在下一代移動網絡(NGMN)聯盟發(fā)布的《綠色未來網絡：能效網絡路線圖》中，人工智能/機器學習(AI/ML)已被確定為電信公司可以采取的一系列節(jié)能措施的關鍵推動者。其作用中包括預測能源消耗、協(xié)助移動網絡運營商做出節(jié)能決策，以及確定移動網絡中需要改進的部分。
值得關注的是，許多電信運營商已經開始使用AI/ML來提高其網絡的能源效率。例如，英國電信(BT)旗下EE公司率先在英國部署基于AI/ML的蜂窩休眠技術，沃達豐和Three等也緊隨其后，這些公司或積極試用AI/ML技術，或正在進行商業(yè)部署。
雖然AI/ML無疑在綠色網絡中發(fā)揮著重要作用，但NGMN聯盟的報告還研究評估了一系列不同的改善能源消耗的方法，并將這些方法整合成一份相對簡潔（以電信行業(yè)標準而言）的指南，旨在指導運營商如何運營更環(huán)保的網絡。
該報告提出了16項工三類建議：流程優(yōu)化、工程/運營優(yōu)化和新技術部署。每一項建議都進一步劃分為短期、中期或長期優(yōu)先事項。
其中大多數建議屬于流程優(yōu)化類別，其中包括在低需求期間關閉網絡中的非必要部分。
工程/運營優(yōu)化包括主動RAN共享、通信網絡和本地電源之間的相互協(xié)同，以及對開放式RAN無線電單元(RU)與傳統(tǒng)RAN的能效進行基準測試。
部署新技術的建議包括所謂的前端適應性。根據該報告，這意味著網絡可以根據需求和頻譜可用性，通過選擇頻率調制方案和收發(fā)器前端來優(yōu)化功耗。
另一項新技術是資源感知機器學習框架，旨在減少訓練大型語言模型(LLM)時的能耗。
NGMN聯盟董事會主席兼德國電信集團技術高級副總裁Arash Ashouriha表示：“在保持服務性能的同時降低能耗是電信行業(yè)面臨的一個關鍵挑戰(zhàn)。NGMN聯盟的綠色未來網絡計劃通過匯集行業(yè)最佳知識和提供明確建議，繼續(xù)為通信行業(yè)提供有價值的可行指導。”
