Ahorro energético: reto y oportunidad para los operadores de telefonía móvil

Los operadores de telecomunicaciones se encuentran entre los mayores consumidores de energía del mundo, responsables de hasta el 3% de la demanda de energía a nivel global. Como era de esperar, se prevé que el uso de energía de telecomunicaciones, y la huella de carbono que deja, crezca junto con el aumento de la tecnología 5G y el aumento del tráfico aparejado a su uso. El ahorro de energía en las redes móviles se está convirtiendo en una prioridad para la mayoría de los operadores debido a varias razones obvias: los precios de la energía se están disparando; una buena responsabilidad corporativa requiere iniciativas ecológicas, y además existe un margen significativo de mejora en la optimización del uso de las funciones de ahorro de energía existentes.

Los componentes tecnológicos están ahí: amplias funciones de ahorro de energía proporcionadas por los OEM (fabricantes de equipos), software para la toma de decisiones ágil basada en IA y una forma de medir y mitigar el impacto en el cliente. Sin embargo, reunir todas estas tecnologías y aplicar fácilmente estrategias específicas del operador las 24 horas del día, los 7 días de la semana en un entorno de múltiples proveedores y múltiples tecnologías, no es nada fácil.

Situación actual:

En los últimos años, hemos visto aumentar las noticias de los operadores sobre iniciativas ecológicas, incluidos productos de los OEM más eficientes en su uso energético; de hecho, entre 2015 y 2021, se ha intensificado la modernización de las estaciones base, que son conocidos por ser los principales culpables del alto consumo de energía (fuente GSMA). Según esta misma fuente, los costes de energía constituyen entre el 20% y el 40% de todo el OPEX de la red, lo que se estima que representa unos tres mil millones de dólares al año en los EE. UU. y siete mil millones en Europa (estimación basada en la experiencia de Tupl y el informe de Cable.co.uk) Asimismo, el mencionado estudio de GSMA, basado en datos de siete operadores, dice que la RAN (Red de acceso por radio) consume el 73 % de la energía, mientras que el 13 % se consume para el núcleo, el 9 % para los centros de datos y el 5 % para el resto. Si bien existe un esfuerzo significativo para optimizar los centros de datos y el uso de energía de la red central, la RAN es lo más importante.

Sin embargo, los costes no son la única preocupación. Los operadores de telecomunicaciones ya representan del 2% al 3% de la demanda global total de energía, lo que a menudo los convierte en algunas de las empresas con mayor consumo de energía en sus mercados geográficos. A medida que aumenta el consumo de energía de los operadores, también lo hace su huella de carbono, lo que daña no solo el medio ambiente sino también su reputación, particularmente entre los inversores socialmente responsables (fuente: McKinsey).

Pero esto no tiene por qué ser así. Todos los operadores móviles tienen un margen considerable para reducir los costes y el consumo de energía. En las redes móviles actuales, por ejemplo, la transferencia de datos solo consume alrededor del 15% de la energía. Alrededor del 85% se desperdicia debido a la pérdida de calor en los amplificadores de potencia, el equipo permanece inactivo cuando no hay transmisión de datos y la ineficiencia en sistemas como rectificadores, sistemas de enfriamiento y unidades de batería. (fuente: McKinsey). Actualmente, se estima que solo alrededor del 16% de las redes tienen alguna activación de las funciones de ahorro de energía de OEM: estas se definen como una pieza de software en uno o más tipos de elementos de red de acceso de radio (RAN) que proporciona una funcionalidad específica para reducir el consumo de energía en comparación con el rendimiento predeterminado del equipo.

¿Por qué los operadores no están usando las funciones de ahorro de energía?

Podemos mencionar tres razones principales por las que los operadores móviles podrían no estar utilizando los PSF:

1. Enfoque en el rendimiento de la RAN: los operadores de redes móviles tradicionalmente han puesto todo su esfuerzo en el rendimiento de RAN, compitiendo para ser los mejores en los puntos de referencia de sus respectivos mercados. Este enfoque relegó a los PSF de radio OEM ya desarrollados a un segundo plano. La mayoría de los MNO se han mostrado reacios a activar PSF de radio, ya que casi todos los departamentos de ingeniería se miden solo por KPIs de red. En el caso de las PSF, siempre existe una duda sobre si puede haber un impacto en el rendimiento.

2. Transición desde tecnologías heredadas: Un segundo motivo es la transición entre tecnologías, que hace que no se quiera invertir en una tecnología que se va a descontinuar pronto (por ejemplo, 3G antes que 2G) ni en una tecnología nueva que aún está en fase de despliegue y adopción en el mercado.

3. Falta de optimización de las capacidades de PSF: Finalmente, hay una cuestión más avanzada, que es la optimización de PSF. Es posible activar los PSF en cada sitio RAN pero, como cualquier otra característica de radio, la mayoría de ellos se pueden optimizar. Los PSF se pueden activar con ajustes predeterminados, y este enfoque puede ser lo suficientemente conservador como para crear la confianza de que ningún sitio o grupo de la red se degrade, pero se queda corto en el objetivo de ahorrar energía.

A pesar de las razones que acabamos de mencionar, existe un potencial enorme para el ahorro energético asegurando que se implementen y optimicen todas las acciones disponibles. Actualmente existen hasta cuatro generaciones tecnológicas que están consumiendo energía: incluso si algunos de ellas se van a apagar pronto, es posible reducir el consumo desde hoy mismo.

¿Cuál es la mejor solución para controlar el gasto energético?

Hay varias recomendaciones que convienen resaltar a la hora de maximizar el uso de los PSF, y que están basadas en tres conceptos fundamentales:

Inteligencia artificial

Como se menciona literalmente en el informe NGNM: “Aquí, la Inteligencia Artificial (IA) podría desempeñar un papel importante. Al predecir y aprender el comportamiento del tráfico, los algoritmos de IA definen la activación/desactivación de la funcionalidad del modo de suspensión y gestión energética del sitio sin afectar el rendimiento general, incluida la calidad de experiencia (QoE). La IA aún se encuentra en una fase temprana, y se necesita más investigación y desarrollo para alcanzar su máximo potencial. Las soluciones de ahorro energético basadas en IA pueden aumentar en gran medida el rendimiento energético de las redes.”

Latencia baja

La asignación de recursos bajo demanda requiere una latencia mínima entre la recopilación de datos que caracteriza el estado actual del sistema, la ejecución del proceso de toma de decisiones y la implementación de las acciones correspondiente en la red. La latencia baja en este ciclo de observación-reacción conduce a que la red reaccione de forma receptiva adaptándose a los cambios de tráfico, lo que asegura un mínimo consumo de energía sin afectar la experiencia del usuario. Por ejemplo, cuando el tráfico de usuarios en la red comienza a aumentar significativamente, se activan recursos de radio adicionales.

Orquestación dinámica y multi-proveedor.

Otra característica que bebe tener esta solución es la orquestación continua de las diferentes acciones posibles a realizar. La selección, secuencia y tiempo en que se ejecutan las acciones son esenciales para mantener el objetivo de reducción óptima del consumo de energía sin deteriorar la calidad de la red.

Además, este enfoque permite que cualquier operador de red móvil pueda implementar su propia estrategia de ahorro de energía, como diferentes niveles de agresividad entre la tecnología y las capas de frecuencia.

Por último, la gestión de múltiples proveedores es clave tanto para simplificar el proceso de ahorro de energético como para medir continuamente el rendimiento de los OEM. De hecho, ya se ha demostrado que este enfoque multi-proveedor mejora el software propietario para funciones de ahorro de energía de los OEM.

Podemos afirmar que la latencia baja (la evaluación del tiempo que tarda cada enfoque en reaccionar a los cambios en el patrón de tráfico mediante la activación o desactivación de los recursos RAN) y el control inteligente (la capacidad de adaptar las decisiones de ahorro de energía a las características de cada elemento de la red para maximizar la reducción total de energía) son los dos pilares básicos para un sistema automatizado de ahorro energético.

La estrategia para lograr un mayor ahorro de energía y un mejor rendimiento de la red y la experiencia del cliente debe tener un buen rendimiento equilibrado de estos dos elementos. De los diversos enfoques que se pueden tomar para el ahorro de energía en las operaciones de red, afirmamos que la mejor estrategia es una RAN integrada configurada por una solución externa que no sea en tiempo real: en esta solución hay dos subprocesos principales involucrados: las funciones de ahorro de energía de los OEM y un sistema externo que las configura continuamente de manera cíclica, no en tiempo real. Por un lado, las PSF aseguran una rápida ejecución del ciclo de observación-reacción. Este sería un control de bucle interno. Por otro lado, el sistema externo configura esas características de radio de tal manera que se maximiza el ahorro de energía en cada elemento de la red, manteniendo la experiencia del usuario. Este sería un control de bucle externo.

Tupl ha desarrollado una aplicación que sigue este enfoque: Power Saving Advisor es una solución basada en la plataforma MLOps TuplOS® que permite automatizar las decisiones de ahorro de energía sin que la experiencia del cliente se vea afectada. TuplOS® es un framework MLOps completo para desarrollar aplicaciones de automatización complejas con un tiempo de comercialización rápido. La plataforma TuplOS® proporciona un único entorno para crear aplicaciones de automatización de extremo a extremo con un tiempo de respuesta muy rápido. La plataforma incluye una serie de utilidades basadas en UI que facilitan la traducción de ideas en productos reales sin necesidad de desarrollar ningún código. Por lo tanto, proporciona un marco muy potente para que los expertos digitalicen su conocimiento.

De hecho, ya hay ejemplos de operadores que están implementando este enfoque, como Kyivstar en Ucrania. Kyivstar estaba buscando una solución de ahorro de energía que pudiera garantizar que la experiencia del cliente no se viera afectada, pero que también tuviera un sistema transparente donde los ingenieros pudieran verificar las decisiones basadas en IA: un sistema para detección de anomalías en cualquier desviación en los KPI y en la experiencia del cliente, y con scripts de actuación automática para la activación/desactivación de las funciones de ahorro de energía. Por último, pero no menos importante, la solución necesitaba poder operar en su entorno de múltiples proveedores y múltiples tecnologías. Después de usar Power Saving Advisor para automatizar la gestión de PSF, la forma horaria del consumo de energía disminuyó en más de un 15 % en comparación con la referencia de Kyivstar.

Como conclusión, podemos decir que es evidente que la industria de las telecomunicaciones está empezando a plantearse más en serio la eficiencia energética y está tomando medidas para reducir el impacto del alto consumo de energía, como el uso de fuentes de energía renovables. Sin duda, la inteligencia artificial es y será la tecnología clave que permitirá automatizar la gestión del ahorro energético. El enfoque de software impulsado por IA será el catalizador del cambio fundamental en este campo, asegurando el control y la reducción del consumo de energía. Todo esto debe suceder sin afectar la experiencia del cliente. Hoy ya es posible lograr esto con tecnología probada: las soluciones basadas en IA están disponibles en el mercado para su implementación inmediata. Cada mes que pasa es una oportunidad perdida de servir al planeta y servir a los accionistas de los MNO.

César Morillas es senior AI Engineer en TUPL

Artículo elaborado a partir del documento «Energy Savings: a key challenge and opportunity in Mobile Networks»