极客网·网络通信7月4日 在下一代移动网络(NGMN)联盟发布的《绿色未来网络:能效网络路线图》中,人工智能/机器学习(AI/ML)已被确定为电信公司可以采取的一系列节能措施的关键推动者。其作用中包括预测能源消耗、协助移动网络运营商做出节能决策,以及确定移动网络中需要改进的部分。
值得关注的是,许多电信运营商已经开始使用AI/ML来提高其网络的能源效率。例如,英国电信(BT)旗下EE公司率先在英国部署基于AI/ML的蜂窝休眠技术,沃达丰和Three等也紧随其后,这些公司或积极试用AI/ML技术,或正在进行商业部署。
虽然AI/ML无疑在绿色网络中发挥着重要作用,但NGMN联盟的报告还研究评估了一系列不同的改善能源消耗的方法,并将这些方法整合成一份相对简洁(以电信行业标准而言)的指南,旨在指导运营商如何运营更环保的网络。
该报告提出了16项工三类建议:流程优化、工程/运营优化和新技术部署。每一项建议都进一步划分为短期、中期或长期优先事项。
其中大多数建议属于流程优化类别,其中包括在低需求期间关闭网络中的非必要部分。
工程/运营优化包括主动RAN共享、通信网络和本地电源之间的相互协同,以及对开放式RAN无线电单元(RU)与传统RAN的能效进行基准测试。
部署新技术的建议包括所谓的前端适应性。根据该报告,这意味着网络可以根据需求和频谱可用性,通过选择频率调制方案和收发器前端来优化功耗。
另一项新技术是资源感知机器学习框架,旨在减少训练大型语言模型(LLM)时的能耗。
NGMN联盟董事会主席兼德国电信集团技术高级副总裁Arash Ashouriha表示:“在保持服务性能的同时降低能耗是电信行业面临的一个关键挑战。NGMN联盟的绿色未来网络计划通过汇集行业最佳知识和提供明确建议,继续为通信行业提供有价值的可行指导。”
免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。