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Optical Communications

  • Optical Communications

    Overcoming distances in transmission, interconnection and access

The CPQD Optical Communications platform technologies contribute to the constant perfection of optical networks – which is the main physical infrastructure for IP traffic flow, in other words, the telecommunications “backbone”. This evolution is taking place in the areas of long-distance transmission systems and devices, metropolitan area networks and data center access and interconnection, constantly increasing link capacity and coverage. CPQD also develops systems for monitoring and controlling the performance of devices that make up optical networks, using Software Defined Networking (SDN). Research and development projects of integrated photonic and micro-electronic devices have also been conducted.

CPQD has drawn worldwide attention by reaching consecutive record-breaking transmission capacity rates, using technologies such as direct detection as well as coherent detection that minimize the cost of devices and systems.

The main know-how of the Optical Communications platform includes:

Optical Systems

Comprising scenarios for the application of optical technologies that support several different levels of capacity and transmission ranges, such as:

  • Optical access (1-10 Gb/s, ~60 km)
  • Data center interconnect (10-400 Gb/s, ~80 km)
  • Metropolitan (100/200 Gb/s, ~600 km)
  • Long distance (100/200/400 Gb/s, ~2000 km)

Amplification Technology

Technologies and devices for signal amplification in long- and short- range WDM systems, such as EDFA (Erbium Dopped Fiber Amplifier), Raman, hybrid amplifier, remote amplifier etc.

Optical Routing

Optical wavelength routing technology in WDM (Wavelength-Division Multiplexing) networks with OTN (Optical Transport Network) protocols, including ROADM (Reconfigurable Optical Add-Drop Multiplexer) optical routers based on WSS (Wavelength Selective Switch), with 50/100 GHz spacing and support for flexible 12.5 GHz spacing granularity.

Data Transmission

Optical fiber data transmission technologies that use advanced modulation formats, such as m-QAM, m-PSK and intensity modulation formats (m-PAM) to reach bit rates of 10 Gb/s, 100 Gb/s, 200 Gb/s and 400 Gb/s in the line and client interfaces.

Digital Signal Processing

Digital Signal Processing (DSP) technology compatible with integrated circuit (ASIC) implementation for the generation and reception of optical channels at different bit rates, i.e., from 10 Gb/s to 400 Gb/s, and that support different application systems for long-distance transmission.

Channel Coding

Channel coding technology based on FEC (Forward Error Correction), compatible with integrated circuit (ASIC) implementation for error correction during transmission, based on hard decision and soft decision decoding, and of the information space domain (binary codes) or of the signal space domain (coded modulation).

Photonic Devices

Photonic circuit devices and technologies integrated in SOI (Silicon), Polymer, PLC (Silica) and InP (Indium Phosphide). Photonic circuit designs and projects for optical devices such as passive components, lasers, modulators and receivers. Advanced packaging technologies and alignment between chips and blocks of fibers, and free space optics communication. Optical and electric-optical characterization (DC and RF) of photonic circuits at the chip level.

Microelectronic Devices

ASIC-DSP device, with FinFET 16 nm technology, for digital signal processing in the physical layer for optical transmission/reception, developed for both long-distance (5000 km) and short-distance (1000 km) applications, compatible with QPSK, 8QAM, 16QAM and 64QAM modulation formats; ASIC-OTN device, with TSMC 40 nm technology, for digital data processing, in the transport layer, ITU-T G.709 and ITU-T G.798 compatible, for transponder Ethernet 100G applications, OTN regeneration, OTN encryption, and 3R regeneration; ASIC design flow incorporating high-level design stages, RTL development, synthesis and verification.

Optical Network Monitoring and Control

Technologies for monitoring optical performance parameters such as the WDM optical channel power, optical fiber reflectometry (OTDR), and optical fiber aging for decision-making support at the network level layer.

Conformance and Performance Evaluation

Test technology to evaluate the conformance and performance of the equipment comprising the optical communications systems.

Todos os direitos reservados ao CPQD.

Plano de Contingência Coronavírus (Covid-19)

Mediante o cenário que estamos acompanhando e vivenciando sobre a transmissão e evolução dos casos registrados do novo Coronavírus (COVID-19) e considerando as recomendações da Organização Mundial de Saúde (OMS) e do Serviço de Saúde do CPQD, informamos que adotamos as seguintes medidas para a preservação da saúde e bem-estar de nossos colaboradores, familiares, clientes, parceiros e fornecedores e para a continuidade de nossos negócios:

  • Regime de home office para todas as equipes, mantendo o trabalho presencial somente em atividades estritamente necessárias, como serviços de laboratórios, em esquema de revezamento;
  • Suspensão de viagens nacionais e internacionais;
  • Cancelamento de visitas e reuniões presenciais. As reuniões deverão ser realizadas somente por telefone, hangout, videoconferência ou outra ferramenta de comunicação;
  • Cancelamento de participação em eventos externos (treinamentos, feiras, convenções, etc);
  • Cancelamento de eventos internos.

Nossos colaboradores estão orientados a seguir as políticas e protocolos determinados pelos clientes em relação às práticas no local de trabalho quando estão em suas instalações.

Essas medidas adotadas possuem tempo indeterminado e poderão ser alteradas de acordo com o panorama dos acontecimentos e as próximas recomendações da Organização Mundial da Saúde. Uma equipe executiva está responsável por analisar regularmente as orientações e recomendações oficiais para garantir que estamos cientes e aderimos às melhores práticas para lidar com esta pandemia.

Estamos aptos a utilizar um conjunto completo de recursos e plataformas virtuais para garantir a continuidade dos serviços prestados aos nossos clientes. Nossa equipe Comercial e Técnica segue à disposição e todos os pontos de contato permanecem os mesmos. As atividades continuam a ser desenvolvidas normalmente e todos podem ser acessados conforme habitualmente por telefone, e-mail, hangout ou outra ferramenta de comunicação.

Continuamos comprometidos com os nossos clientes e parceiros e trabalhando com muito afinco e seriedade com o objetivo de garantirmos a qualidade dos serviços e os prazos de entrega sem causar impactos nos resultados.

Esperamos que sua organização esteja adotando medidas semelhantes para garantir a continuidade de seus negócios e para minimizar as consequências dos efeitos adversos desta pandemia.

Estamos à disposição para conversar sobre como podemos, neste cenário, trabalhar juntos de forma cada vez mais eficaz. Se tiver alguma dúvida ou quiser discutir nosso plano de continuidade com mais detalhes, não hesite em entrar em contato conosco.

Juntos vamos superar mais esse desafio!

Sebastião Sahão Júnior
Presidente do CPQD

21ª edição do WRNP

O 21º WRNP, ocorrido na modalidade online, nos dias 7 e 8 de dezembro de 2020, contou com uma demonstração da Plataforma de IA para o Agronegócio (PlatIAgro) pelo arquiteto do projeto, Fábio Beranizo F. Lopes.

Foram apresentados os motivadores para o projeto e a demonstração de como utilizar as funcionalidades da PlatIAgro, tais como:
• Construção de fluxo de tarefas para treinamento de modelos
• Comparação de resultados dos modelos
• Implantação dos fluxos de tarefas com os modelos treinados
• Demonstração de um modelo em funcionamento por meio de um dashboard que exibe a probabilidade de falha em máquinas agrícolas.

O WRNP é um evento anual que acontece junto ao Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC).

Parceria com a WestRock

No início de 2020, CPQD e WestRock assinaram parceria para uso de componentes da Plataforma de Inteligência Artificial para o Agronegócio (PlatIAgro), visando a geração de modelo de machine learning para estimar a melhor data para a próxima manutenção de máquinas carregadeiras utilizadas em sua cadeia produtiva.

O papel desempenhado pelos componentes da PlatIAgro incluía não somente o processamento de dados das máquinas para a geração do modelo mas, também, a implantação e atualização do modelo executado a cada nova captura de dados.

Uma aplicação foi também desenvolvida visando o envio de informações consolidadas para a PlatIAgro, a qual executa o modelo e devolve para a aplicação a quantidade de horas até a próxima manutenção, habilitando a apresentação em um calendário de manutenção das máquinas.

Parceria com a Fundação ABC

A Fundação ABC é uma instituição privada, sem fins lucrativos, que realiza pesquisa aplicada para desenvolver e adaptar novas tecnologias, com o objetivo de promover soluções tecnológicas para o agronegócio aos mais de 5 mil produtores rurais filiados. Ao longo de 2020, foi firmada uma parceria entre o CPQD e a Fundação ABC com o objetivo de utilizar a Plataforma de IA para o Agronegócio, para estimar a quantidade de grãos de milho em uma amostra de espiga. Mais especificamente, a ideia foi realizar essa estimativa a partir de uma foto de uma espiga.

Dessa forma, considerando o conjunto de imagens fornecidas pela Fundação ABC, foram iniciados os primeiros desenvolvimentos em relação à aplicação de predição de número de grãos na espiga do milho. A partir de então, o projeto consistiu em utilizar técnicas de processamento digital de imagens (PDI) e aprendizado profundo com redes convolucionais (deep learning) para atingir esse objetivo.

Todo o pipeline de treinamento do modelo e de inferência foi disponibilizado na PlatIAgro e, a partir do módulo de implantação, a Fundação ABC já poderá conectar sua aplicação para conseguir ter as estimativas da quantidade de grãos a partir de uma foto da espiga.

TDC 2019

O 21º WRNP, ocorrido na modalidade online, nos dias 7 e 8 de dezembro de 2020, contou com uma demonstração da Plataforma de IA para o Agronegócio (PlatIAgro) pelo arquiteto do projeto, Fábio Beranizo F. Lopes.

Foram apresentados os motivadores para o projeto e a demonstração de como utilizar as funcionalidades da PlatIAgro, tais como:
• Construção de fluxo de tarefas para treinamento de modelos
• Comparação de resultados dos modelos
• Implantação dos fluxos de tarefas com os modelos treinados
• Demonstração de um modelo em funcionamento por meio de um dashboard que exibe a probabilidade de falha em máquinas agrícolas.

O WRNP é um evento anual que acontece junto ao Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC).

20º WRNP

O 20º WRNP, ocorrido nos dias 6 e 7 de maio de 2019, contou com uma apresentação geral da PlatIAgro pela líder técnica do projeto Graziella Cardoso Bonadia. Essa foi a primeira exposição dos resultados do projeto, inclusive com a disponibilização de uma aplicação de demonstração criada com o uso dos componentes da plataforma.

Essa aplicação de demonstração foi apresentada aos participantes do evento na ala de exposição pela Graziella C. Bonadia e o colaborador Marcelo Ribeiro, então arquiteto da plataforma. O WRNP é um evento anual que acontece junto ao Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC).

ForAgri 2019

Em outubro deste ano, o CPQD hospedou o evento ForAgri, que visa a promoção do empreendedorismo e da inovação em Tecnologias da Informação e Comunicação para o agronegócio brasileiro.

O evento contou com três trilhas: Inovação, Tecnologia e Plataformas dojot e IA. Na trilha das plataformas, a líder técnica Graziella Bonadia apresentou uma visão geral da plataforma IA para o agronegócio. Também explorou o ciclo de desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina com utilização das tarefas de IA voltadas para automatizar a modelagem de problemas de classificação e regressão comuns ao agronegócio. Além disso, o líder técnico Rafael Scaraficci fez uma introdução à plataforma dojot com exploração do potencial de sinergia entre as duas plataformas.

Após essa exposição de conceitos, deu-se início a um treinamento (hands on) da versão inicial de teste da PlatIAgro. Neste momento, os participantes receberam um link com dados históricos de 3 problemas fictícios relacionados ao agronegócio. A tarefa era criar um modelo de predição utilizando técnicas de machine learning disponibilizados pela plataforma. Um desses problemas demonstrava a sinergia entre a plataforma de IA e IoT (dojot), com a implantação do modelo construído na PlatIAgro em um dispositivo gerenciado pela dojot.

Neste treinamento, os participantes puderam comparar diversos modelos e implantar aquele que trouxe melhor resultado para cada um dos três problemas. O modelo escolhido pôde ser implantado em uma aplicação desenvolvida previamente e seu funcionamento foi observado em tempo real.

Workshop e Hands On com Startups

A Plataforma de Inteligência Artificial para o Agronegócio (PlatIAgro) foi o foco de um workshop promovido pelo CPQD e AgTech Garage, que terminou na terça-feira, 20/4. Com um público de mais de 150 inscritos, entre os quais muitas startups, o workshop começou no dia 6, com uma introdução à tecnologia de Inteligência Artificial (IA) e a apresentação da PlatIAgro – uma plataforma aberta de IA que vem sendo desenvolvida pelo CPQD em parceria com a Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), com fomento do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI). Durante a apresentação, foram realizadas demonstrações e discussões com o público sobre os recursos oferecidos pela PlatIAgro que podem contribuir para a otimização e maior agilidade no desenvolvimento de aplicações IA voltadas ao agronegócio.

Nos dias 14 e 20/04, o evento consistiu em sessões de hands-on, com três horas de duração (por dia), durante as quais os participantes tiveram a oportunidade de usar a plataforma para executar o processo de geração de modelos de IA. A PlatIAgro foi idealizada para prover um ambiente que facilite o gerenciamento desses modelos, a realização de experimentações, comparação de resultados e a implantação dos modelos gerados. Seu desenvolvimento contou com parcerias com empresas brasileiras, que forneceram diversos dados (imagens de satélites e de drones, informações de máquinas em operação, etc.) para provas de conceito localizadas.
O Workshop pode ser assistido em: https://www.youtube.com/watch?v=boKuRnfhxWc&t=2235s