Trí tuệ nhân tạo và máy học giảm chi phí năng lượng cho nhà mạng

Tương tự, máy học cũng có thể được sử dụng để phát hiện các điều kiện lưu lượng thấp và sử dụng “chế độ ngủ” để tắt các trạm BTS. Phần mềm sau đó theo dõi các điều kiện lưu lượng và sẽ bật lại trạm BTS khi những điều kiện đó thay đổi.

Mats Pellback Scharp, người đứng đầu bộ phận phát triển bền vững tại Ericsson, cho biết máy học và AI cho phép mạng “học” các mô hình lưu lượng phổ biến và sau đó sử dụng dữ liệu đó để xác định khi nào một trạm BTS có thể được đưa vào chế độ ngủ.

Hiện tại một số nhà khai thác đã đưa các trạm BTS vào chế độ ngủ ở một số thời điểm nhất định bằng biện pháp thủ công, Pellback Scharp nói. Ví dụ, họ biết rằng ở một số địa điểm nhất định như gần trung tâm mua sắm hoặc ga tàu điện ngầm, mạng sẽ có ít lưu lượng hơn khi trung tâm mua sắm đóng cửa hoặc khi tàu điện ngầm ít hoạt động.

Mặc dù phương pháp thủ công đã được áp dụng, phương pháp tự động sử dụng AI sẽ cung cấp cho các nhà khai thác nhiều tùy chọn hơn và họ không gặp phải các rủi ro như tắt các trạm BTS khi tại khu vực đó có nhu cầu về lưu lượng và điều đó khiến cho khách hàng không thu được sóng di động hoặc thu được sóng kém.

Mats Pellback Scharp cho biết thêm: “AI sẽ biết khi nào một thiết bị 5G đang được sử dụng ở một vùng nào đó của mạng và sau đó có thể điều khiển nó bằng phần mềm tính toán để nó thu được sóng từ các trạm BTS có tín hiệu khỏe hơn”.

Nguồn: st