La route vers des réseaux plus économes en énergie

Découvrez comment NGMN met en lumière l'intelligence artificielle pour aider les opérateurs mobiles à atteindre leurs objectifs d'efficacité !

L’Alliance Next Generation Mobile Networks (NGMN), un organisme représentant les opérateurs mobiles, a récemment dévoilé une feuille de route destinée aux opérateurs mobiles et à l’industrie des télécommunications dans son ensemble. L’objectif ? Réduire la consommation d’énergie à travers les réseaux. Et pour y parvenir, la intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (machine learning – ML) semblent jouer un rôle clé.

Une panoplie de techniques pour économiser l’énergie

Dans sa dernière publication intitulée Green Future Networks: A Roadmap to Energy Efficient Networks, NGMN décline pas moins de 16 techniques et solutions d’économie d’énergie actuellement utilisées ou en cours de développement dans le secteur. Ces méthodes, toutes soutenues par des données concrètes, visent à :

• Optimiser les processus
• Améliorer l’ingénierie et les opérations
• Déployer les dernières technologies

Ces recommandations s’inscrivent dans le cadre d’un programme plus large, le programme Green Future Networks, qui propose des solutions à court terme que les opérateurs de réseaux mobiles pourraient déployer.

L’IA et le ML, des outils prometteurs pour l’efficacité énergétique

NGMN souligne également l’importance de l’IA et du ML dans la gestion des réseaux. Grâce à ces technologies, il est possible de mieux planifier l’exploitation des réseaux, de prévoir le trafic et d’identifier les sites à faible rendement énergétique. Les algorithmes d’IA peuvent ainsi aider les opérateurs à prendre des décisions plus éclairées en matière d’économie d’énergie.

Laurent Leboucher, directeur technique du groupe Orange et membre du conseil d’administration de NGMN, a souligné que la recherche de moyens pour réduire la consommation d’énergie et atteindre les objectifs climatiques est d’une importance primordiale pour l’industrie.

Appel à la mutualisation des infrastructures et à l’optimisation des ressources

Outre ces techniques d’économie d’énergie, NGMN encourage également les opérateurs à partager les infrastructures sans fil et RAN et à optimiser l’utilisation des ressources du réseau pour réduire leur consommation d’énergie et leurs émissions de carbone. L’organisme appelle aussi les organismes de développement de normes à améliorer l’interopérabilité entre les réseaux et les sources d’énergie, afin de réduire l’empreinte carbone et les coûts, tout en maintenant la disponibilité du service.

5 points cruciaux

• Mesure et optimisation de l’efficacité énergétique (EE) des réseaux d’accès radio (RAN) : Le document décrit deux approches pour évaluer l’équipement de station de base (BS) : une procédure de mesure statique pour la consommation d’énergie et une procédure de mesure dynamique pour l’efficacité énergétique. Il est crucial de mesurer et d’optimiser l’EE pour améliorer l’efficacité globale des réseaux mobiles .
• Rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans l’optimisation énergétique : L’IA est identifiée comme un outil clé pour estimer et prédire la consommation d’énergie (EC) tout en limitant la quantité de données collectées et transférées dans le réseau. Des solutions intégrant des mécanismes matériels et logiciels pour soutenir la modélisation et l’optimisation de l’EE basées sur l’IA sont recommandées pour ajuster la capacité du réseau en fonction de la charge de trafic en temps réel .
• Coordination des mécanismes de réduction de la consommation énergétique (EC) : Des gains supplémentaires en EE peuvent être réalisés grâce à des solutions RAN qui mettent en œuvre différents niveaux de coordination pour une utilisation plus efficace des ressources réseau. Des essais montrent que l’optimisation du réseau en fonction des exigences de qualité de service (QoS) hétérogènes peut réduire la consommation énergétique du RAN jusqu’à 18%, et des solutions de transmission discontinue et d’arrêt de porteuse peuvent augmenter l’EE jusqu’à 26% .
• Partage des infrastructures et utilisation des sources d’énergie renouvelables : Le partage des infrastructures sans fil entre les opérateurs mobiles (MNO) est encouragé pour réduire les duplications de composants et optimiser l’utilisation des ressources réseau. L’utilisation de sources d’énergie renouvelables est également soulignée comme une solution cruciale pour réduire les émissions de carbone et la dépendance aux réseaux électriques .
• Réseaux virtuels et désagrégés pour une efficacité opérationnelle améliorée : Les réseaux mobiles virtualisés et désagrégés accélèrent le déploiement et la gestion des réseaux, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle. Le document présente l’état actuel de l’écosystème O-RAN et les actions envisagées pour accélérer le déploiement de réseaux économes en énergie, notamment grâce à l’utilisation de l’IA pour des décisions de réduction d’énergie plus intelligentes .