Durabilité intelligente : le rôle de l'IA dans la consommation d'énergie, la gestion des sites et les nouveaux revenus

Comme le montre notre rapport 2022 Breaking the Energy Curve, la consommation d'énergie dans les réseaux mobiles a augmenté avec le déploiement de chaque nouvelle génération. De plus, avec l'élargissement du spectre de la 5G et les exigences croissantes de densification des sites des cas d'usage émergents, cette trajectoire ascendante devrait se poursuivre si nous ne faisons pas évoluer la façon dont nous planifions, exploitons et déployons nos réseaux et notre infrastructure. Tirer parti de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) pour l'automatisation et la prise de décision éclairée est absolument essentiel pour inverser la courbe énergétique et aider l'industrie des télécommunications à se rapprocher de nos objectifs Net Zero. 

So how can AI help reduce energy consumptionComment l'IA peut-elle contribuer à réduire la consommation d'énergie ? 

Avec des services avancés de conception et d'optimisation des réseaux, l'IA a déjà un impact important sur la performance énergétique du matériel et des logiciels. En ce qui concerne la conception des réseaux, les fonctionnalités sont centrées sur la planification - en utilisant différents modèles d'IA pour donner aux CSPs une compréhension plus approfondie du réseau et de ses utilisateurs, ce qui leur permet de construire avec précision. Chaque réseau et chaque site étant unique, il est important que les solutions à haut rendement énergétique (telles que le portefeuille de réseaux d'accès radio (RAN) 5G d'Ericsson) offrent une large gamme de produits adaptés aux besoins de chaque site radio. 

Les CSPs veulent déployer des sites - et des services - là où se trouve la demande des clients. Grâce à l'intelligence artificielle, ils peuvent identifier les sites 5G, les nouveaux opérateurs et les autres ressources à déployer, afin qu'ils soient utilisés là où ils sont le plus efficaces. 

Les services d'optimisation des réseaux représentent toutefois le domaine ayant l'impact le plus important. Comme nous l'avons décrit dans un récent article d'Ericsson Technology Review sur l'IA et l'efficacité énergétique des réseaux, les prédictions de l'IA - associées à des fonctionnalités d'économie d'énergie - peuvent prendre des décisions vitales basées sur les besoins du réseau. Elles peuvent déterminer quelles ressources seront nécessaires dans les heures à venir et si toute la capacité des bandes de fréquences du réseau d'accès radio (RAN) sera nécessaire pendant cette période. Ils peuvent ensuite activer ou désactiver dynamiquement différentes bandes de fréquences ou ressources en fonction de la demande à venir, ce qui permet d'économiser de l'énergie lorsque la demande est faible. 

Comme indiqué dans le rapport Breaking the Energy Curve mentionné plus haut, le RAN, avec ses équipements actifs et passifs, représente plus de 75 % de la consommation globale d'énergie dans les réseaux mobiles. Par conséquent, ces types de services peuvent avoir un impact significatif non seulement sur la durabilité des opérations d'un CSP, mais aussi sur ses résultats. 

L'opérateur taïwanais Far EasTone attribuait par exemple 71 % de ses factures d'électricité à son RAN. En utilisant la suite d'applications Service Continuity AI d'Ericsson, il a pu économiser 25 % sur sa consommation quotidienne d'énergie du RAN, sans impact négatif sur la performance de son réseau. 

 

En savoir plus sur l'étude de cas relative à la santé du réseau et à l'efficacité énergétique de Far EasTone. 

Cependant, de nombreux fournisseurs de services de télécommunications doivent encore tirer parti de ces fonctionnalités et commencer à évoluer vers des réseaux plus durables. Malgré une forte pression mondiale, notamment la volatilité des prix de l'énergie et les réglementations visant à réduire les émissions de carbone, de nombreux CSPs hésitent à activer les fonctions d'économie d'énergie dont ils disposent déjà dans leurs réseaux ou leurs équipements RAN. Cela peut être dû aux risques perçus d'impact négatif sur la performance de leur réseau, sur l'expérience de leurs clients, ou à un manque de conscience de ce qu'ils ont à gagner. Mais il s'avère que l'IA a une solution qui offre la tranquillité d'esprit dans ce domaine. 

L'IA aide à renforcer la confiance et à obtenir des données 

Grâce à un service de conseil d'Ericsson, les CSPs peuvent faire réaliser une analyse, en utilisant des prédictions d'IA et de ML, pour évaluer l'impact que ces fonctions d'économie d'énergie auront sur leur réseau - sans aucun risque ou changement nécessaire sur leur réseau réel. En construisant un jumeau numérique de l'environnement radio du réseau, il est possible de modifier différents paramètres dans les stations de base virtuelles pour comprendre comment ils affecteront les utilisateurs. Non seulement le jumeau numérique est basé sur les données du réseau réel, mais l'apprentissage renforcé est utilisé pour alimenter le modèle. Ce processus est répété plusieurs fois jusqu'à ce que les paramètres optimaux soient identifiés et appliqués au réseau réel. 

Ce type de technologie d'IA peut également contribuer à réduire les émissions de CO2 d'autres manières, au-delà de l'optimisation du réseau. L'analyse comparative est importante pour de nombreux CSPs, car elle leur permet de prouver la qualité de leur service ou leur classement dans le pays, par exemple, afin d'attirer de nouveaux clients et de réduire le taux de résiliation de la clientèle. Dans certaines régions, tester en conduisant est encore une pratique courante pour l'évaluation comparative : une voiture est conduite dans toute la région ou tout le pays, sur des centaines de kilomètres ou plus. Les téléphones portables à bord de la voiture sont utilisés pour passer des appels et transférer des données en permanence, ce qui permet de calculer et de mesurer les performances du réseau. 

Désormais, ce processus - très manuel et dont les émissions et l'impact sur le climat sont considérables - peut être réalisé grâce à un test de conduite virtuelle. En utilisant les prédictions de l'IA pour une conduite simulée basée sur des données réelles du réseau, la conduite physique peut être évitée, ce qui réduit les coûts, le trafic et les émissions, ainsi que les risques pour la sécurité des conducteurs. Les résultats sont également plus précis et plus pertinents. Comme les données sont tirées des dispositifs réels du réseau, elles mesurent les performances du réseau là où les utilisateurs se trouvent réellement, à l'intérieur de leur maison, de leur bureau ou de leur bâtiment, et non pas à l'extérieur, dans la rue. 

Au-delà de la réduction de la consommation d'énergie, comment l'IA contribue-t-elle à rendre les réseaux plus durables ? 

L'IA au service de l'énergie intelligente 

En veillant à ce que tous les sites soient entièrement connectés, la fonctionnalité de gestion intelligente de l'énergie peut amener les choses à un tout autre niveau, comme le décrit notre livre blanc sur les opportunités de services auxiliaires pour les services publics utilisant l'infrastructure d'alimentation des réseaux mobiles. 

C'est ici que nous commençons à nous intéresser non seulement à l'infrastructure active, comme l'équipement RAN dont nous avons parlé plus haut, mais aussi à l'équipement passif - en particulier l'exploitation du système d'alimentation, qui comprend également d'autres systèmes qui consomment de l'énergie, comme le contrôle du climat ou la climatisation. Bien que l'objectif principal des systèmes d'alimentation soit d'assurer la conversion du courant alternatif en courant continu et la sauvegarde de l'équipement actif, s'ils sont numérisés et connectés et contrôlés à distance, nous pouvons également utiliser et gérer l'infrastructure et les opérations énergétiques de manière plus intelligente. 

Par exemple, dans de nombreux pays, les tarifs de l'électricité varient déjà sur une base saisonnière ou pendant les heures de pointe. Compte tenu des coûts élevés de l'énergie, des réglementations en matière d'émissions de carbone et de l'utilisation et de la demande croissantes d'énergies renouvelables (qui fournissent souvent un approvisionnement fluctuant à différents moments, en fonction de la source), il est probable que cette pratique devienne une norme dans le monde entier. 

Avec un site connecté, les systèmes énergétiques peuvent être gérés et orchestrés pour donner la priorité ou engager des sources d'énergie ou des actions particulières, réduisant ainsi les dépenses opérationnelles. Par exemple, les applications alimentées par l'IA peuvent indiquer aux systèmes énergétiques de passer à l'utilisation des batteries pendant les périodes où les tarifs sont plus élevés (déplacement de la charge de pointe), ou lorsque l'utilisation du réseau électrique atteint une certaine limite de courant alternatif (AC limit). 

Ces caractéristiques deviennent encore plus intéressantes du point de vue de la durabilité, lorsque nous prenons en compte la fonctionnalité hybride - lorsque le propriétaire du site investit dans l'ajout d'énergie renouvelable sur le site lui-même. À ce stade, la technologie d'intelligence artificielle d'Ericsson et les données telles que les prévisions météorologiques, les tarifs susmentionnés et les informations sur le réseau énergétique peuvent être réunies pour optimiser l'efficacité énergétique et réduire encore davantage les coûts. 

 Ils peuvent décider quand le site doit fonctionner sur le réseau, l'énergie solaire ou l'énergie éolienne, et quand charger ou décharger la batterie à partir de sources d'énergie variables - en veillant à ce que tout soit prêt pour répondre à la demande et aux conditions prévues à l'avance. Une première analyse basée sur des données d'essai réalisées dans nos accélérateurs mondiaux d'intelligence artificielle (GAIA) montre une économie potentielle de 15 000 SEK (près de 1 300 EUR) par site et par an sur l'énergie de refroidissement en optimisant les sources d'énergie sur la base de l'état en temps réel. 

Découvrez comment Ericsson rend les sites radio 5G plus efficaces sur le plan énergétique, plus durables et plus respectueux de l'environnement.

Quels sont les défis qui freinent l'industrie ? 

L'élément le plus crucial pour permettre cette fonctionnalité est la connexion des équipements passifs sur tous les sites. Pour faire quoi que ce soit avec l'IA, il faut des données. Sur l'ensemble des sites dans le monde, très peu disposent d'une connectivité IP déployée sur les systèmes d'alimentation, ce qui ne permet pas de collecter des données. Dans de nombreux cas, ils ne sont pas non plus connectés à un système de gestion, ce qui signifie qu'il n'est pas possible de contrôler ou de surveiller la situation du site. 

Il peut s'agir d'une occasion manquée - la valeur ajoutée n'étant pas claire ou bien comprise. Après tout, nous savons qu'il existe un engagement en faveur d'une plus grande durabilité au sein de l'industrie. Le rapport "State of the Industry on Climate Action 2023" de la GSMA montre que 62 opérateurs, représentant 61 % du secteur en termes de revenus et 46 % en termes de connexions, se sont engagés à atteindre des objectifs mesurables visant à réduire rapidement leurs émissions de carbone directes et indirectes d'ici à 2030. 

Il pourrait également s'agir d'un reflet des priorités passées qui commencent tout juste à changer. Traditionnellement, l'objectif des systèmes d'alimentation et de refroidissement était de fournir une solution de site sûre et fiable pour la station de base radio. Tant que ces exigences étaient satisfaites, cela n'a jamais été un problème, ni un domaine nécessitant davantage d'expertise ou de compétences en matière d'ingénierie. 

Aujourd'hui, la situation a changé. L'énergie est en tête de liste. Et certains prennent conscience des possibilités d'économies qui ont été ratées parce qu'ils se sont concentrés uniquement sur les équipements actifs - et réalisent qu'il est temps de se connecter. Pour être prêts à prendre des mesures en faveur du climat et de l'énergie, les CSPs doivent s'assurer que leurs sites - et leurs équipements actifs et passifs - sont correctement numérisés. En effet, si nous voulons nous rapprocher de notre objectif de Net Zero d'ici 2050, nous aurons besoin de l'IA pour y parvenir. 

Et ce n'est pas seulement pour le bien de notre planète qu'il faut agir, mais aussi parce que de nouvelles sources de revenus liées à l'énergie attendent ceux qui agissent. 

De nouvelles opportunités de revenus s'offrent à nous 

Les sites connectés intelligents offriront de nouvelles opportunités uniques, tout d'abord sous la forme d'échanges commerciaux via des programmes de services auxiliaires énergétiques tels que le Frequency Containment Reserve for Disturbances, Upwards (FCR-D up) dans les pays nordiques, où le marché du réseau électrique a été déréglementé. Dans le cadre de ce système, les sites connectés intelligents d'un réseau peuvent agir comme des réserves de puissance actives qui sont automatiquement appelées à se déconnecter du réseau ou à se reconnecter pour maintenir la fréquence du réseau électrique équilibrée. 

Les sites dotés d'une fonctionnalité hybride et de leur propre production d'énergie pourraient également utiliser leurs prédictions d'IA et l'automatisation pour déterminer leurs besoins énergétiques, redistribuer automatiquement les ressources énergétiques sur le réseau et déterminer quand l'énergie excédentaire doit être stockée ou quand elle doit être revendue au réseau - non seulement en réduisant les émissions et en augmentant l'efficacité, mais aussi en ouvrant une nouvelle opportunité de revenus. Au fur et à mesure que nous progressons sur la voie des énergies renouvelables et de l'électrification, les fluctuations des ressources énergétiques continueront à stimuler les économies d'échange d'énergie dans le monde entier. 

Dernières réflexions sur l'IA au service de l'énergie et du développement durable 

Alors que nous nous tournons vers l'avenir et l'évolution des technologies, une chose reste centrale pour notre société : nos infrastructures fondamentales. Les réseaux électriques, l'approvisionnement en eau et les réseaux de télécommunications sont absolument essentiels pour le développement durable, comme en témoigne l'objectif 9 des objectifs de développement durable des Nations unies, qui consiste à "mettre en place des infrastructures résilientes, promouvoir une industrialisation inclusive et durable et favoriser l'innovation". Mais ces infrastructures critiques sont menacées par des dispositifs de plus en plus sophistiqués. La sécurité de nos réseaux devenant de plus en plus complexe, l'IA jouera un rôle essentiel pour relever les défis à venir. 

Enfin, avec le développement de l'action climatique et de la réglementation sur le carbone, nous verrons se multiplier les demandes de transparence et de responsabilité en ce qui concerne nos sources d'énergie. Certains CSPs sont déjà en train de passer à 100 % d'énergie renouvelable - ils en font un argument de vente dans leur communication, tout en appelant publiquement les autres opérateurs à faire de même. 

Nous dialoguons déjà avec les compagnies d'électricité au sujet de la disponibilité de données plus ouvertes sur le réseau concernant le pourcentage d'énergies renouvelables ou l'empreinte carbone de l'énergie utilisée, et à mesure que les demandes d'informations plus granulaires de ce type augmentent de la part de l'industrie et du public, l'IA aura encore un autre rôle à jouer dans le contrôle et l'analyse de ces sources. 

En définitive, ce domaine évolue peut-être rapidement, mais personne ne peut se permettre d'être à la traîne. 

Série d'articles de blogs sur les avantages de l'IA dans les réseaux 

Nous espérons que vous avez apprécié cet épisode spécial sur la durabilité et l'efficacité énergétique de l'IA dans les réseaux. Vous pouvez lire la suite de notre série d'articles de blog sur les "avantages de l'IA dans les réseaux" ici, ou vous inscrire ci-dessous pour être informé des prochains articles. 

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