Japanci izradili "raspored spavanja" baznih stanica kojim štede energiju
Nova shema optimizira potrošnju energije i točnost predviđanja prometa u mobilnim mrežama koristeći strojno učenje
Mobilne mreže temelj su pametnih gradova, ali problem je u tome što one troše puno energije i tako povećavaju globalno zatopljenje. Stavljanje baznih stanica s malim prometom u stanje mirovanja štedi energiju, ali i smanjuje točnost predviđanja prometa.
Izbjegavanje kompromisa
Japanski istraživači koriste tehniku strojnog učenja kako bi bazne stanice isključili na temelju njihovog doprinosa točnosti predviđanja. Nova shema smanjuje potrošnju energije i uz bolju točnost predviđanja.
Laboratorijsko ispitivanje pokazalo je da aktivne bazne stanice troše 60% maksimalne potrošnje energije čak i bez prometnog opterećenja. Isključivanjem ta se potrošnja može smanjiti na 40%. Postoji i kompromis: stavljanje baznih stanica u stanje mirovanja čime se smanjuje i točnost predviđanja prometa.
Japanski istraživači uspjeli su izbjeći ovaj kompromis. Studija stručnjaka s tehnoloških instituta Shibaura i Muroran te Sveučilišta u Kyotu otkriva metodu koja istovremeno smanjuje potrošnju energije i pokazuje veću točnost predviđanja prometa.
Strojno učenje
Bazne stanice opremili su SDN prekidačem kojim se stanice isključuju prema rezultatima predviđanja prometa. Rubni poslužitelj prikuplja zapise i predviđa volumen prometa pomoću strojnog učenja. Metoda strojnog učenja odlučuje koje se bazne stanice mogu staviti u sleep mode na temelju važnosti njihovih prometnih dnevnika.
Pametnim upravljanjem, za napajanje budućih mreža mogli bi se koristiti obnovljivi izvori energije i određivati rasporedi spavanja pojedinih baznih stanica. I to bi bio jedan doprinos izgradnji ne samo pametnijih, nego i zelenijih gradova budućnosti, vjeruju japanski istraživači.
