Rendere le reti mobili energeticamente efficienti senza ridurre la qualità del servizio è la prossima grande sfida per le telco: per questo la Ngmn (Next generation mobile networks) alliance ha pubblicato un nuovo studio, intitolato “Green future networks: a roadmap to energy efficient networks” (SCARICA QUI IL REPORT COMPLETO), che offre linee guida e raccomandazioni sulla riduzione del consumo energetico nelle reti mobili, inclusa una tabella di marcia per aiutare gli operatori, e l’industria in generale, a migliorare i metodi di risparmio energetico.
Lo studio delinea 16 diverse tecniche di risparmio energetico e soluzioni intelligenti che sono attualmente utilizzate o in fase di sviluppo nel settore, evidenziando per ognuna il potenziale di risparmio energetico e anche il tempo necessario per svilupparla e distribuirla.
“Ridurre il consumo di energia mantenendo le prestazioni di servizio è una sfida fondamentale per l’industria”, ha affermato Arash Ashouriha, presidente del consiglio di amministrazione di Ngmn Alliance e Svp Group Technology di Deutsche Telekom. “Il programma Green future networks di Ngmn fornisce all’industria preziose indicazioni concrete”.
Rendere le reti mobili più green con l’Ai
Secondo il report, il consumo di energia può essere ridotto attraverso l’ottimizzazione dei processi, miglioramenti tecnici e operativi e l’implementazione di tecnologie recenti, in particolare l’intelligenza artificiale.
L’uso dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico (Ml) per pianificare e gestire meglio le reti e allineare la capacità pianificata e operativa al traffico previsto è una nuova aggiunta fondamentale alle soluzioni possibili, si legge. L’Ai può aiutare a stimare il consumo energetico riducendo al contempo la quantità di dati raccolti e trasferiti attraverso la rete.
“Trovare modi per ridurre il consumo di energia e raggiungere i nostri obiettivi climatici è della massima importanza per l’industria. Le soluzioni coprono più domini: una migliore pianificazione e ingegneria della rete, una migliore gestione della rete, l’applicazione dell’intelligenza artificiale e del machine learning e lo sviluppo e l’uso di nuove tecnologie”, ha affermato Laurent Leboucher, membro del consiglio di amministrazione di Ngmn alliance e Cto del gruppo Orange.
Le proposte per l’efficienza energetica
Gli operatori di rete mobile (Mno) “potrebbero cercare di integrare nuovi meccanismi hardware e software per supportare la modellazione e l’ottimizzazione dell’efficienza energetica tramite l’Ai”, si legge nel report. “A livello software, l’integrazione di nuove soluzioni intelligenti potrebbe permettere alla rete di ridurre il consumo di energia adattando la capacità della rete disponibile al carico di traffico effettivo in ogni momento. Negli impianti indoor, è proposta una nuova tecnologia di risparmio energetico per gestire lo stato di ciascuna unità radio (Ru) appartenente a una determinata cella in modo indipendente, per spegnere dinamicamente l’amplificatore di potenza di qualsiasi Ru che non abbia connessioni utente o trasmissione dati in un dato momento. I test hanno evidenziato che questa soluzione consente un risparmio energetico del 20% rispetto a una rete con distribuzione sempre attiva. Dove non è possibile spegnere i componenti radio, a causa di un carico non trascurabile, questo studio mostra che una Ru che implementa un’allocazione intelligente delle risorse che diminuisce la potenza di trasmissione limitando l’efficienza spettrale della trasmissione potrebbe portare a una riduzione del 30% del consumo energetico dipendente dal carico nella Ru, senza influire sulla qualità del servizio (QoS) degli utenti. Raccomandiamo alle organizzazioni di standard di definire metodologie per coordinare correttamente le Ru incaricate di implementare meccanismi distinti e potenzialmente concorrenti di risparmio energetico”.
Ulteriori guadagni in termini di efficienza potrebbero essere realizzati attraverso soluzioni Ran che implementano diversi livelli di coordinamento per ottenere un uso più efficiente delle risorse di rete. Più specificamente, appare promettente un nuovo approccio di ottimizzazione della rete che, sfruttando requisiti eterogenei di QoS nell’area di servizio, comporta fino al 18% di riduzione del consumo energetico medio della Ran.
Il report presenta anche soluzioni a livello di rete in cui la programmazione coordinata multi-carrier e la condivisione dello spettro sono rispettivamente combinati con trasmissioni discontinue delle celle e spegnimento dei carrier per portare fino al 26% di guadagno in termini di efficienza energetica nelle unità radio.
In generale, il report incoraggia gli operatori a unire le forze e a condividere l’infrastruttura mobile e Ran e a utilizzare le risorse di rete per limitare il consumo di energia e le emissioni di carbonio.
Condividere l’infrastruttura, lavorare sugli standard
Lo studio sottolinea ancora come l’uso di fonti di energia rinnovabile sia cruciale per ridurre le emissioni di carbonio.
“La riduzione dell’energia, l’uso di energie rinnovabili e la continua fornitura di servizi mobili di alta qualità sono i fondamenti su cui deve inderogabilmente poggiare l’industria mobile ora e in futuro”, ha affermato Luke Ibbetson, membro del consiglio di amministrazione di Ngmn alliance e capo della R&S del gruppo Vodafone.
Il report evidenzia anche la necessità di soluzioni per dimensionare congiuntamente l’approvvigionamento energetico e le risorse di comunicazione della rete e raccomanda alle organizzazioni di definizione degli standard di migliorare l’interoperabilità tra le reti mobili e i fornitori di energia per ridurre efficacemente i costi e le rispettive impronte di carbonio, mantenendo la disponibilità del servizio.
Alle stesse organizzazioni si raccomanda di definire metodologie per trasferire e aggiornare i modelli di Ai nei nodi dove sono controllate la configurazione e i parametri di rete.
Sull’Ai il report aggiunge: “In questo contesto, con la crescente dimensione dei modelli di Ai, sosteniamo la necessità di soluzioni in grado di adattare la complessità del modello per minimizzare il consumo energetico derivante da addestramento, trasmissione ed esecuzione del modello”.
Infine, le reti mobili virtualizzate e disaggregate accelerano la distribuzione e la gestione delle reti, migliorando l’efficienza operativa: qui lo studio dell’Ngmn fornisce una panoramica dello stato attuale dell’ecosistema O-Ran e delle azioni previste per accelerare la distribuzione di reti a risparmio energetico.
