorar tanto la inferencia como el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
El motor de IA/ML opera en el propio equipo y analiza en tiempo real los datos procedentes de los enlaces bajo prueba para apoyar la identificación, clasificación y seguimiento de eventos.
VIAVI indica que los modelos se basan en décadas de datos históricos y se ejecutan y actualizan automáticamente en el edge sin intervención manual ni procesamiento centralizado externo.
Para la adaptación continua y escalable de los modelos, el ecosistema puede apoyarse en una nube privada o gestionada por VIAVI.
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