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なぜアストン大学のファイバーオプティックスピードがグローバル接続性のゲームチェンジャーなのか?

2025-01-13 14:00:00
なぜアストン大学のファイバーオプティックスピードがグローバル接続性のゲームチェンジャーなのか?

驚くべき成果として、英国のアストン大学の研究者たちは、記録的な速度である301テラビット毎秒でデータを転送しました。この速度は、英国の平均ブロードバンド接続の4.5百万倍、米国の典型的なブロードバンド接続の1.2百万倍速いです。 ホームペーじ チームは、標準の光ファイバーケーブル内の未利用の波長帯域が、グローバルネットワークにおけるより速く効率的なデータ伝送のためのますます高まる需要に応えるためにどのように使用できるかを示しました。

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スピードの背後にある技術

研究者の成功は、単一の標準光ファイバーの使用と、これまで利用されていなかったEバンドおよびSバンドという波長帯の探索に基づいていました。これらの波長帯は、既存の光ファイバーシステムでは利用できませんでした。しかし、現在の商用光ファイバーはデータ伝送にCバンドとLバンドのみを使用しています。これらの従来のバンドは容量に制限があり、その結果、新しい波長領域の探索につながっています。

アストン大学の研究者たちは、日本国立情報通信技術研究所 (NICT) とアメリカのノキアベルラボとの国際的なパートナーシップのもと、これらの追加バンドを拡張するための光学プロセッサを開発しました。光学プロセッサを開発したイアン・フィリップス博士は、一般的に使用されているCバンドに隣接するEバンドは3倍の幅があり、未開拓の大きな可能性を持つと指摘しました。この新しいデバイスは、これらのバンドを通じた制御されたエミュレーションおよび伝送に使用され、これは重要な技術的マイルストーンです。

 

より環境に優しく、コスト効果の高い革新

この成果の最も際立った特徴の一つは、既存のインフラに依存していることです。これは、ネットワークの交換を必要とする他の進展とはかなり異なります。重要な革新は、物理的なアップグレードを必要とせずに光ファイバーの容量を拡張する新しい光増幅器とプロセッサの開発でした。

このアプローチは、経済的および環境的に大きな利点があります。既存のスペクトルをより多く使用することでコストが削減され、現在の光ファイバーネットワークの寿命が延び、新しいケーブルやそれに必要な原材料の大規模な展開が不要になるため、より持続可能です。

 

未来への影響

これらの速度は、世界の通信システムを革命的に変える可能性があります。ストリーミング、バーチャルリアリティ、人工知能の発展に伴い、高速インターネットの需要が増加する中、これらの新しい技術はスケーラブルです。このようにして、インターネットサービスプロバイダーは、電磁スペクトルの未活用部分を活用することで、消費者のデータ速度を高めることができ、過大なコストをかけることなく実現できます。

さらに、この研究はネットワークの効率化を目指す通信技術の一般的なトレンドと関連しています。この画期的な成果は、テレコミュニケーション、データセンター、スマートシティを含む企業の接続性を向上させる機会を広げ、バックボーンネットワークの容量を強化することによって実現されます。

 

協力の勝利

この世界記録は、グローバルな協力がどれほど効果的であるかの概念証明です。このプロジェクトには、日本とアメリカ合衆国からの研究者が参加し、異なる国の人がどのようにして知識を共有し、光技術分野で greatness を達成できるかを示しました。その結果は、エンジニアリングおよびテクノロジー研究所によって発表され、グラスゴーで開催されたヨーロッパ光通信会議でプレゼンテーションされました。

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意見と新しい考え。

これは素晴らしいコンセプトで、インスピレーションを与え、実用的です。開発者が技術的および現実的な制約をよく理解していることを示しています。新しい材料ではなく、私たちがすでに持っている資源のより賢い使い方に関する革新を見ることが特に興奮します。この戦略は、持続可能な技術開発のビジョンと一致しています。

将来的には、この開発がデジタルデバイドの縮小に役立つことが明らかです。今や、高速インターネット接続をアクセスが困難な地域に拡張することが可能になり、最小限のコストで実現できるため、デジタルデバイドを平等化することができます。さらに、これ ソリューション はスケーラブルであり、テレメディスン、自律システム、大規模データ分析など、高速で信頼性のあるデータ転送を必要とする他の分野にも適用できます。

このブレークスルーは、人工知能(AI)の分野においても多くの応用があります。AIシステムは大量のデータと高速処理を必要とするため、この技術で達成できる超高速は、AIモデルのトレーニングと展開を大いに向上させるでしょう。モデルの開発を促進し、リアルタイムの意思決定を改善し、エッジコンピューティングにおけるデータ転送を強化することで、速度と複雑性の面でAIの発展を推進します。

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しかし、実験をラボから現実の世界に移行するには、いくつかの問題を解決する必要があります。これには、光プロセッサーとアンプの商業化、これらのシステムを設置するための人材の訓練、そしてこれらのシステムの標準化が世界中で必要です。

結論として、アストン大学の成果は、革新がどのように世界を変えることができるかの明確な例です。光ファイバー通信システムの未利用部分を利用して高速データ伝送を実現することは、より速く、つながりのある、持続可能な世界への道を開きました。

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