Vấn đề 3: Các kỹ thuật xử lý tín hiệu dựa trên ML có tính tổng quát cao cho các hệ thống truyền dẫn thông tin quang thực tế. Một vấn đề khác xuất hiện khi áp dụng các kỹ thuật dựa trên học máy vào cuộc sống thực là “khoảng cách thực tế”, nghĩa là xuất hiện sai lệch giữa những kịch bản được lý tưởng hóa trong lý thuyết và các trường hợp cụ thể ngoài thực thế giới thực. Do đó, đề tài này hướng tới việc phát triển kỹ thuật học máy có khả năng tổng quát cao. Giải pháp đưa ra sẽ là phát triển hệ thống kết hợp với cấu trúc mạng nơ-ron sâu DNN (deep neuron network) cho hệ thống với các trường hợp thiết lập truyền dẫn quang khác nhau (nhiễu, khoảng cách, tốc độ dữ liệu, công suất và loại sợi quang). Hơn nữa, các phương pháp này cần phải có độ phức tạp tương đối thấp và có thể được tích hợp được với các thiết bị DSP tân tiến nhằm mang lại triển vọng trong việc thương mại hoá. Cuối cùng, các mô hình lý thuyết/mô phỏng đã phát triển (trong điều kiện cho phép) sẽ được thử nghiệm trên dữ liệu thực do các đối tác cung cấp từ các dự án đang thực hiện liên quan đến truyền thông quang.