Detecção precoce de cortes em cabos de fibra ótica através de análise ótica baseada em IA

As redes de fibra ótica são fundamentais para as comunicações modernas, mas continuam vulneráveis a danos físicos, nomeadamente decorrentes de atividades de escavação. Os sistemas de monitorização tradicionais, como o OTDR e o DWDM, são reativos, detetando falhas apenas após a sua ocorrência. Este estudo propõe uma estrutura proativa baseada em IA que analisa dados de potência ótica em tempo real e históricos para detetar sinais precoces de potenciais cortes nos cabos. Ao combinar regras baseadas em limiares com um modelo de aprendizagem automática de conjunto multiescala, o sistema identifica tanto falhas abruptas como perturbações subtis. Os resultados revelam uma precisão superior a 95%, permitindo uma intervenção precoce, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a resiliência da rede. A abordagem é económica, escalável e adequada para implementação em tempo real em redes de telecomunicações.