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在下一代移動網(wǎng)絡(luò)(NGMN)聯(lián)盟發(fā)布的《綠色未來網(wǎng)絡(luò)：能效網(wǎng)絡(luò)路線圖》中，人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)已被確定為電信公司可以采取的一系列節(jié)能措施的關(guān)鍵推動者。其作用中包括預(yù)測能源消耗、協(xié)助移動網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商做出節(jié)能決策，以及確定移動網(wǎng)絡(luò)中需要改進(jìn)的部分。
值得關(guān)注的是，許多電信運(yùn)營商已經(jīng)開始使用AI/ML來提高其網(wǎng)絡(luò)的能源效率。例如，英國電信(BT)旗下EE公司率先在英國部署基于AI/ML的蜂窩休眠技術(shù)，沃達(dá)豐和Three等也緊隨其后，這些公司或積極試用AI/ML技術(shù)，或正在進(jìn)行商業(yè)部署。
雖然AI/ML無疑在綠色網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著重要作用，但NGMN聯(lián)盟的報告還研究評估了一系列不同的改善能源消耗的方法，并將這些方法整合成一份相對簡潔（以電信行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)而言）的指南，旨在指導(dǎo)運(yùn)營商如何運(yùn)營更環(huán)保的網(wǎng)絡(luò)。
該報告提出了16項(xiàng)工三類建議：流程優(yōu)化、工程/運(yùn)營優(yōu)化和新技術(shù)部署。每一項(xiàng)建議都進(jìn)一步劃分為短期、中期或長期優(yōu)先事項(xiàng)。
其中大多數(shù)建議屬于流程優(yōu)化類別，其中包括在低需求期間關(guān)閉網(wǎng)絡(luò)中的非必要部分。
工程/運(yùn)營優(yōu)化包括主動RAN共享、通信網(wǎng)絡(luò)和本地電源之間的相互協(xié)同，以及對開放式RAN無線電單元(RU)與傳統(tǒng)RAN的能效進(jìn)行基準(zhǔn)測試。
部署新技術(shù)的建議包括所謂的前端適應(yīng)性。根據(jù)該報告，這意味著網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)需求和頻譜可用性，通過選擇頻率調(diào)制方案和收發(fā)器前端來優(yōu)化功耗。
另一項(xiàng)新技術(shù)是資源感知機(jī)器學(xué)習(xí)框架，旨在減少訓(xùn)練大型語言模型(LLM)時的能耗。
NGMN聯(lián)盟董事會主席兼德國電信集團(tuán)技術(shù)高級副總裁Arash Ashouriha表示：“在保持服務(wù)性能的同時降低能耗是電信行業(yè)面臨的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。NGMN聯(lián)盟的綠色未來網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃通過匯集行業(yè)最佳知識和提供明確建議，繼續(xù)為通信行業(yè)提供有價值的可行指導(dǎo)。”
