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https://hdl.handle.net/20.500.12008/55916
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| Title: | AI learns G-PON : Toward adaptive T-CONT configuration for fixed-mobile convergence |
| Authors: | Inglés, Lucas Anet Neto, Luiz Rattaro, Claudina Morvan, Michel Castro, Alberto Nuaymi, Loutfi |
| Type: | Ponencia |
| Keywords: | Passive optical networks, Convergence, Printing, Aluminum, Learning (Artificial Intelligence), Optical fiber subscriber loops, Artificial intelligence |
| Issue Date: | 2026 |
| Abstract: | We demonstrate the use of a commercial G-PON as an AI-enhanced self-optimizing substrate. We refine the T-CONT configuration with deep reinforcement learning to optimize transmission latency and ensure stable and adaptive performances for fixed-mobile convergent scenarios. |
| IN: | 2026 Optical Fiber Communications Conference and Exhibition (OFC), Los Angeles, CA, USA, 15-19 mar. 2026 , pp. 1-3. |
| Sponsors: | Este trabajo fue financiado y apoyado por el proyecto DGE IPCEI ME/CT Orange, así como por la CAP uruguaya (Comisión Académica de Posgrados). También se realizó en el marco de Lab’Optic, una iniciativa conjunta de investigación entre el UMR-6285 Lab-STICC, el UMR 6082 Instituto Foton y Orange Innovation. |
| Citation: | Inglés, L., Anet Neto, L., Rattaro, C. y otros. AI learns G-PON : Toward adaptive T-CONT configuration for fixed-mobile convergence [en línea]. EN: 2026 Optical Fiber Communications Conference and Exhibition (OFC), Los Angeles, CA, USA, 15-19 mar. 2026 , pp. 1-3. |
| Academic department: | Telecomunicaciones |
| Investigation group: | Análisis de Redes, Tráficos y Estadísticas de Servicios (ARTES) |
| License: | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
| Appears in Collections: | Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica |
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