論文の概要: Towards Net-Zero Carbon Emissions in Network AI for 6G and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01007v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 12:24:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 10:05:51.841978
- Title: Towards Net-Zero Carbon Emissions in Network AI for 6G and Beyond
- Title（参考訳）: 6G以上のネットワークAIにおけるネットゼロカーボンエミッションを目指して
- Authors: Peng Zhang, Yong Xiao, Yingyu Li, Xiaohu Ge, Guangming Shi, Yang Yang
- Abstract要約: 世界の温室効果ガス(温室効果ガス)排出量(主に炭素排出量)を2030年までに半分減らし、2050年までにネットゼロに達するよう、世界的な取り組みが進められている。
ハードウェアとソフトウェアの設計の両方でエネルギー効率が向上したにもかかわらず、モバイルネットワーク全体のエネルギー消費と炭素排出量は依然として増加を続けている。
DETAと呼ばれる新しい動的エネルギー取引とタスク割り当て最適化フレームワークが、炭素排出量の削減のために導入された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.02419793345877
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A global effort has been initiated to reduce the worldwide greenhouse gas
(GHG) emissions, primarily carbon emissions, by half by 2030 and reach net-zero
by 2050. The development of 6G must also be compliant with this goal.
Unfortunately, developing a sustainable and net-zero emission systems to meet
the users' fast growing demands on mobile services, especially smart services
and applications, may be much more challenging than expected. Particularly,
despite the energy efficiency improvement in both hardware and software
designs, the overall energy consumption and carbon emission of mobile networks
are still increasing at a tremendous speed. The growing penetration of
resource-demanding AI algorithms and solutions further exacerbate this
challenge. In this article, we identify the major emission sources and
introduce an evaluation framework for analyzing the lifecycle of network AI
implementations. A novel joint dynamic energy trading and task allocation
optimization framework, called DETA, has been introduced to reduce the overall
carbon emissions. We consider a federated edge intelligence-based network AI
system as a case study to verify the effectiveness of our proposed solution.
Experimental results based on a hardware prototype suggest that our proposed
solution can reduce carbon emissions of network AI systems by up to 74.9%.
Finally, open problems and future directions are discussed.
- Abstract（参考訳）: 世界の温室効果ガス(温室効果ガス)排出量(主に炭素排出量)を2030年までに半分減らし、2050年までにネットゼロに達するよう、世界的な取り組みが進められている。
6Gの開発もこの目標に従わなければならない。
残念なことに、モバイルサービス、特にスマートサービスやアプリケーションに対するユーザーの急速に増加する要求を満たすために、持続可能でネットゼロのエミッションシステムの開発は、予想以上に難しくなるかもしれない。
特に、ハードウェアとソフトウェアの設計におけるエネルギー効率の改善にもかかわらず、モバイルネットワーク全体のエネルギー消費と二酸化炭素排出量は、依然として非常に速い速度で増加している。
リソース要求のAIアルゴリズムとソリューションの普及により、この課題はさらに悪化する。
本稿では,主要な排出源を特定し,ネットワークAI実装のライフサイクルを分析するための評価フレームワークを導入する。
detaと呼ばれる新しい動的エネルギー取引およびタスク割り当て最適化フレームワークが、炭素排出量全体の削減のために導入された。
我々は,フェデレートされたエッジインテリジェンスに基づくネットワークAIシステムを,提案ソリューションの有効性を検証するケーススタディとして検討する。
実験結果から,提案手法はネットワークaiシステムの二酸化炭素排出量を最大74.9%削減できることが示唆された。
最後に,今後の課題と今後の方向性について述べる。
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