Far EasTone, operatore taiwanese del settore delle telecomunicazioni, ha ottenuto un risparmio energetico del 25% sulla rete di accesso radio grazie all’implementazione della suite di applicazioni AI di Ericsson. La collaborazione tra le due aziende ha dimostrato che è possibile migliorare significativamente l’efficienza energetica senza alcun impatto negativo sulle prestazioni del network.
Secondo Nello Califano, Head of Strategy Ericsson Network Services, l’efficienza energetica è stata migliorata in modo notevole senza alcun impatto evidente per l’utente finale della rete. Inoltre, si stima che gli operatori siano responsabili del 2% della domanda globale di energia, il che rende urgente la necessità di una maggiore efficienza energetica nel settore delle telecomunicazioni.
Chee Ching, presidente di Far EasTone, ha spiegato che il consumo di corrente elettrica delle stazioni radio rappresenta il 71% della bolletta energetica ogni anno, a prescindere dai risparmi ottenuti in altre componenti della rete, e che la soluzione implementata da Ericsson ha funzionato molto bene. La soluzione di intelligenza artificiale ha permesso di risparmiare il 25% di energia con un livello di attività relativamente conservativo, un risultato notevole.
La soluzione implementata utilizza un modello predittivo di machine learning che analizza regolarmente i dati per prendere una decisione basata su previsioni basate sui dati di rete in tempo reale su cui è stato addestrato, oltre che sul monitoraggio attivo dell’attività nelle celle vicine. Fet ha utilizzato il servizio Node Radio Power Efficiency Analysis di Ericsson per creare una mappa di tutte le celle della rete e calcolare l’efficienza energetica di ciascuna di esse. I dati sono stati poi analizzati per identificare potenziali sprechi e guasti, consentendo agli ingegneri di Fet di intervenire e riparare dove necessario.
La collaborazione ha dimostrato con successo che le soluzioni sono affidabili per fornire vantaggi in termini di efficienza energetica, contribuendo al tempo stesso a mantenere la qualità del servizio, ed Ericsson e Fet hanno ora in programma di implementare le soluzioni su scala più ampia. Si prevede inoltre che un approccio più aggressivo potrebbe garantire un risparmio energetico sulla Ran compreso tra il 32 e il 46%. L’intelligenza artificiale potrebbe diventare più efficace man mano che acquisisce più dati dalla rete e impara di conseguenza, il che potrebbe portare a ulteriori risparmi.
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“Intelligenza artificiale, per le reti mobili -25% di consumi energetici“
