萨里大学开发的一种新的人工智能模型可以帮助英国的电信网络节省高达76%的网络资源，与市场上最强大的开放无线接入网络系统相比，并通过使用更少的能源来改善移动网络的环境可持续性。
在发布在《IEEE Transactions on Network Service Management》杂志上的一项研究中，萨里大学的研究人员详细介绍了如何通过对网络进行数学建模并使用人工智能来找到在网络上分配计算能力的最佳方式来节省带宽。
萨里大学领导这项研究的埃斯梅尔·阿米里说：
“我们的模型表明，通过使用人工智能，电信提供商可以更有效地利用他们的带宽，而只需要少量的额外计算成本。该模型可以适用于其他场景，例如帮助无人机节省电池，甚至减少远程手术的延迟。
与其他O-RAN相比，网络带宽容量的提高只需最低的计算成本即可实现。
该研究的合著者、萨里大学网络教授Ning Wang教授说：
“该解决方案可以动态地适应需求的变化，同时大大降低了重新配置网络的必要性。这可以使我们的通信网络更强大、更高效，但基础模型可以有更广泛的应用。
O-RAN彻底改变了电信提供商的运营方式，使他们能够在整个网络中转移计算能力，以响应不断变化的需求，而无需调整基站的硬件。
然而，现有技术无法轻松适应整个网络需求的快速变化。
萨里大学的研究人员认为，电信提供商可以利用他们的发现，使自己的网络更加高效。这不仅可以使他们的系统更具弹性，还可以节省能源消耗。
现在，拟议的方案可能会在由科学，创新和技术部资助的7.8m英镑的HiperRAN项目中接受进一步测试，萨里团队将与行业合作伙伴合作，使该技术更接近于准备推出。
该研究的合著者、萨里大学高级讲师Mohammad Shojafar博士评论道：
该解决方案旨在设计智能、强大的应用程序，以满足下一代电信网络Open RAN的流量需求。这项研究可以很容易地实施，有助于塑造下一代电信网络。
