TOKYO, Sep 14, 2022 - (JCN Newswire) - 当社はこのたび、世界に先駆けて光1波あたり1.2Tbps（注1）の大容量伝送が可能なデジタルコヒーレント光伝送技術（注2）の開発に成功し、実際の光伝送装置として通信が可能なことを確認しました。本技術を適用した光伝送装置を2023年度上期中に製品化し、グローバルに提供を開始する予定です。
本技術は最新の半導体プロセスを適用したデジタル信号処理LSI（DSP）の適用に加え、世界初の光伝送装置への水冷システムの導入や、機械学習を用いた光ネットワーク全体のリソースの最適化により、世界最高（注3）の光1波あたり1.2Tbpsの大容量伝送を実現しながら消費電力を低減し、当社従来製品と比較してシステム全体のCO2排出量を70％削減します。
当社は、5Gおよび6Gテクノロジーから光バックボーンネットワークまで、レジリエントでヒューマンセントリックな未来のネットワークづくりを推進しており、本技術を適用した製品を広く市場に展開することで、通信事業者のカーボンニュートラル化を支援し、持続可能な社会の実現に貢献します。
背景
IoTやAI、ビックデータ処理の普及に伴う大規模な情報を高速に処理する技術への急速な需要の高まりを背景に、それらを支えるインフラであるネットワーク技術のさらなる進化が求められています。現在普及しつつある5Gの次世代の通信規格5G-Advanced（注4）や6Gの検討が進められており、それらの実用化により、5Gのおよそ100倍の情報処理量が見込まれています。無線基地局とコアネットワークを結ぶ光通信の領域においても、無線通信データアクセス量の増大による伝送量の大容量化が求められる一方で、光の歪（注5）などにより、信号の変調速度に限界があり、光1波で伝送可能なデータ容量が限られてしまう課題がありました。またネットワーク全体での低消費電力化、CO2排出量の削減も通信事業者にとって大きな課題となっています。
本技術の概要
本技術は、（1）テラビット光伝送システム技術、（2）世界初となる光伝送装置への水冷技術、（3）機械学習を用いた光ネットワークモニタ技術の3つの当社独自技術を適用することで、世界最高の大容量伝送と低消費電力を両立し、現在導入が進む5Gや次世代の6Gを支える光バックボーンネットワークとして、カーボンニュートラルな世界の実現に貢献します。
なお、本技術には、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業（b1）ポスト5G情報通信システムにおけるテラビット光伝送システムの研究開発」（注6）における成果の一部と、総務省委託研究「新たな社会インフラを担う革新的光ネットワーク技術の研究開発 課題Ⅰ 5Tbps級高速大容量・低消費電力光伝送技術の研究開発(JPMI00316) 」、および国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT：エヌアイシーティー）の委託研究「高スループット・高稼働な通信を提供する順応型光ネットワーク技術の研究開発（採択番号20501）」における成果の一部を活用しています。
（1）テラビット光伝送システム技術
世界初の140Gbaud（注7）の高速信号を伝送可能とするデジタル信号処理LSI（DSP）と狭線幅波長可変レーザ（注8）を適用し、さらに送受信デバイスや光伝送路に発生する光波長の歪を高精度に補償する当社独自技術を組み合わせることにより、世界最高となる1波あたり1.2Tbpsの大容量伝送を実現しました。また光通信においては、一般的に伝送容量が増加すると通信できる距離が短くなる傾向がありますが、今回の技術を適用することで、従来技術と比較して同じ伝送容量で4倍以上の到達距離性能を実現（注9）しました。
（2）世界初となる光伝送装置への水冷技術の適用
従来の光伝送装置では、システムの冷却には空冷技術が用いられていました。本技術では、当社のスーパーコンピュータの開発および製造における知見を生かして、世界で初めて光伝送装置に水冷技術を適用しました。長期間にわたり使用される通信装置の分野において不可欠な高信頼性やメンテナンス性を保ちながら、冷却効率を向上させ、伝送容量（Gbps）あたりの消費電力が世界最小の120mWとなる低消費電力化を実現しました。光伝送装置全体では空冷方式を採用した従来の装置と比較し3分の1の小型化、軽量化も図り、輸送時に発生するCO2排出量削減や、使用終了後の廃棄量削減によるCO2排出量削減に貢献します。
（3）機械学習を用いた光ネットワークモニタ技術
従来の光ネットワークでは、必要とされる通信容量を常に安定して確保できるように、運用環境により変化する光ファイバーの性能や光伝送システム単体の状況など、ネットワーク設計時に必要となる条件を厳しく見積もって設計していました。そのためネットワークが本来持つ性能を効率良く引き出せず、消費電力の増加や提供できる伝送容量の減少を招いていました。今回機械学習を用いたネットワークモニタ技術により、光ファイバーや光伝送システムなどの光ネットワーク構成要素の状況を自動で高精度にとらえ分析することができるようになります。これで得られた結果を用いて、ネットワーク構築時のDSPの変調方式や構成要素の設定に生かすことにより、消費電力を抑えつつ、光伝送装置の持つ伝送性能を最大限に引き出したネットワークの構築を可能とします。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2022/09/14.html
概要： 富士通株式会社
詳細は http://jp.fujitsu.com/ をご覧ください。
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