В работе рассматривается перспектива применения методов краевого искусственного интеллекта (КИИ) для решения задач самодиагностики подводных волоконно-оптических усилителей (EDFA). Обоснована актуальность разработки систем мониторинга для повышения надежности магистральной инфраструктуры связи. Выполнен обзор современных подходов к диагностике пассивных и активных компонентов ВОЛС. Показано, что существующие решения преимущественно ориентированы на облачные вычисления или диагностику пассивных элементов. В отличие от них, предложенный подход фокусируется на переносе функций анализа данных и прогнозирования отказов непосредственно на блоки оптического усиления, что критически важно для удаленных и труднодоступных объектов.

Алябьев К.А., Ахмеров А.Х., Гавенчук А.В., Козырев Д.В. (науч. рук. Дейнека И.Г.) Перспективы применения методов краевого искусственного интеллекта для самодиагностики подводных волоконно-оптических усилителей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17359