論文の概要: Data-driven Energy Efficiency Modelling in Large-scale Networks: An
Expert Knowledge and ML-based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00443v1
- Date: Sun, 31 Dec 2023 10:03:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 17:19:36.918069
- Title: Data-driven Energy Efficiency Modelling in Large-scale Networks: An
Expert Knowledge and ML-based Approach
- Title（参考訳）: 大規模ネットワークにおけるデータ駆動エネルギー効率モデリング-知識とMLに基づくアプローチ
- Authors: D L\'opez-P\'erez, A De Domenico, N Piovesan, M . Debbah
- Abstract要約: 本稿では,通信ネットワーク(SRCON)フレームワークのシミュレーション現実について紹介する。
ライブのネットワークデータを活用し、機械学習(ML)とエキスパートベースのモデルをブレンドする。
その結果、ネットワークエネルギー効率のモデリングにオペレーターが使用する最先端技術よりも大きな効果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The energy consumption of mobile networks poses a critical challenge.
Mitigating this concern necessitates the deployment and optimization of network
energy-saving solutions, such as carrier shutdown, to dynamically manage
network resources. Traditional optimization approaches encounter complexity due
to factors like the large number of cells, stochastic traffic, channel
variations, and intricate trade-offs. This paper introduces the simulated
reality of communication networks (SRCON) framework, a novel, data-driven
modeling paradigm that harnesses live network data and employs a blend of
machine learning (ML)- and expert-based models. These mix of models accurately
characterizes the functioning of network components, and predicts network
energy efficiency and user equipment (UE) quality of service for any energy
carrier shutdown configuration in a specific network. Distinguishing itself
from existing methods, SRCON eliminates the reliance on expensive expert
knowledge, drive testing, or incomplete maps for predicting network
performance. This paper details the pipeline employed by SRCON to decompose the
large network energy efficiency modeling problem into ML and expert-based
submodels. It demonstrates how, by embracing stochasticity, and carefully
crafting the relationship between such submodels, the overall computational
complexity can be reduced and prediction accuracy enhanced. Results derived
from real network data underscore the paradigm shift introduced by SRCON,
showcasing significant gains over a state-of-the art method used by a operator
for network energy efficiency modeling. The reliability of this local,
data-driven modeling of the network proves to be a key asset for network
energy-saving optimization.
- Abstract（参考訳）: モバイルネットワークのエネルギー消費は重要な課題である。
この懸念を緩和するには、ネットワークリソースを動的に管理するために、キャリアシャットダウンなどのネットワーク省エネソリューションの展開と最適化が必要となる。
従来の最適化アプローチは、多数のセル、確率的トラフィック、チャネルのバリエーション、複雑なトレードオフなどの要因によって複雑さに直面する。
本稿では、生のネットワークデータを活用し、機械学習(ML)とエキスパートベースモデルを組み合わせた新しいデータ駆動モデリングパラダイムである、通信ネットワーク(SRCON)フレームワークのシミュレーション現実を紹介する。
これらの混合モデルは、ネットワークコンポーネントの機能を正確に特徴付け、特定のネットワーク内の任意のエネルギーキャリアのシャットダウン構成に対するネットワークエネルギー効率とユーザ機器の品質を予測する。
SRCONは既存の手法から切り離すため、高価な専門家の知識、テスト駆動、あるいはネットワーク性能を予測する不完全なマップへの依存を排除している。
本稿では、srconが大規模ネットワークエネルギー効率モデリング問題をmlおよびエキスパートベースサブモデルに分解するパイプラインについて述べる。
確率性を受け入れ、そのようなサブモデル間の関係を慎重に構築することにより、全体的な計算複雑性を減らし、予測精度を向上できることを示す。
実ネットワークデータから得られた結果は、SRCONが導入したパラダイムシフトを裏付けるもので、オペレーターがネットワークエネルギー効率のモデリングに使用する最先端技術よりも大幅に向上したことを示している。
このローカルなデータ駆動型ネットワークモデリングの信頼性は、ネットワークの省エネ最適化の重要な資産であることが証明されている。
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