Le reti in fibra ottica costituiscono uno dei principali motori del nostro progresso sociale e un fattore chiave delle infrastrutture globali di telecomunicazione. Negli ultimi dieci anni hanno subito notevoli cambiamenti, come conseguenza di un aumento continuo della richiesta di banda larga. L'attuale crescita implica pressanti requisiti in termini di capacità e spesa per gli operatori, che cercano quindi di diminuire il costo unitario per bit trasmesso. 

Il sistema ottico a banda larga presenta quindi nuove grandi sfide: i componenti ottici devono garantire prestazioni su un ampio spettro, l'ottimizzazione della rete viene eseguita su uno spettro non piatto e con un numero molto maggiore di canali e ciò rende la progettazione, l'ottimizzazione e il controllo dei problemi complessi. 

A tal fine, l'applicazione delle tecniche di Machine Learning (ML) ha un’importanza crescente per i sistemi ottici multibanda (MB) ad alta capacità. Il ML sta diventando la tecnica preferita per risolvere problemi tecnici non lineari complessi, come la progettazione avanzata dei componenti e la gestione delle reti a banda larga.

Il progetto europeo MENTOR presenta una proposta tempestiva per formare 6 Early Stage Researcher in un campo interdisciplinare di elevata rilevanza industriale: applicazioni ML nelle comunicazioni ottiche multibanda. 

Siccome ML funziona correttamente solo quando è disponibile una grande quantità di dati reali, è fondamentale riunire i partner accademici e gli operatori di settore che forniscono l'accesso ai dati. 

Il consorzio MENTOR annovera infatti quattro grandi aziende (CORIANT Germania e Portogallo, ORANGE Labs e TELECOM ITALIA MOBILE) che hanno contribuito in modo significativo a definire i temi di ricerca e formazione da approfondire insieme a partner accademici leader mondiali. 

MENTOR contribuirà all'economia europea progettando la prossima generazione di reti ottiche ad elevate prestazioni.