Projektdaten

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Energy Consumption Optimization for Campus Network Applications (5GECONet)

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Im Projekt 5G-ECONet wird die Kombination vom notwendigen energieeffizienten Betrieb Open RAN basierter 5G Campusnetze bei gleichzeitiger Beibehaltung der erforderlichen Dienstgüte für Anwendungen im industriellen Umfeld untersucht. Dies beinhaltet die Anwendbarkeit von Energiesparmaßnahmen, deren Anpassung sowie deren Konformität bzw. Integrierbarkeit in Standards. Eine zentrale Frage ist zudem, inwiefern Netzelemente und Funktionen ausgeschaltet oder in ihrem Ressourcenbedarf reduziert werden können, ohne dass die Dienstqualität und die Industrieanwendung beeinflusst werden. Darüber hinaus wird exemplarisch dargestellt und evaluiert, in wieweit erneuerbare Energien im Bereich der Kommunikationsinfrastruktur, spe ziell bei industriellen Campusnetzen, sinnvoll einsetzbar sind. Die TU Ilmenau untersucht im 5G-EcoNet-Projekt den Einfluss des Einsatzes von KI-Verfahren auf den Energieverbrauch von 5G-Netzen. So soll am Beispiel von Netzmanagementfunktionen für Campusnetze der Einfluss der Realisierung von KI-Verfahren auf den Energieverbrauch untersucht werden. Dazu sollen maschinelle Lernverfahren (ML), implementiert als rApp im Open RAN-Ökosystem realisiert und bzgl. Energieverbrauch und Leistungsfähigkeit verglichen werden. Im Zentrum der Untersuchungen sollen dabei Funktionen zur Optimierung der Netzabdeckung, der Netzkapazität und der Verbesserung der Interferenzen im Netz stehen. Insbesondere sollen Verfahren des Federated Learning mit zentralisierten Lernverfahren verglichen werden sowie der Einfluss von Design- und Betriebsparameter der ML-Verfahren auf den Energieverbrauch und die Dienstgüte des Netzes untersucht werden. Neben theoretischen Untersuchungen sollen die Auswirkungen exemplarischer Verbesserungen auf 5G-Campusnetze praktisch demonstriert werden.