La calidad de una instalación depende en gran medida de la manera en la que la fibra se instala en el hogar del cliente y se conecta a la red del operador en el Punto de Terminación de Red Óptico (PTRO).
Una app para los técnicos que instalan su fibra
Todos sabemos que la fibra es un elemento muy delicado con un núcleo de pequeñas dimensiones que hace que las dos fibras tengan que tener una perfecta conexión y alineación para que la señal se trasmita adecuadamente sin reflexiones.
Por su parte, Pedro Sandoval, manager de proyectos especiales en el área de provisión de Orange, explica que “una buena conexión evitará cortes de señal y atenuaciones que impidan a los clientes poder disfrutar de los servicios a la máxima velocidad. Para garantizar esta calidad, Orange ha integrado un módulo de reconocimiento de imagen proporcionado por SEITECH que valida que la fusión de las fibras se ha realizado correctamente a partir de la información que proporcionan las maquinas fusionadoras que utilizan los técnicos”.
El operador naranja pone a disposición de las empresas colaboradoras una aplicación con un módulo de gestión de citas con información en tiempo real que facilita a las empresas la asignación de trabajos a sus técnicos de una manera muy eficiente.
La app indica al técnico en qué momento el momento en el que debe hacer una foto a la máquina fusionadora pasándola a un módulo de reconocimiento de imágenes que es capaz de reconocer el modelo de equipo de cada técnico utiliza e interpreta “los indicadores luminosos, valores de atenuación, ángulos de corte e incluso detectar la presencia de burbujas en la fibra”.
“Cuando determina que la información es correcta le indica al técnico que puede continuar con el siguiente paso en la instalación y en caso contrario, le pide que repita la fusión. Con lo cual ya no dependemos solo del buen ojo y criterio del técnico que en algunos casos pudiera no ser acertado”, añade Pedro Sandoval. En este video de muestra el funcionamiento de este sistema:
Deep Learning en la fibra de Orange
El Deep Learning es un subconjunto del aprendizaje automático donde las redes neuronales artificiales, algoritmos inspirados en el cerebro humano, aprenden de grandes cantidades de datos. Una vez que se recibe la fotografía realizada por el técnico de la instalación de fibra, esta se pasa por una red neuronal que ha sido entrenada para detectar el modelo de la fusionadora que aparece en la fotografía.
Una vez que la IA detecta la marca y el modelo de la fusionadora, el técnico ya podrá empezar a realizar las operaciones necesarias “de transformación y estandarización de la imagen para orientar correctamente la imagen y corregir defectos en ella como brillos, sombras, etc., tras esto se detecta la pantalla en la imagen y se recorta para preparar la lectura”
“Esa imagen ya estandarizada, señala Pedro Sandoval, llega a otra red neuronal entrenada específicamente para ser capaz de analizar los errores generados por las propias fusionadoras. Está entrenada para detectar pantallas de fusionadoras por lo que, si se pasa una imagen de algo que no sea una fusionadora como una fotografía hecha a un teléfono móvil o a otra imagen, la herramienta detecta que no es una fusionadora por lo que no deja continuar y pide al técnico que haga la fusión y repita la comprobación”. De esta manera Orange se asegura que la conexión de fibra realizada en los hogares de sus clientes es la mejor conexión posible para navegar a máxima velocidad.
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