为什么AI-Powered跑是一个能源效率突破
Pushpendra Sharma,高级技术产品经理,Manguluri Bhaskar高级数据科学家,将Ng的AI &分析投资组合,Anupama Muraleedharan高级经理-数据的科学
- 不断增长的需求数据结合需要减少能源消耗达到零给网络运营商带来新的挑战。
- 爱立信专家发现,有效的监控和跟踪支持革命AI可以识别优化领域减少了能源消耗每年高达12%。
- 下面,我们带您亲历ML-based推荐引擎,为网络节点生成节能配置设置。
目前手机运营商正试图减少不断增加的能源法案占5 - 7百分比的营运开支。同时,与更多的国家在未来几年移动到5 g,像增强移动宽带(eMBB),飞船稳定性极强,低延迟通信(URLLC)和大规模的机器类型通信(mMTC)可能需要更多的网站,进而否定一些收益获得通过节能参数配置。此外,运营商采取的任何措施减少能源消耗不应影响服务水平协议的网络性能或任何这些。
能源效率在跑
每个5 g LTE和无线电广播发射机消耗电力控制和传输用户数据共享渠道和广播控制信息渠道。共享通道时消耗较少电能用户流量很低,但广播通道和控制电路总是消耗恒功率。有意味着禁用或关闭细胞和叫醒他们在需要时根据预先配置的调度参数,但他们不考虑或适应用户体验禁用这些实体的影响。188bet中心AI /毫升机制需要动态地学习,适应和行动的最好的权力平衡储蓄和用户体验在每个单元格网站和广播。188bet中心
运营商已经调整无线网络要求(如加层的光谱,细胞密度和相关能源成本)跟上峰容量的要求。但这些增量投资利用率低下,效率低下当需求低于峰值。需要重新配置和控制细胞动态,为动态交通模式,不仅仅是交通高峰。
网站和细胞网络中部署可能列为置于下面的(覆盖率)和覆盖(能力)。当一个细胞是关闭的覆盖能力,存在的交通负载覆盖细胞被置于下面的(覆盖率)细胞。从下面支撑(覆盖率)细胞监控交通状况和关键性能指标对网络的访问,服务质量,继续受聘和机动性允许覆盖(容量)细胞进入睡眠模式,在需要的时候打开沉睡的细胞。一旦覆盖细胞关闭节能的原因,网络的参考信号干扰也减少,提高问题的吞吐量,减少营运开支。睡眠细胞这一现象与通用和静态配置参数阈值可能导致保险损失或不使用频谱效率没有最佳节能。此功能的细胞睡眠和醒来发现应该适应网络流量条件下,无线资源可用性、用户密度、服务使用、用户体验和整体网络性能提供最好的能源效率。
一个大小并不适合所有人
这是一个已知的事实:无线接入网络(RAN)几乎占80 - 85%的整体能源消耗。根据地理位置和不同数据流量负载,是明智的一些能力的细胞放入睡眠和唤醒他们基于交通需求。下图显示了一个集群的细胞有不同的能源消费按照用户和网络活动和描述了如何不所有的细胞都需要相同的能量来满足交通需求。
这需要有一个定制的方法为每个能力细胞处于睡眠或清醒状态。基于ML /人工智能的方法扩展了这种节能潜力机会通过网络在细胞水平。其中一个解决方案是使细胞睡眠模式动态阈值配置覆盖与容量。
基于人工智能的动态阈值细胞睡眠模式
使细胞和控制睡眠模式基于物理资源块(复审委员会)可以利用和RRC阈值,在不影响客户体验,需要仔细监测等关键性能场景的网络可用性、可靠性、交通模式、提供的服务和频谱的使用,同时考虑邻近细胞的情况也是一样。188bet上不了为实现这一目标,重要的是确定每个单元层的利用率在接下来的几天里,最重要的是,确定影响客户体验。
一个例子是一个著名的CSP探索途径优化了能源消耗没有网络性能退化和客户体验。在当前场景爱立信提供静态阈值设置手动通过细胞睡眠模式的功能,不过,团队提出设定动态阈值。动态地确定阈值的值,有必要进行田间试验现场网络没有变化数据由于CSM的静态特性。
上图描述了以下几点:
1。高水平的解决方案:能源消耗预测模型
2。方法:优化配置阈值网格搜索模型
3所示。模型拟合:阈值验证网络直播
4所示。优化场景:影响分析
预测模型预测能耗水平每个细胞提前了一天。它提供了一个优化模型的想法可能改进的各种性能指标和可访问性(QCI9, QCI5 & QCI1)一样,继续受聘,流动性,延迟、吞吐量和货运量。
优化模型确定的动态阈值在细胞水平能力细胞应该唤醒或安乐死基于RRC连接和复审委员会利用率。在这种情况下,它被认为是一个凸优化问题,目标函数最大化的睡眠小时受到各种约束商业约束(例如用户体验或运营支出)或技术限制(如可访问性报道孔检测期间,叫率下降,平均行业加载,位置估计,移动,和更低的延迟处理的URLLC用例)。
解决方案的影响
- 目标超过:10 - 12百分比能源减少飞行员的网站
- 在RRC没有退化,ERAB成功率和通话掉线率在所有乐队
- 稳定的交通量,流动的成功率和延迟
- 稳定的DL / UL吞吐量和其他主要kpi的历史潮流
我们的研究显示更多的领域,运营商可以专注于降低能源消耗
- 那睡眠:ML-enabled MIMO路径和无线电控制主管能源节约使用最优天线系统配置导致最优功率效率和性能平衡各种交通状况。这个学习能力储蓄和网络性能在不同交通负荷,然后激活酶和失效MIMO路径根据训练模型。
- 能源优化:基于物联网的智能家居,智能工厂&设备,智能健康监测、航运和物流等,是利用各种互联设备自主管理意图操作,消耗大量的能量,导致能量优化的必要性。的函数物联网设备是可靠地收集和共享感知数据与物理世界。物联网设备的硬件元素包含一个电池供电的传感器、执行器和通讯系统。物联网传感器、云计算技术和基于人工智能技术的电信网络的帮助(事件和数据驱动的),提高生产力和能源效率。
- 智能绿色采购:绿色采购是指购买商品和服务,导致不良环境影响最小。188bet上不了对可回收产品的需求、节能系统和清洁技术和燃料驱动采用生态商业规范负责。在绿色采购、环境影响的担忧有重量比其他商业决策,以减少污染。夕阳遗留系统和设备是关键在可持续智能绿色采购。
- 能源利用机器学习算法HetNet交通模式:通过人工智能平台分析事件/毫升和强化学习(RL),允许主动节能加上减少二氧化碳排放在异构网络(HetNet)体系结构。先进的框架优化处理睡眠细胞的打开或关闭,低延迟的服务而不影响QoS,流动预测,问题考虑位置估计和网络环境。188bet上不了
总结
细胞睡眠模式的动态阈值是一个独特的解决方案,可以适应任何运营商。这个解决方案可以用于通过网络优化能源消费的增长。利用大量的数据与尝试,交接和实时需求,这种ML-based方法使高效、快速、和自动决定了组件,可以进入睡眠模式,从而节约能源。估计使用这个人工智能节能解决方案是10 - 12%对于一些运营商,除了任何其他储蓄获得的位置测量效率。
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