写真：クラウド Watch

　日本電信電話株式会社（以下、NTT）と国立大学法人北海道大学（以下、北大）は11日、1本の通信用光ファイバーで10倍以上の大容量化を実現する、新たな構造設計を世界で初めて考案・実証したと発表した。研究成果は、2024年9月にフランクフルトで開催された光通信技術に関する世界最大の国際会議「50th European Conference on Optical Communications（ECOC）」で、トップスコア論文として採択され発表した。 【画像】隣接2コア間における光結合のイメージと曲がり条件（曲げ半径）との関係（左：従来の設計モデル）と隣接3コア間における光結合のイメージと曲がり条件（曲げ半径）との関係（右：提案の設計モデル） 　NTTでは、研究成果はIOWNが目指す、現在比125倍の大容量化を実現する要素技術の1つとして、さらなる発展が期待されるとしている。 　NTTは、IOWNの大容量光伝送基盤を実現する要素技術の1つであるマルチコア光ファイバー（MCF）の研究開発を進めており、これまでに現在の光ファイバーと同じ細さのガラスの中に、4個の光の通り道を多重した4コアMCFの研究開発を推進してきた。 　さらにIOWNでは将来的に現在の伝送容量の125倍を実現することを目的としており、光伝送路のさらなる大容量化では光の多重度（4コアMCFの場合は4）を10以上に拡張する新たな実現技術の探索が求められている。10以上の多重度を実現する1つの選択肢として、1つのコア内に複数の種類の光（モード）が伝搬するマルチモード光ファイバー（MMF）や、コア間の距離を小さくし、コア間で光信号が結合するように設計された結合型MCFが研究・報告されている。 　これらの光ファイバーでは、光信号間の伝搬遅延差が大きいと伝送特性が劣化するが、結合型MCFはMMFに比べ伝搬遅延差を低減しやすいことが知られている。このため、MMFと結合型MCFを融合させることができれば、光ファイバーの細さを維持したまま、10以上あるいは数10以上の光の多重度が実現できると期待される。しかしこれまでは、1つのコアで複数のモードが伝搬する場合、隣接コア間でモードの異なる光信号同士を結合させることができなかった。 　研究では、コア間・モード間の完全光結合を実現する新たな構造設計を、世界で初めて考案・実証した。 　コア間の同モードの光信号の結合は、コア間隔を適切に設定することで実現でき、光ファイバーに加わる自然な曲がりやねじれによって結合が加速される。実際の光ケーブルでも、実装された光ファイバーにはランダムな曲がりやねじれが加えられており、これを積極的に制御・活用することで、結合型MCFケーブルが実現できることが実証されている。 　しかし、各コアが複数の光信号を有する場合、異なる光信号間の隣接コア間における結合を実現するには、光ファイバーに極端な（小さな半径の）曲がりを付与する必要があり、光信号自身が光ファイバーの外部に漏れてしまい、光通信を行うことができなかった。研究では光結合のモデルを隣接2コア間から隣接3コア間に拡張した、新たな光ファイバー設計技術を見いだし、結合特性の制御に必要な曲がり条件（曲がり半径）を大きく緩和し、コア間・光信号間の完全結合が実現できることを世界で初めて考案した。 　一例として、1つのコアで3つのモードの光信号を伝搬可能なコアを六方最密状に7個配列し3モード7コア光ファイバーを試作し、その光結合特性と曲がり条件（曲げ半径）との関係を評価した。曲がり条件（曲げ半径R）で3モードの光信号の光ファイバー1km伝搬後における到達時間の偏差を時間軸上で観察した評価結果では、Rが140mmの場合、青の信号と黄もしくは橙の信号の到達時間に大きな偏差が見られるが、Rの縮小とともに到達時間の偏差も減少し、本設計例の最適条件としたR＝50mmにおいて3モードの光信号の到達時間分布が一致し、全光信号の完全結合が実現されていることが確認された。 　これにより、提案モデルにより全コア間・全光信号間の完全光結合を世界で初めて実証し、検討例では7コア×3モードで、合計21の光信号結合が実現できることを示した。 　NTTは、3モード7コアMCFの試作および完全光結合の実証を担当。北大は、全コア間・全モード間の結合特性とその曲げ半径依存性の解析を担当した。 　今回の研究成果は、限られた光ファイバー断面内で10以上の空間多重を実現する、これまでの実現技術に新たな選択肢を示したもので、光ファイバーの細さを生かしたまま、空間多重度を飛躍的に向上できる可能性を有すると説明。今後、2030年代以降における伝送容量需要のさらなる増大に備え、10以上の多重度を実現するMCFの基盤研究、および接続や増幅などのシステム構築に必要な要素技術を引き続き推進するとしている。