芝浦工大 AIによる高精度な通信量予測で、 基地局の電力を再生可能エネルギーへ代替可能に

 芝浦工業大学(東京・港区、山田 純 学長)工学部情報工学科の新熊亮一教授は、携帯電話基地局の通信量を精度高く予測し、それに応じて基地局の稼働・休止を切り替えるシステムを考案した。
 4~5千億kwhと推計される世界の基地局の電力使用量(2016年)を削減するため、世界中で同様の研究が進んでいる。しかし、休止させた基地局から通信記録を収集できず、通信全体の予測精度が低下することが課題だった。このシステムでは稼働中の基地局からの記録のみでも、その中から最も重要度の高い記録を推定して学習に組み込むことで、高い予測精度を達成した。
 休止した各基地局は電力使用量を約6割削減でき、CO2排出量削減には通信量に応じた制御が重要。また電力供給量が気候に左右される再生可能エネルギーで基地局電力をまかなうことにも対応可能なシステムだ。

今後は通信上のアプリケーションデータを区別し、特徴を考慮した制御を
 テキストや動画、Webページなど、さまざまな通信上のアプリケーションデータを区別してそれぞれの特徴を抽出して、機械学習モデルを作り予測精度を向上させまする。例えばオンライン会議は長いなど、アプリケーションによって通信時間が異なるため、その特徴を考慮した制御も可能になる。

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