[ca] Les xarxes òptiques dels operadors són una infraestructura central i un element clau de la societat hiperconnectada actual, ja que la major part del trànsit de dades d'Internet es transfereix a través de xarxes de fibra òptica. El volum de trànsit de dades està experimentant un creixement incessant a mesura que els serveis d'Internet aconsegueixen una demanda cada vegada major i sorgeixen aplicacions que requereixen molta capacitat (per exemple, les aplicacions d'indústria 4.0). En vista d'això, es requereix una innovació constant en les xarxes òptiques per a acomodar la capacitat sol·licitada i minimitzar els costos. En aquest escenari, els bessons digitals (DT, de l'anglès Digital Twin) – pensats com una combinació de models que s'ajusten automàticament amb el seu corresponent sistema físic i actuen sobre aquest per a aplicacions específiques – s'estan proposant com una solució per a: 1) maximitzar la capacitat de transport en reduir els marges de la xarxa; 2) aplanar el camí cap a l'automatització de la xarxa òptica. L'objectiu principal d'aquesta tesi doctoral és millorar l'operació de la xarxa basant-se en l'ús d'algorismes i models de DT per a la gestió de fallades, l'establiment de connexions òptiques i el control d'amplificadors òptics. Per a aconseguir aquest objectiu, es van investigar diferents algorismes d'aprenentatge automàtic (ML) i es van ampliar les capacitats del DT de capa òptica anomenat OCATA. Aquest objectiu principal s'aconsegueix mitjançant els següents tres objectius específics: 1. Aplicacions de DT de capa òptica durant l'operació de la xarxa: les capacitats d'OCATA es van estendre per a estimar la qualitat de transmissió (QoT) i per a la gestió eficient de fallades. Es proposen característiques específiques dels símbols de constel·lacions òptiques, que mostren correlacions amb mètriques de QoT i amb degradacions de senyal induïdes per fallades. A continuació, es proposen models i algorismes específics basats en ML per a l'estimació de la QoT, la detecció de fallades, la identificació i l'estimació de la seva severitat. Els resultats tant de la simulació com dels experiments mostren una precisió notable en l'estimació de la QoT i en la predicció de fallades que afecten el transmissor, els filtres òptics i els amplificadors. A més, aquest enfocament també es va validar per a detectar i identificar anomalies de l'espectre òptic. 2. Aplicacions de DT de capa òptica per a l'establiment de connexions òptiques. Les capacitats d'OCATA s'amplien per a formats de modulació a més de la modulació 16QAM i per a senyals de multiplexació de subportadora digital (DSCM). En primer lloc, es proposa i avalua un algorisme per a l'establiment de connexions òptiques basat en simulacions que demostren la viabilitat d'aquest enfocament. A més, els models van mostrar l'equilibri més avantatjós entre precisió i temps d'execució en comparació amb altres mètodes existents. En segon lloc, s'avalua experimentalment la seva precisió per a estimar l'impacte de les penalitzacions induïdes pel filtrat òptic en senyals DSCM. 3. Aplicació de DT de capa òptica per al control d'amplificadors: nous models del DT es van dissenyar per a ajudar un controlador de xarxa a prendre decisions sobre la reconfiguració d'amplificadors òptics de manera dinàmica sota càrregues de canals variables. Es van realitzar processos de caracterització experimental en mòduls EDFA. Es van comparar models basats en dades, basats en mètodes d'aprenentatge profund (DL) i mètodes composts, en termes de precisió i velocitat de càlcul per a modelar aquests amplificadors. Després d'exhaustives optimitzacions dels hiper-paràmetres, els models de DL aconseguir tant el millor rendiment en les dades d'entrenament com la millor generalització en dades desconegudes. A més, es va demostrar que es pot aconseguir una reducció substancial de l'error de generalització emprant tècniques d'aprenentatge per transferència.

[en] Optical transport networks (OTNs) are a core infrastructure and key-enabler of today's hyper-connected society as most of the Internet data traffic is transferred over optical fibers. Traffic demand is experiencing rest-less growth as Internet-services are reaching increasing audience and capacity-hungry applications are arising (e.g., industry 4.0). In view of this, constant innovation is required in OTNs to accommodate the requested capacity while minimizing the cost. In this scenario, digital twins (DTs) – intended as a combination of models self-adjusting with their physical counterpart and of algorithms acting on the network for specific applications – are being proposed as a solution for: 1) maximizing the transport capacity by reducing the network margins; 2) pave the way towards optical network automation. The main objective of this PhD Thesis is to improve network operation based on the use of DTs algorithms and models for failure management, lightpath provisioning and optical amplifier control. To achieve this goal, different machine learning (ML) algorithms were investigated and the capabilities of the OCATA DT were extended. This main goal is achieved by the following three specific goals: 1. Applications of Optical Layer DT During Network Operation. The OCATA capabilities are extended for quality of transmission (QoT) estimation and failure management. Tailor-made features are extracted from IQ constellation samples, which show correlations with QoT metrics and with failures-induced signal degradations. Next, specific ML-based models and algorithms for QoT estimation, soft-failure detection, identification and severity estimation are proposed. Results from both simulation and experiments show noticeable accuracy on the estimation of QoT and on the prediction of failures affecting the transmitter, optical filters and amplifiers. Furthermore, this approach was confirmed also for detecting and identifying spectrum anomalies. 2. Applications of Optical Layer DT for Lightpath Provisioning. OCATA capabilities are extended for modulation formats besides 16-quadrature amplitude modulation (QAM) and for digital subcarrier multiplexing signals (DSCM). Firstly, an algorithm for lightpath provisioning is proposed and evaluated based on simulations. Secondly, I experimentally evaluate its accuracy to predict the impact of optical filtering penalties. The simulations show an overall high accuracy for different signal formats and demonstrate their viability for lightpath provisioning. Moreover, the models showed the most advantageous trade-off between accuracy and execution time when compared with other existing methods. Finally, the experimental results demonstrate the feasibility of implementing such models to perform quality of transmission estimation for DSCM signals. 3. Application of Optical Layer DT for Amplifier Control. DT models were designed to assist a network controller in performing informed decisions when re-configuring dynamically optical amplifiers under varying channel loadings. Experimental characterization processes were performed on pluggable EDFAs. Then, ML models based on deep learning (DL) and ensemble methods were compared in terms of accuracy and computation speed. After time-consuming hyper parameter optimization (HPO) procedures, DL models showed to achieve both the best performance on the training data set and the best generalizability on unknown dataset. Furthermore, it was shown that substantial generalization error reduction can be achieved employing transfer learning (TL) techniques.