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(東京都港区／学長 山田純)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ました。
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ます。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でした。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ました。
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です。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です。

＜ポイント＞
・供給が不安定な再生可能エネルギーでも、基地局の電力が確保できるシステム
・一般的な機械学習とシンプルな特徴選択の組み合わせで、高い予測精度を達成


▲ 稼働中基地局から収集した通信記録で通信量をリアルタイムに予測し、SDNコントローラーで制御

■膨大な電力を消費する基地局の稼働を、再生可能エネルギーに代替
国内携帯大手3社の基地局関連の電力消費量合計は約51億kwhに上ります※。